Вакансии

Мы масштабируемся - и нам нужен руководитель, который поведёт за собой направление. 📋 Что вы будете делать 🗺 Выводить клиентов агентства в Яндекс Карты, 2ГИС и Google Maps: контент карточек, SEO, работа с отзывами, реклама;

— вести Telegram, Instagram, Threads и дублировать публикации во ВКонтакте; — готовить и публиковать контент три раза в неделю, регулярно оформлять Stories;

• Монтировать короткие видео под задачи проекта. • Работать с телефонной съемкой и превращать исходники в выразительный стилизованный контент.

Качественно вести коммуникацию бренда в социальных сетях: реализовывать и корректировать SMM-стратегию, создавать и развивать контент, координировать создание материалов, запускать продвижение и оценивать результат по метрикам. Корректировать имеющуюся SMM-стратегию бренда в направлении соц.

Опыт предпочтительно iGaming - вы знаете специфику ниши, требования регуляторов (мягкие/жесткие гео), тренды в визуале для разных рынков.

Location: Москва, гибрид или удалённая работа, RU; Россия О команде Мы — команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety. Развиваем инструменты доверия и безопасности на платформе: помогаем проверять контент и снижать риск появления материалов, которые нарушают правила Авито. Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализируем текст, фото и параметры, автоматизируем проверки и снижаем нагрузку на ручную модерацию. Основной проект — развитие LLM-модерации, около 80% рабочего времени. Система уже работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, а LLM проверяют их по правилам Авито. Мы улучшаем промпты, дообучаем LLM- и VLM-модели, автоматизируем эксперименты с помощью AI-агентов. Ищем DS-инженера полного цикла, который будет вести решения от постановки задачи и работы с данными до инференса, мониторинга и оценки влияния на продукт. Помимо основного проекта, будут задачи автомодерации с текстом, изображениями и видео. Какие задачи вас ждут: развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений; строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений; применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры там, где это оправдано качеством и стоимостью; готовить датасеты: организовывать сбор и разметку, проверять качество данных и репрезентативность выборок; встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене: учитывать качество, задержки, вычислительную стоимость и риски ошибок; настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты и регулярные итерации улучшений; оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики. Мы ждём, что вы: умеете проводить полный цикл ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и проверки влияния с помощью A/B-тестов или эквивалентных подходов; имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене; работали с LLM в прикладных задачах и умеете проверять качество решений на данных; дообучали LLM и VLM, работали с LoRA, PEFT и оптимизацией инференса, например с vLLM; уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost или аналогами, умеете работать с DL-фреймворками, например PyTorch; понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументировать компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками; умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени: дрейф, деградации, проблемы данных; пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества; читаете англоязычную техническую литературу. Будет здорово, если вы: имеете опыт в модерации, Trust & Safety или антифроде; разрабатывали инструменты для AI-агентов, MCP-серверы или автоматизировали с их помощью ML-процессы; знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow; настраивали мониторинг и алерты в Grafana, участвовали в A/B-тестах и канареечных релизах; использовали LLM в прикладных задачах; работали с CV или мультимодальными задачами, например VLM. Работа у нас — это: масштабный инженерный процесс, где вы можете участвовать во всех этапах работы над ML-решением; интересные развивающие задачи и влияние на продуктовые и бизнес-метрики; культура взаимопомощи и обмена опытом; прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Нужен Reels-продюсер, который ведёт видео от идеи и съёмочного плана до публикации и анализа результатов. Задачи включают стратегию контентных воронок, координацию сценаристов, монтажёров и съёмочной группы, работу с клиентами и ведение проектов в Bitrix24.

— сниматься в коротких роликах. — создавать короткие видео под ключ.

— Построить и масштабировать команду Chat Conversion с нуля.

— Привлекать вебмастеров, арбитражников, владельцев NSFW-TG-каналов, Reddit/X-площадок, OnlyFans-агентства и других партнёров. — Работать с партнёрскими сетями и прямыми контактами: подключать офферы, договариваться об условиях и масштабировать эффективные источники.

Проведение аналитических исследований контента, включая фильмы, сериалы, шоу, премьеры и эксклюзивы; Анализ популярности контента, динамики просмотров, вовлечённости и поведения пользователей;

Требования: Системный подход к коммуникациям: разработка и реализация единой коммуникационной стратегии, объединяющей внешний бренд, внутренние коммуникации, работу со СМИ и репутационные процессы. Готовность работать в кризисных ситуациях по выстроенному протоколу.

-Полное ведение Instagram. Разработка контент-стратегии и контент-плана.

Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения. Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке.

— Превращать наши материалы в Reels, Shorts, клипы и YouTube-видео. — Создавать карусели, визуалы и посты, которые хочется смотреть и читать.

— Стратегия SEO и GEO. — Техническое SEO вместе с разработкой.

🎯 Главная задача Обеспечить стабильный рост продаж и операционной прибыли бренда 1habit на Wildberries и Ozon. 💻️ Какие профессиональные навыки необходимы Опыт и управление: • Опыт управления продажами на Wildberries и Ozon от 3 лет.

Workplace: Удаленно RWB — международная технологическая группа компаний, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы развиваем одну из крупнейших цифровых экосистем, объединяя электронную коммерцию, финтех, логистику, рекламу, путешествия, здоровье и другие направления. Наши технологии помогают людям решать повседневные задачи, а предпринимателям — находить новые возможности для роста. Мы - команда, которая занимается разработкой и внедрением прикладных ML-решений на основе пользовательского контента (отзывы, тексты товаров, речь). Ключевые направления: генеративные модели, классификация, RAG-системы. Мы ищем универсального ML-инженера с уклоном в LLM/NLP, способного работать на всех этапах - от исследования до продакшена. Обязанности Дообучать и кастомизировать LLM под бизнес-задачи: SFT, RLHF; Строить и оптимизировать RAG-системы: работа с чанкингом, векторными индексами (FAISS/pgvector/Qdrant), реранкингом; Разрабатывать пайплайны оценки моделей, включая LLM-as-a-Judge и бенчмарки; Участвовать в создании агентных систем и деплое моделей (Triton/vLLM/TGI); Самостоятельно работать с данными: SQL, Pandas, выборка и подготовка данных. Требования Коммеческий опыт работы в Data Science от года; Практические навыки fine-tuning LLM и настройки RAG-пайплайнов; Уверенное владение Python и знание базовых алгоритмов и структур данных; Понимание типичных проблем ML-систем (например, галюцинациии генеративных моделей, смещение данных). Будет плюсом: Опыт развертывания моделей на собственном железе; Навыки построения агентных систем или бенчмарков для оценки LLM. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.