Вакансии

Ищем Data Scientist в команду развития ML-моделей крупного банка. Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения, склонности к банковским продуктам и других характеристик клиентов.

Location: Hybrid 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 Location: San Francisco, CA 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 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 may require travel up to 20–50% to attend customer meetings, conferences, industry events, and in-person team collaboration. Compensation This role features a competitive base salary and a variable compensation structure tied directly to the successful execution of full-lifecycle commercial targets, including new business acquisition, ongoing adoption milestones, and overall account expansion. Compensation may be adjusted depending on work location. For Bay Area based hires: Estimated annual salary of $214,000.00 - $336,000.00 Equity This role is eligible to participate in Cloudflare’s equity plan. Benefits Cloudflare offers a complete package of benefits and programs to support you and your family.  Our benefits programs can help you pay health care expenses, support caregiving, build capital for the future and make life a little easier and fun!  The below is a description of our benefits for employees in the United States, and benefits may vary for employees based outside the U.S. Health & Welfare Benefits Medical/Rx Insurance Dental Insurance Vision Insurance Flexible Spending Accounts Commuter Spending Accounts Fertility & Family Forming Benefits On-demand mental health support and Employee Assistance Program Global Travel Medical Insurance Financial Benefits Short and Long Term Disability Insurance Life & Accident Insurance 401(k) Retirement Savings Plan Employee Stock Participation Plan Time Off Flexible paid time off covering vacation and sick leave Leave programs, including parental, pregnancy health, medical, and bereavement leave 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: USA - New York (dbt) From Fivetran’s founding until now, our mission has remained the same: to make access to data as simple and reliable as electricity. With Fivetran, customer data arrives in their warehouses, canonical and ready to query, with no engineering or maintenance required. We’re proud that more organizations continue to leverage our technology every day to become truly data-driven. Customer Solutions Architect About the role The Customer Solutions Architect (CSA) is the primary post-sales technical owner for our existing customers, helping them get the most value from the combined Fivetran and dbt platform. Working alongside Account Executives (AEs) and Solutions Engineers (SEs), the CSA makes sure customers not only deploy successfully, but keep scaling and expanding their usage over time. This role operates as a technical account manager and strategic advisor, bridging the gap between onboarding success and long-term growth. The CSA owns the technical narrative after go-live: monitoring an existing book of business, leading technical discussions, uncovering new data challenges, and guiding customers through architecture evolution, adoption, and expansion through live demos and technical workshops. Unlike implementation-focused roles, the CSA is accountable for both retention and growth, and is measured on incremental ARR, Net Revenue Retention (NRR), and Gross Revenue Retention (GRR). You will act as a trusted advisor, advocate, and accelerator, ensuring customers derive maximum value from their data investments while aligning their technical roadmap with the platform's capabilities. Location: New York City, NY (hybrid). This is a full-time position, and candidates must be located in the greater NYC area and able to work in the office two days a week (Tuesday and Thursday). What you'll do Product Adoption and Customer Value Realization Own post-sales technical engagement across a portfolio of assigned Commercial and Enterprise accounts Drive adoption, optimization, and ongoing usage of the platform, moving customers after initial deployment to sustained, scalable success Educate customers on new products and features as they launch, and on existing capabilities they may not be using Deliver enablement sessions, workshops, and best-practice guidance Monitor account health signals (usage, performance, support trends) and proactively intervene to address churn or contraction risks, including running implementation reviews and healthcheck sessions Expansion and Growth Identify, validate, and execute expansion opportunities across business units, regions, and use cases, including opportunities to bring both Fivetran and dbt into an account Translate customer initiatives into scalable data workloads and technical solutions Partner with account teams to drive incremental ARR through expansion plays. Replicate successful use cases across the organization to accelerate growth Provide strategic input on the customer lifecycle and renewals process Technical Strategy and Architecture Define and maintain Enterprise Reference Architectures aligned to customer environments, ensuring architectural consistency and scalability across implementations Guide customers on best practices for data pipelines, transformation, automation, and platform adoption Maintain technical artifacts such as architecture documentation, design patterns, and knowledge bases Stakeholder Engagement and Account Planning Build and maintain strong relationships with technical, operational, and executive stakeholders, using stakeholder maps and multi-threaded engagement strategies Run regular technical cadence calls, business reviews, and roadmap sessions Contribute to Mutual Account Plans and own Mutual Success Plans, mapping whitespace opportunities across business units, subsidiaries, and use cases Align customer technical strategy with business objectives and commercial plans Internal and Partner Collaboration Act as the technical orchestrator across Sales, Professional Services, Product, and Engineering, keeping delivery teams aligned with long-term expansion strategy Advocate for customer needs internally, influencing the product roadmap and priorities Collaborate with technology partners (e.g., Snowflake, Databricks, AWS, GCP) to drive joint value Help improve team processes, refine assets, and enable teammates through our knowledge-sharing loop Thought Leadership Contribute to and deliver external-facing content through live events, speaking engagements, blog posts, recorded tutorials, or other educational resources Work closely with Regional and Product Marketing teams to support field and industry events Support senior leadership in aligning field and industry requirements with the product roadmap, collaborating with Product and Product Marketing under their guidance. What you bring 2+ years of experience in a post-sales, customer-facing technical role, such as Solution Architect, Technical Account Manager, or Customer Success Engineer Strong ability to own and drive customer outcomes after the sale, including adoption, renewal, and expansion Solid technical background, with experience designing scalable data architectures, a firm understanding of modern data warehousing and the analytics stack, and SQL proficiency Ability to translate business objectives into technical solutions and measurable outcomes Strong stakeholder management skills across technical and non-technical audiences, and a high degree of comfort presenting to diverse audiences A proactive, self-sufficient, and highly organized approach to managing multiple accounts Comfort operating strategically while also engaging in deep technical discussions Ability to operate in an ambiguous, fast-paced environment and think on your feet in customer conversations A team-player mindset, both within the CSA team as we evolve our ways of working and in daily collaboration with AEs and SEs Openness to travel: we value in-person relationship building, both internally and externally, and expect willingness to travel to events as needed What Will Make You Stand Out Hands-on experience with dbt and/or Fivetran; dbt certification is a bonus SQL knowledge, with a working understanding of AI architecture, including LLMs, Knowledge Graphs, and RAG Experience with cloud data platforms (Snowflake, Databricks, AWS, Azure, GCP) Background in data integration, ETL/ELT, or replication technologies, plus experience with ancillary tools, APIs, and managing data infrastructure Experience with workload-based or consumption-based sales models Familiarity with enterprise architecture frameworks and design patterns Experience working with system integrators or technology partners Technologies You’ll Use Databases: SAP HANA, Oracle, SQL Server, Postgres Data platforms: Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift Products: Fivetran, dbt platform Languages: SQL, Python, bash or PowerShell Networking: SSH tunneling, VPNs, PrivateLink Modern data stack tools and ecosystem technologies Hiring Process Interview with Talent Acquisition Partner Interview with Hiring Manager Technical Interview Team Interview Final Interview: Mock Demo Compensation & Benefits The compensation range displayed on this job posting reflects the minimum and maximum target for new hire compensation for the target position and level, and may include sales incentives or target bonuses depending on the role. For this role, on-target earnings (OTE) are split 80% base salary and 20% variable compensation. Our compensation ranges are determined by role, level, and location. Our job titles may span more than one career level. Within the range, individual compensation is determined by additional factors, including job-related skills, experience, relevant education or training, business need, market demands. The compensation range is subject to change and may be modified in the future. Your recruiter can share more about the specific compensation range for your location during the hiring process. #LI-LC1 #LI-HYBRID #LI-MP1 OTE (On Target Earning) $165,000 — $190,000 USD Perks and Benefits 100% employer-paid medical insurance * Generous paid time away from work, including paid vacation or flexible/unlimited vacation depending on role and country, plus paid sick time, inclusive parental leave, paid holidays, including a year-end Global Week of Rest, and volunteer days off. RSU stock grants* Professional development and training opportunities Company virtual happy hours, free food, and fun team-building activities Monthly cell phone stipend Access to an innovative mental health support platform that offers personalized care and resources in areas such as: therapy, coaching, and self-guided mindfulness exercises for all covered employees and their covered dependents. * May vary by country and worker type - please reach out to your recruiter for more information Click here to learn more about Fivetran's Benefits by Region. We’re honored to be valued at over $5.6 billion , but more importantly, we’re proud of our core values of Get Stuck In, Do the Right Thing, and One Team, One Dream . Read about us in Forbes . Fivetran brings together high-quality talent across the globe to make data access as easy and reliable as electricity for our customers. We value and recognize that our customers benefit from having innovative teams made of people from many backgrounds, experiences, and identities. Fivetran promotes diversity, equity, inclusion & belonging through attracting, recruiting, developing, and retaining a diverse workforce, not only because it is the right thing to do, but because it helps us build a world-class company to better serve our customers, our people and our communities. To learn more about Fivetran’s culture and what it’s like to be part of the team, click here and enjoy our video. To learn more about our candidate privacy policy, you can read our statement here . We are committed to ensuring that all candidates have an equal opportunity to participate in our interview process. If you require accommodations at any stage of the process due to a disability, medical condition, or any other circumstance, please don't hesitate to submit your request by filling out this form . We will work with you to provide reasonable accommodations to facilitate your participation and ensure a fair and accessible interview experience. Your request and any information provided will be kept confidential and will not impact your candidacy. We look forward to hearing from you and accommodating your needs to the best of our ability.

Location: Denver, Colorado, United States, AMER From Fivetran’s founding until now, our mission has remained the same: to make access to data as simple and reliable as electricity. With Fivetran, customer data arrives in their warehouses, canonical and ready to query, with no engineering or maintenance required. We’re proud that more organizations continue to leverage our technology every day to become truly data-driven. Customer Solutions Architect About the role The Customer Solutions Architect (CSA) is the primary post-sales technical owner for our existing customers, helping them get the most value from the combined Fivetran and dbt platform. Working alongside Account Executives (AEs) and Solutions Engineers (SEs), the CSA makes sure customers not only deploy successfully, but keep scaling and expanding their usage over time. This role operates as a technical account manager and strategic advisor, bridging the gap between onboarding success and long-term growth. The CSA owns the technical narrative after go-live: monitoring an existing book of business, leading technical discussions, uncovering new data challenges, and guiding customers through architecture evolution, adoption, and expansion through live demos and technical workshops. Unlike implementation-focused roles, the CSA is accountable for both retention and growth, and is measured on incremental ARR, Net Revenue Retention (NRR), and Gross Revenue Retention (GRR). You will act as a trusted advisor, advocate, and accelerator, ensuring customers derive maximum value from their data investments while aligning their technical roadmap with the platform's capabilities. Location: Denver, CO (hybrid). This is a full-time position, and candidates must be located in the greater Denver area and able to work in the office two days a week (Tuesday and Thursday). What you'll do Product Adoption and Customer Value Realization Own post-sales technical engagement across a portfolio of assigned Commercial and Enterprise accounts Drive adoption, optimization, and ongoing usage of the platform, moving customers after initial deployment to sustained, scalable success Educate customers on new products and features as they launch, and on existing capabilities they may not be using Deliver enablement sessions, workshops, and best-practice guidance Monitor account health signals (usage, performance, support trends) and proactively intervene to address churn or contraction risks, including running implementation reviews and healthcheck sessions Expansion and Growth Identify, validate, and execute expansion opportunities across business units, regions, and use cases, including opportunities to bring both Fivetran and dbt into an account Translate customer initiatives into scalable data workloads and technical solutions Partner with account teams to drive incremental ARR through expansion plays. Replicate successful use cases across the organization to accelerate growth Provide strategic input on the customer lifecycle and renewals process Technical Strategy and Architecture Define and maintain Enterprise Reference Architectures aligned to customer environments, ensuring architectural consistency and scalability across implementations Guide customers on best practices for data pipelines, transformation, automation, and platform adoption Maintain technical artifacts such as architecture documentation, design patterns, and knowledge bases Stakeholder Engagement and Account Planning Build and maintain strong relationships with technical, operational, and executive stakeholders, using stakeholder maps and multi-threaded engagement strategies Run regular technical cadence calls, business reviews, and roadmap sessions Contribute to Mutual Account Plans and own Mutual Success Plans, mapping whitespace opportunities across business units, subsidiaries, and use cases Align customer technical strategy with business objectives and commercial plans Internal and Partner Collaboration Act as the technical orchestrator across Sales, Professional Services, Product, and Engineering, keeping delivery teams aligned with long-term expansion strategy Advocate for customer needs internally, influencing the product roadmap and priorities Collaborate with technology partners (e.g., Snowflake, Databricks, AWS, GCP) to drive joint value Help improve team processes, refine assets, and enable teammates through our knowledge-sharing loop Thought Leadership Contribute to and deliver external-facing content through live events, speaking engagements, blog posts, recorded tutorials, or other educational resources Work closely with Regional and Product Marketing teams to support field and industry events Support senior leadership in aligning field and industry requirements with the product roadmap, collaborating with Product and Product Marketing under their guidance. What you bring 2+ years of experience in a post-sales, customer-facing technical role, such as Solution Architect, Technical Account Manager, or Customer Success Engineer Strong ability to own and drive customer outcomes after the sale, including adoption, renewal, and expansion Solid technical background, with experience designing scalable data architectures, a firm understanding of modern data warehousing and the analytics stack, and SQL proficiency Ability to translate business objectives into technical solutions and measurable outcomes Strong stakeholder management skills across technical and non-technical audiences, and a high degree of comfort presenting to diverse audiences A proactive, self-sufficient, and highly organized approach to managing multiple accounts Comfort operating strategically while also engaging in deep technical discussions Ability to operate in an ambiguous, fast-paced environment and think on your feet in customer conversations A team-player mindset, both within the CSA team as we evolve our ways of working and in daily collaboration with AEs and SEs Openness to travel: we value in-person relationship building, both internally and externally, and expect willingness to travel to events as needed What Will Make You Stand Out Hands-on experience with dbt and/or Fivetran; dbt certification is a bonus SQL knowledge, with a working understanding of AI architecture, including LLMs, Knowledge Graphs, and RAG Experience with cloud data platforms (Snowflake, Databricks, AWS, Azure, GCP) Background in data integration, ETL/ELT, or replication technologies, plus experience with ancillary tools, APIs, and managing data infrastructure Experience with workload-based or consumption-based sales models Familiarity with enterprise architecture frameworks and design patterns Experience working with system integrators or technology partners Technologies You’ll Use Databases: SAP HANA, Oracle, SQL Server, Postgres Data platforms: Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift Products: Fivetran, dbt platform Languages: SQL, Python, bash or PowerShell Networking: SSH tunneling, VPNs, PrivateLink Modern data stack tools and ecosystem technologies Hiring Process Interview with Talent Acquisition Partner Interview with Hiring Manager Technical Interview Team Interview Final Interview: Mock Demo Compensation & Benefits The compensation range displayed on this job posting reflects the minimum and maximum target for new hire compensation for the target position and level, and may include sales incentives or target bonuses depending on the role. For this role, on-target earnings (OTE) are split 80% base salary and 20% variable compensation. Our compensation ranges are determined by role, level, and location. Our job titles may span more than one career level. Within the range, individual compensation is determined by additional factors, including job-related skills, experience, relevant education or training, business need, market demands. The compensation range is subject to change and may be modified in the future. Your recruiter can share more about the specific compensation range for your location during the hiring process. #LI-LC1 #LI-HYBRID #LI-MP1 OTE (On Target Earning) $155,000 — $175,000 USD Perks and Benefits 100% employer-paid medical insurance * Generous paid time away from work, including paid vacation or flexible/unlimited vacation depending on role and country, plus paid sick time, inclusive parental leave, paid holidays, including a year-end Global Week of Rest, and volunteer days off. RSU stock grants* Professional development and training opportunities Company virtual happy hours, free food, and fun team-building activities Monthly cell phone stipend Access to an innovative mental health support platform that offers personalized care and resources in areas such as: therapy, coaching, and self-guided mindfulness exercises for all covered employees and their covered dependents. * May vary by country and worker type - please reach out to your recruiter for more information Click here to learn more about Fivetran's Benefits by Region. We’re honored to be valued at over $5.6 billion , but more importantly, we’re proud of our core values of Get Stuck In, Do the Right Thing, and One Team, One Dream . Read about us in Forbes . Fivetran brings together high-quality talent across the globe to make data access as easy and reliable as electricity for our customers. We value and recognize that our customers benefit from having innovative teams made of people from many backgrounds, experiences, and identities. Fivetran promotes diversity, equity, inclusion & belonging through attracting, recruiting, developing, and retaining a diverse workforce, not only because it is the right thing to do, but because it helps us build a world-class company to better serve our customers, our people and our communities. To learn more about Fivetran’s culture and what it’s like to be part of the team, click here and enjoy our video. To learn more about our candidate privacy policy, you can read our statement here . We are committed to ensuring that all candidates have an equal opportunity to participate in our interview process. If you require accommodations at any stage of the process due to a disability, medical condition, or any other circumstance, please don't hesitate to submit your request by filling out this form . We will work with you to provide reasonable accommodations to facilitate your participation and ensure a fair and accessible interview experience. Your request and any information provided will be kept confidential and will not impact your candidacy. We look forward to hearing from you and accommodating your needs to the best of our ability.

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: Vancouver, BC 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 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. Compensation This role features a competitive base salary and a variable compensation structure tied directly to the successful execution of full-lifecycle commercial targets, including new business acquisition, ongoing adoption milestones, and overall account expansion. 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.

— Владеть продуктовой зоной end-to-end и отвечать за метрику, а не за релиз. — Разбирать размытые проблемы до первопричины и строить модель, а не собирать список хотелок.

• Помощь в администрировании NGFW: участие в настройке политик межсетевого экранирования и микросегментации. • Мониторинг сетевых аномалий и первичный анализ трафика уровня L7.

-Обеспечение бесперебойной работы локальных сетей, серверов, сетевых устройств, СХД и телефонии. -Устранение аварийных ситуаций (ПО и базы данных).

-Собирать автоматизации в LangFlow и n8n: RAG-пайплайны, боты, цепочки обработки документов и интеграции. -Писать интеграционный код на Go: обвязка LLM API (OpenAI, Anthropic), вебхуки, REST API, работа с PostgreSQL/Redis.

Location: Москва Мы - команда разработки кредитных агентов на базе большой языковой модели. В команде открыта роль аналитика больших данных. У роли есть два основных фокуса: ·      бизнес-анализ — глубокое понимание кредитных процессов, чтобы точно знать, какие диалоги нужны системе для обучения ·      конструирование обучающих диалогов — превращение разрозненной текстовой информации в релевантный, сбалансированный датасет. Обязанности ### Бизнес-анализ ·      погружение в домен: изучение кредитных процессов, регламентов, продуктовой документации; интервью с экспертами по кредитованию ·      карта сценариев: построение intent-map и user journeys — какие задачи пользователь решает с ассистентом, где чаще ошибается ·      приоритизация: определение ценных/частотных/рискованных сценариев; фокус датасета на них ·      выявление пробелов: анализ логов диалогов и тикетов поддержки — где ассистент проваливается, что не покрыто; постановка задач на дозаготовку сэмплов ·      связь «бизнес → данные → метрика»: перевод требований бизнеса в измеримые требования к датасету; защита покрытия сценариев ·      артефакты: требования, схемы процессов, каталог намерений (Jira, Confluence). ### Дата-анализ: подготовка диалогов ·      сбор и синтез: извлечение диалогов из документации, БЗ, FAQ, тикетов, логов реальных обращений, переписок поддержки ·      проектирование сценариев: явные и размытые запросы, оговорки, смена намерения, цепочки вызовов инструментов, ошибки и отказы (negative/refusal cases) ·     синтетическая генерация: prompt-шаблоны для LLM-генерации диалогов; контроль качества (дедупликация, разнообразие, отсутствие PII) ·      методология: гайды по разметке, критерии приёмки; обучение группы разметчиков (при наличии) ·      оценка влияния: bad-case-анализ, итеративное улучшение датасета под ошибки системы. Требования ·      бизнес-анализ от 2 лет: интервью, моделирование процессов (BPMN/UML), написание требований ·      LLM/ML Data от 1 года: разметка, синтез датасетов (SFT, RLHF/DPO) ·      понимание tool calling / function calling и агентных сценариев ·      рython для работы с датасетами: JSONL/parquet, pandas, регулярки, скрипты генерации/валидации ·      умение переводить между «языком бизнеса» и «языком данных». Будет плюсом ------------ ·      анализ диалоговых логов / conversational analytics ·      опыт в чат-ботах, голосовых и корпоративных ассистентах ·      SQL, витрины, продуктовые метрики ·      RAG, LLM-as-a-judge, pairwise-оценки. Условия ·      комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская ·      ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия ·      корпоративный спортзал и зоны отдыха ·      уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития ·      расширенный ДМС и льготное страхование для семьи ·      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 Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Задачи Развивать компоненты AI-ассистента для VK Видео: понимание намерения, удержание контекста диалога, выбор стратегии и маршрутизация инструментов Улучшать генерацию кандидатов, semantic retrieval и reranking для поиска и персонализированных рекомендаций Работать с гибридным поиском: эмбеддинги, текстовые и структурные фильтры, поисковые API, рекомендательные модели и явные критерии пользователя Оптимизировать candidate budget и смешивание кандидатов из разных источников Обучать и дообучать модели для отдельных компонентов системы: LLM-like, reranker, query rewriting, relevance-модели Собирать и улучшать обучающие и тестовые датасеты: реальные и синтетические запросы, сложные негативные примеры, long-tail-сценарии и размеченные диалоги Создавать и поддерживать golden datasets, human-aligned evaluation и автоматические проверки качества; калибровать auto-eval по человеческой оценке Анализировать деградации, формулировать гипотезы и проверять их в воспроизводимых экспериментах Оценивать модели не только по общей метрике, но и по отдельным сценариям, категориям запросов, релевантности, разнообразию, безопасности и качеству диалога Оптимизировать latency, стоимость и использование вычислительных ресурсов при обучении и инференсе Готовить компоненты к промышленной эксплуатации: интеграция, нагрузочное тестирование, мониторинг, обработка ошибок и контроль регрессий Участвовать в offline- и online-экспериментах, подготовке A/B-тестов и интерпретации продуктовых метрик Проводить code review, документировать эксперименты и участвовать в обсуждении архитектуры и исследовательских результатов Требования Сильная теоретическая база и опыт работы в рекомендательных системах, информационном поиске, NLP/LLM; готовность работать на их пересечении Понимание устройства retrieval и ranking: embeddings, candidate generation, negative sampling, cross-encoders, reranking Знание основных offline-метрик поиска и рекомендаций: Recall@K, Precision@K, NDCG, MRR и их ограничений Опыт обучения, валидации и внедрения ML-моделей; доведённые до production либо production-like среды самостоятельно разработанные компоненты Навыки постановки воспроизводимых экспериментов, анализа ошибок и статистической интерпретации результатов Понимание жизненного цикла ML-системы: данные, обучение, inference, мониторинг, деградации и переобучение Опыт работы с большими объёмами данных и пайплайнами обработки; YT, Spark или аналогичные инструменты Базовые навыки Linux, Git, контейнеризации и работы с сервисами Будет плюсом Опыт создания LLM-приложений: tool calling, agentic workflows, RAG, structured generation Дообучение LLM или encoder-моделей: SFT, LoRA/adapters, RL Построение lexical, semantic или hybrid retrieval LLM-as-a-judge, human evaluation, построение golden datasets и калибровка автоматических оценок Оптимизация GPU-инференса, batching, quantization, model serving Опыт с распределённым обучением и промышленной ML-инфраструктурой Практика A/B-тестирования рекомендательных или поисковых моделей Мультимодальные модели, VLM, понимание видео или рекомендательные системы для медиаконтента Наличие публикаций по тематике LLM, NLP, multimodal models

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Мы строим LLM-команду, ищем людей с опытом алаймента, RAG-сценариями, ресёрч-бэкграундом в RL, умеющих рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы. Позиция на стыке ресёрча и инженерии. У нашего отдела есть огромный накопленный опыт обучения и релизов Frontier мультимодальных моделей, VLM/MMLM. Стек: YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM PyTorch, verl Python, C++, Go Задачи Разработка новых и улучшение существующих RAG-сценариев Оценка качества моделей и интеграция в продуктовые механики Деплой и оптимизация инференса моделей Сопровождение релизов: A/B-тесты, мониторинг Постоянный разбор свежих статей и идей в индустрии Настройка пайплайнов разметки, работа с асессорами и синтой: инструкция, контроль качества, калибровки Требования Опыт внедрения и сопровождения DL-моделей в продакшен Уверенное знание теории DL, алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятности и статистики Навык написания чистого кода, глубокое понимание принципов проектирования (SOLID, coupling & cohesion, etc...) Умение рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в построении поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе, бэкграунд разработки или кванты Публикации в научной среде Опыт профилирования DL-моделей, квантизация, дистилляция Опыт работы с распределённым обучением Опыт алаймента LLM, SFT, DPO/RLHF/GRPO, scaling laws, работа с агентами, синтетическими данными

Location: Москва Workplace: Офис Мы помогаем клиентам Yandex Cloud внедрять AI/ML-решения, которые дают измеримый бизнес-результат. Ищем Solution Sales Manager, который будет развивать территорию медиум-сегмента, формировать бизнес-сценарии и проводить демонстрации продуктов. Ждём, что вы работали в B2B-продажах IT-решений. Мы помогаем клиентам Yandex Cloud находить и внедрять AI/ML-решения, которые дают измеримый бизнес-результат. Работаем на стыке продаж, продуктов и технологий: разбираемся в задачах клиента, подбираем оптимальный стек, показываем продукты в деле и доводим перспективные сценарии до пилота, сделки и промышленного использования. Нашей команде нужен Solution Sales Manager для работы с клиентами медиум-сегмента финансовой и страховой индустрий, ритейла и логистики. Флагманский продукт направления — Yandex AI Studio, платформа для создания AI-приложений и агентов. В продуктовом стеке есть также AI-продукты и решения Яндекса: Yandex Search API, SpeechKit, SpeechSense, Нейроюрист. Основной фокус роли — рост облачного потребления AI-продуктов. При этом часть клиентов рассматривает гибридные и on-premises-решения, поэтому важно уметь работать с разными моделями поставки. Обязанности Развитие AI-бизнеса в медиум-сегменте Вы будете развивать большую территорию медиум-сегмента (сотни клиентов): находить перспективные компании и бизнес-сценарии, определять приоритетные аккаунты и формировать план развития AI-направления. Поиск бизнес-сценариев и подбор AI/ML-решений Вам предстоит погружаться в процессы клиента и находить задачи, в которых AI способен дать измеримый эффект: повысить качество клиентского сервиса, автоматизировать работу с обращениями и документами, ускорить поиск по корпоративным знаниям, помочь сотрудникам принимать решения, создать нового цифрового помощника. Демонстрации продуктов и подготовка пилотов Вы будете самостоятельно проводить демонстрации Yandex AI Studio и других продуктов по готовым сценариям, адаптировать их под отрасль и задачу клиента, объяснять возможности решения технической и бизнес-аудитории. Взаимодействие с продуктовой и технической командами Вы будете работать с техническими экспертами, архитекторами, продуктовыми командами, BizDev, Professional Services и партнёрами; передавать обратную связь рынка, рассказывать о потребностях клиентов и помогать совершенствовать продукты и материалы для продаж. Больше о том, что под капотом платформы Yandex Cloud, — в канале Inside Yandex Cloud Требования * Работали в B2B-продажах сложных IT-, cloud- или SaaS-решений более пяти лет * Применяли подход Solution Selling: можете пройти путь от бизнес-задачи клиента до предлагаемого решения, его ценности, экономики и следующего коммерческого шага * Можете развивать большую клиентскую территорию: сегментировать портфель, выбирать приоритетные аккаунты и вести несколько возможностей одновременно * Умеете проводить discovery, презентации и демонстрации продуктов для технической и бизнес-аудитории * Ориентируетесь в современном стеке для создания AI-приложений: LLM, tool calling и function calling, RAG, embeddings, vector search, MCP и т. д. * Понимаете основы речевых технологий: ASR, TTS, потоковую обработку речи, речевую аналитику и архитектуру голосовых агентов

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Вы возглавите ML-команду и будете отвечать за разработку базовых технологий для AI-сервисов Yandex Cloud. Наш фокус — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей. Ждём, что вы разрабатывали и выводили в прод ML-сервисы с высокими требованиями к надёжности и производительности. Мы ищем опытного и проактивного лида, который возглавит ML-команду и будет отвечать за разработку базовых технологий для AI-сервисов Yandex Cloud. Основной фокус команды — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей и компонентов сервисов, которые предоставляются облачным пользователям как: * Standalone API (например, Embeddings API, Classification API) * Интегрированные функции в рамках OpenAI-like Responses и RealTime API (реализация RAG-сценариев, memory) * Технологическая основа для конечных продуктов (AI Guardrails, SpeechSense) Роль предполагает совмещение технического руководства и организационного управления небольшой распределённой командой, проектирование ML-систем, а также непосредственное участие в разработке. Мы предлагаем: * Прямое влияние на core-технологии AI-платформы Yandex Cloud * Высокий уровень технической автономии и свободу в выборе инструментов (активное использование и развитие опенсорса) * Возможность выстроить процессы и культуру в новой команде практически с нуля * Сильную R&D-команду и работу в кросс-функциональных v-teams над технически сложными и интересными задачами Обязанности Команда Вы будете управлять командой ML-разработчиков: проводить performance review, встречи 1-to-1, ставить цели, помогать разработчикам с карьерным развитием, наращивать знания и опыт команды. Понадобится декомпозировать продуктовые цели и превращать их в технический roadmap, формировать квартальные планы команды и отвечать за их реалистичность и стабильную сходимость. Разрабатывать и внедрять CI/CD для моделей, процессов код-ревью, тестирования и релизного цикла ML-артефактов. Представлять R&D-команды в рамках v-team, обеспечивать видимость и прозрачность деятельности R&D-команды, формировать технические требования и запросы к смежным командам (например, требования к данным и инфраструктуре). Разработка Вы станете отвечать за исследование и разработку SOTA-моделей для сценариев RAG (поиск, ранжирование), классификации (few-shot/zero-shot, guards) и памяти, а также их интеграцию в инфраструктуру инференса. Нас вас будет лежать прямая ответственность за метрики качества моделей, а также за производительность и стабильность бэкендов инференса (в том числе за логирование, мониторинги и покрытие кода тестами). Кроме того, вам предстоит лично участвовать в разработке: писать код (до 30¬–40% времени), проводить код-ревью, помогать с архитектурой и диагностикой проблем, готовить релизы моделей и бэкендов. Больше о том, что под капотом платформы Yandex Cloud, — в канале Inside Yandex Cloud Требования * Управляли ML-командой от одного года * Глубоко разбираетесь в современном ML (нейросети, трансформеры) с фокусом на NLP, Information Retrieval или Generative AI * Разрабатывали и выводили в продакшен ML-сервисы с высокими требованиями к надёжности и производительности * Уверенно владеете Python и PyTorch * Понимаете полный жизненный цикл ML-модели: от сбора требований и подготовки данных до эксплуатации в проде * Проактивны и способны самостоятельно формировать технический бэклог и roadmap, исходя из продуктовых целей Будет плюсом * Использовали опенсорс-проекты и контрибьютили в них (особенно в библиотеки для инференса, такие как TensorRT, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang) * Работали с C++ и низкоуровневыми оптимизациями (CUDA) * Работали в распределенной команде * Умеете или хотите выступать на публике, писать технические статьи или вести блог, чтобы повышать внешнюю видимость команды и продукта

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Плюс Фантех объединяет развлекательные сервисы Яндекса: Музыку, Кинопоиск, Книги и др. Мы — команда MediaAI — ищем сильного LLM‑разработчика. Вы будете отвечать за ключевое направление: ML‑интеграцию общего пользовательского профиля в продукты и AI‑агентов нашей экосистемы. Мы — команда MediaAI — ищем сильного LLM‑разработчика с опытом прикладных LLM‑систем для развития пользовательского профиля и LLM‑памяти сервисов Плюс Фантеха. Роль предполагает ответственность за ключевое направление: ML‑интеграцию общего пользовательского профиля в продукты и AI‑агентов нашей экосистемы. Ваши решения напрямую повлияют на то, как будет устроена персонализация сразу в нескольких сервисах. Обязанности Развивать сервис пользовательского профиля и LLM-памяти Вы будете проектировать и улучшать систему, которая хранит и извлекает пользовательский контекст. Это ключевой компонент для всех AI-агентов Плюс Фантеха: от рекомендаций до диалоговых сценариев. Улучшать качество запоминания и извлечения контекста Вам предстоит работать с embeddings, retrieval-механиками и промптами, чтобы система точнее понимала, что важно пользователю в данный момент. Проводить эксперименты с LLM и автоматическими метриками качества. Проектировать переиспользуемые механики интеграции Вы будете создавать механизмы, которые позволят разным продуктовым командам легко подключаться к профилю и памяти — без дублирования логики и с сохранением стабильности. Создавать автоматические оценки качества Вам предстоит разрабатывать и внедрять метрики и тесты для недетерминированных компонентов, чтобы можно было объективно оценивать, насколько хорошо система запоминает и извлекает информацию. Обеспечивать стабильность и безопасность Вы будете работать с производительностью, наблюдаемостью и безопасной обработкой пользовательских данных. Внедрять best practices асинхронной обработки и проектирования хранилищ. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML Требования * Уверенно владеете Python * Имеете практический опыт интеграции с LLM * Понимаете embeddings, semantic search и RAG * Работали с базами данных и проектировали хранилища * Понимаете асинхронную обработку * Умеете тестировать недетерминированные компоненты и оценивать качество ML-функциональности * Способны самостоятельно разбираться в существующей системе и брать компонент в техническое владение Будет плюсом * Знаете Java * Имеете опыт разработки персонализации или рекомендательных систем * Знакомы с MCP и архитектурой LLM-агентов * Строили LLM-evaluation и проводили A/B-эксперименты * Работали с чувствительными пользовательскими данными

Workplace: Офис, Гибридный Мы совершенствуем поиск, который помогает Алисе отвечать на вопросы в чате и Поиске, а также развиваем Yandex Search API для внешних AI-продуктов. Ищем сильного специалиста, которому предстоит работать в небольшой команде аналитиков-разработчиков над аналитическим направлением Агентского Поиска. AI-агент не может ограничиться просто списком ссылок. Ему необходимо искать сведения для решения конкретной задачи, проверять источники и собирать информацию для ответа — порой в несколько шагов. Мы совершенствуем поиск, который помогает Алисе отвечать на вопросы в чате и Поиске, а также развиваем Yandex Search API для внешних AI-продуктов. Вам предстоит работать в небольшой команде аналитиков-разработчиков над аналитическим направлением Агентского Поиска. Нужно будет определять систему оценки качества, выбирать приоритеты исследований и совместно с ML-командами внедрять подтверждённые улучшения в релиз. Ваша работа будет проходить на стыке трёх направлений: анализа данных, поисковых технологий и языковых моделей. Задачи разнообразны — от разбора ошибок и работы с исследовательским кодом до оценки изменений в продукте вместе с ML-инженерами и разработчиками. Обязанности Развитие системы оценки качества Вам предстоит создавать метрики качества Агентского Поиска — их рост приведёт к улучшению качества ответов Алисы. Нужно будет проверять метрики на экспертных бенчмарках и наладить регулярную оценку качества в продакшене. Анализ потерь в обработке запросов Вы будете разбирать сложные запросы и цепочки поисковых действий агента. Ваша задача — выяснить, почему нужная информация не попала в ответ: например, страница отсутствует в поисковой базе, документ потерян при ранжировании или ключевой факт не включён в контекст. На основе анализа нужно предлагать эксперименты и помогать другим командам определять приоритеты. Исследование методов поиска и ранжирования Вам нужно будет изучать новые способы отбора документов для AI-агентов, создавать прототипы, сравнивать разные варианты и вместе с командой доводить перспективные решения до релиза. Баланс контекста Вы будете оценивать фрагменты документов, которые получает языковая модель, и искать способ сохранить нужные факты, уменьшить объём текста и не исказить смысл. Улучшение качества Yandex Search API Вам предстоит сравнивать Yandex Search API с другими поисковыми API — использовать открытые бенчмарки и сценарии команды, чтобы результаты были воспроизводимыми. Нужно выяснять, почему качество отличается, формулировать на этой основе проверяемые гипотезы и оценивать, как можно улучшить внешние AI-продукты. При этом важно учитывать условия эксперимента: используемые модели, доступный контекст, количество поисковых вызовов и время ответа. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Самостоятельно выстраивали оценку качества ML-системы или продукта * Уверенно пишете на Python: можете самостоятельно собрать эксперимент, обработать результаты и сделать расчёты воспроизводимыми * Владеете SQL для получения и анализа данных * Знаете теорию вероятностей и математическую статистику * Умеете спланировать эксперимент, оценить неопределённость результата и интерпретировать результаты A/B-теста * Понимаете основы оценки ML-моделей: зачем разделять данные, как возникают утечки и почему улучшение на тестовой выборке может не повториться в продукте * Умеете разбираться в задаче без готовой постановки: выделить проблему, сформулировать проверяемую гипотезу, выбрать метрики и реализовать проверку * Можете объяснить команде выводы и ограничения исследования, предложить следующий шаг и довести работу до решения, даже если первая гипотеза не подтвердилась Будет плюсом * Работали с информационным поиском, ранжированием, семантическим поиском или RAG-системами, которые формируют ответ на основе найденных источников * Создавали бенчмарки и разметку, анализировали действия AI-агентов или использовали языковые модели для оценки качества с проверкой по человеческим оценкам * Работали с большими данными и превращали исследовательские прототипы в инструменты, которыми регулярно пользуется команда * Знакомы с агентными бенчмарками, например BrowseComp или NEEDLE, либо с оценкой полноты и достоверности контекста

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Сейчас мы в поиске менеджера продукта, который будет отвечать за разработку, продвижение и совершенствование решений в области видеоаналитики. Ваша задача — понимать потребности рынка, управлять жизненным циклом продуктов и обеспечивать их успешное внедрение, оставаясь в тренде технологий безопасности. Обязанности Проводить исследования рынка видеоаналитики и AI-решений, отслеживать тренды, оценивать вендоров (VMS, CV-модели, LLM-инфраструктура), управлять рисками зависимости от поставщиков; Формировать и защищать roadmap продуктов: от гипотезы и пилота до масштабирования, передачи в сервисную поддержку и итеративного улучшения; Проектировать архитектуру решений: стыковка CV-метаданных с LLM-пайплайнами (RAG, генерация отчётов, калькуляции), выбор между cloud/on-premise/hybrid с учётом 152-ФЗ и требований ФСТЭК; Готовить ТЗ, спецификации, участвовать в тендерах (44-ФЗ/223-ФЗ), аргументировать ценность решения через призму регуляторики и TCO/ROI; Управлять бэклогом разработки: декомпозиция инициатив в User Story, написание CJM/BJM, приоритизация через RICE/WSJF, работа с кросс-функциональной командой (R&D, интеграторы, devops, аналитики, архитекторы, дизайнеры); Настраивать метрики продукта: качество детекции (Precision/Recall), консистентность LLM-вывода, экономика (ARPU, LTV, Retention), сбор обратной связи от продаж и заказчиков; Обеспечивать поддержку продаж: упаковка решений, демо-сценарии, поддержка пилотов, подготовка материалов. Требования Опыт работы Product Manager / Product Owner в B2B/B2G-проектах от 3 лет, с успешными кейсами запуска или развития IT-продуктов; Понимание принципов работы систем видеонаблюдения и видеоаналитики: VMS-архитектура, протоколы (ONVIF, RTSP), метрики качества CV-моделей, ограничения edge/cloud-развёртываний; Понимание регуляторных требований: 152-ФЗ (ПДн в видео/AI), 572-ФЗ, 44-ФЗ/223-ФЗ; Понимание полного цикла продукта: от гипотезы и CustDev до пилота, масштабирования, передачи в сервис и итеративного улучшения; Опыт работы с вендорами видеоаналитики (Macroscop, Trassir, NtechLab, VisionLabs) и оборудования (Dahua, Hikvision) будет преимуществом; Опыт продуктизации LLM/RAG-решений: проектирование пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск), контроль галлюцинаций, валидация структурированного вывода, понимание on-premise инференса (Ollama, квантизация, расчёт VRAM) и опыт интеграции AI-решений с 1С, ERP, CRM-системами (пример Bitrix24) будет плюсом. Условия формат работы: пятидневная рабочая неделя с пн по пт; гибридный график; оклад + годовой бонус; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников; страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях; прием врачей общей практики и массаж в офисе. Консультация психологов и программа поддержки сотрудников; отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день; компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание. Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

Location: Москва Workplace: Удаленная работа О компании Команда выполняет следующие цели: - централизовать хостинг инфраструктуры, ML/DL/LLM - моделей уже готовых решений на уровне Блока Финансов и обеспечить их мониторинг - обеспечить компетенции для до-обучения / fine-tuning моделей под специфические задачи и данные финансовой функции - сформировать единый слой интеграций с ИТ-системами Блока Финансов для снижения Т2М новых ИИ-инициатив - реализовывать сквозные проекты с применением ML/DL/LLM, затрагивающие большое число процессов департаментов Обязанности Разрабатывать backend-сервисы на Python; Интегрировать LLM в существующие продукты компании; Разработка векторных баз данных и разметка дата-сетов для обучения моделей RAG-поиска; Работать с API, базами данных и внутренними сервисами; Создавать и поддерживать AI-функциональность в production, проектировать и оптимизировать модели данных, взаимодействовать с базами данных; Обеспечивать качество кода через code review, автоматизированное тестирование и соблюдение лучших инженерных практик; Совместно с DevOps-инженерами участвовать в развитии CI/CD-процессов, мониторинга и обеспечения отказоустойчивости сервисов; Разработка продакшен-пайплайнов обработки данных; Промпт-инжиниринг и написание эффективного и масштабируемого кода инференса моделей и экспериментов на GPU-кластере; Оптимизация кода по обработке больших массивов данных и атрибутивности для распознавания документов Требования Хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas); Опыт работы с RAG, системами iDP (распознавание документов), агентскими системами; Опыт написания качественного production кода; Опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику; Опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.); Хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL; Глубокое понимание RAG-решений (чанкинг, эмбеддинги, реранжирование и т.д.) Условия Гибридный или полностью удалённый формат работы, с возможностью гибкого начала и окончания рабочего дня; Участие во внешних IT конференциях; Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки. А ещё: ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А ещё оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников; Мобильная связь за счёт компании и льготные тарифы для близких; Подписка на online-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.