Вакансии

Location: Москва Мы ищем сильного Deep Learning инженера для развития и вывода на принципиально новый уровень GigaAM — лучшей open-source модели для распознавания речи на русском языке. GigaAM — это не только исследовательский проект, но и core-модель, которая определяет качество работы многих ключевых продуктов экосистемы: GigaChat Audio, ASR, TTS, GigaChat Video и других. Сейчас мы стоим перед масштабным вызовом: кратное увеличение параметров модели, масштабирование данных на несколько порядков, расширение языкового покрытия и выход за рамки распознавания речи в сторону general audio understanding. Если вы хотите создавать state-of-the-art решения, которыми будут пользоваться миллионы, и вносить вклад в развитие мирового open-source — нам по пути! _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Масштабирование данных: увеличение объемов данных для обучения на несколько порядков, построение эффективных пайплайнов их фильтрации и подготовки. * Развитие архитектуры и метода предобучения: улучшение мультиязычных свойств модели и расширение ее возможностей в сторону анализа аудио неречевой природы. * Scaling laws: масштабирование модели по количеству параметров в несколько раз. * Research & Engineering: стабилизация процессов предобучения, проведение ML-экспериментов, проверка гипотез и доведение результатов до прода и публикаций. Требования * Уверенное владение Python и PyTorch * Distributed Training: практический опыт распределенного обучения, понимание ограничений и принципов работы под капотом (DDP, FSDP, ZeRO). * Опыт оптимизации DL-пайплайнов: профилирование и оптимизация узких инфраструктурных мест в процессе обучения (I/O bottlenecks, memory management, GPU utilization). * Экспертиза в Speech/Audio: понимание современных подходов и state-of-the-art архитектур в Speech/Audio Self-Supervised Learning. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * 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: Remote - United States Reddit is a community of communities. It’s built on shared interests, passion, and trust, and is home to the most open and authentic conversations on the internet. Every day, Reddit users submit, vote, and comment on the topics they care most about. With 100,000+ active communities and approximately 130 million daily active unique visitors, Reddit is one of the internet’s largest sources of information. For more information, visit www.redditinc.com . Location: Reddit has a flexible first workforce. Don't live near our office? No worries: you can work remotely from anywhere in the US or Canada. About the Team The ML Efficiency team builds the infrastructure, tooling, and optimization systems that enable machine learning engineers and researchers to train, evaluate, deploy, and operate models efficiently at scale. We focus on improving developer productivity, reducing infrastructure costs, increasing hardware utilization, and accelerating experimentation across the company’s ML ecosystem. Responsibilities Design and build systems that improve the efficiency of ML training and inference workloads. Develop tooling that helps ML engineers debug, profile, optimize, and monitor model performance. Improve GPU and general resource utilization through scheduling, resource management, caching, and workload optimization. Partner with ML researchers and product teams to identify bottlenecks and drive performance improvements. Build benchmarking frameworks and performance dashboards for training and serving systems. Optimize distributed training infrastructure, data pipelines, and model serving architectures. Lead cross-functional initiatives that improve the productivity of Reddit ML engineers. Drive technical strategy for ML platform scalability, reliability, and cost efficiency. Qualifications Required BS, MS, or PhD in Computer Science or a related field. 5+ years of software engineering experience. Strong proficiency in Python Profiency in at least one systems language (Go, C++, Rust, or Java) preferred Experience building distributed systems at scale. Experience with machine learning infrastructure, training systems, or model serving platforms. Deep understanding of performance engineering and systems optimization. Strong debugging and profiling skills. Preferred Experience with large-scale recommendation, ranking, generative AI, or foundation model systems. Experience with distributed training frameworks such as PyTorch Distributed, Ray, Tensorflow, Spark Familiarity with GPU architectures and performance analysis tools. Experience optimizing cloud infrastructure costs across large ML workloads. Contributions to internal platforms used by multiple ML teams. Experience with building real time ML inference applications What Success Looks Like ML engineers can move from idea to experiment faster. Training and inference costs decrease, performance increases, while model quality is maintained or improved. GPU utilization and cluster efficiency increase. Platform reliability improves as ML workloads scale. Teams spend less time managing infrastructure and more time building models. Average recommendation model size increases. Benefits: Global Benefit programs that fit your lifestyle, from workspace to professional development to caregiving support Family Planning Support Gender-Affirming Care Mental Health & Coaching Benefits Group Personal Pension Scheme with Employer match Private Medical and Dental Scheme Income Replacement Programs Bike to Work scheme Flexible Vacation & Paid Volunteer Time Off Generous Paid Parental Leave Pay Transparency: This job posting may span more than one career level. In addition to base salary, this job is eligible to receive equity in the form of restricted stock units, and depending on the position offered, it may also be eligible to receive a commission. Additionally, Reddit offers a wide range of benefits to U.S.-based employees, including medical, dental, and vision insurance, 401(k) program with employer match, generous time off for vacation, and parental leave. To learn more, please visit https://www.redditinc.com/careers/ . To provide greater transparency to candidates, we share base salary ranges for all US-based job postings regardless of state. We set standard base pay ranges for all roles based on function, level, and country location, benchmarked against similar stage growth companies. Final offer amounts are determined by multiple factors including, skills, depth of work experience and relevant licenses/credentials, and may vary from the amounts listed below. The base salary range for this position is: $230,000 — $322,000 USD In select roles and locations, the interviews will be recorded, transcribed and summarized by artificial intelligence (AI). You will have the opportunity to opt out of recording, transcription and summarization prior to any scheduled interviews. During the interview, we will collect the following categories of personal information: Identifiers, Professional and Employment-Related Information, Sensory Information (audio/video recording), and any other categories of personal information you choose to share with us. We will use this information to evaluate your application for employment or an independent contractor role, as applicable.  We will not sell your personal information or disclose it to any third party for their marketing purposes.  We will delete any recording of your interview promptly after making a hiring decision.  For more information about how we will handle your personal information, including our retention of it, please refer to our Candidate Privacy Policy for Potential Employees and Contractors . Reddit is proud to be an equal opportunity employer, and is committed to building a workforce representative of the diverse communities we serve.  Reddit is committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans in our job application procedures. If, due to a disability, you need an accommodation during the interview process, please let your recruiter know.

Задачи: — Разработка и внедрение AI/ML решений с использованием LLM, Python и связанных технологий — Работа с production-grade LLM, RAG, NLP, embeddings и векторными базами данных — Парсинг документов, извлечение информации и обработка больших объемов текста — Использование LangChain, LangGraph, CrewAI, Claude Code — Работа с облачными сервисами AWS SageMaker, Bedrock, EC2, Lambda, Azure AI, OpenAI — Использование MLflow, W&B, CI/CD, Docker, Kubernetes для управления ML-процессами — Оценка AI моделей, улучшение и обеспечение наблюдаемости — Руководство командой, наставничество и коммуникация Требования: — Опыт работы в AI/ML инженерии от 3 лет — Знание Python, SQL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch или TensorFlow — Опыт работы с LLM, NLP, embeddings, векторными базами данных — Знание LangChain, LangGraph, CrewAI, Claude Code — Опыт работы с AWS и Azure AI сервисами — Навыки работы с MLflow, W&B, CI/CD, Docker, Kubernetes — Высшее образование в технической области Условия: — Работа в офисе, 5-дневная рабочая неделя — Локации: Hyderabad, Ahmedabad, Indore — Максимальный срок уведомления о выходе на работу: 15 дней — Процесс интервью: 3 технических/менеджерских раунда + обсуждение CTC Для отклика необходимо предоставить: — Имя кандидата, обновленное резюме, общий опыт, релевантный опыт AI/ML — Количество реализованных production AI/ML систем — Текущая компания и должность, текущее и ожидаемое вознаграждение — Местоположение и предпочтительное место работы — Наличие офферов, причина смены работы, готовность к немедленному выходу — Контактный номер, профиль LinkedIn, релевантные навыки AI/ML и LLM

Задачи: — Решать сложную исследовательскую задачу на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов. — Моделировать поведение участников в стохастической многоагентной среде с частичной наблюдаемостью и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget. — Проводить эксперименты и доказывать, почему новый подход лучше сильного baseline. Требования: — Опыт самостоятельной разработки или существенного улучшения ML/математических методов. — Умение работать с неопределённостью. — Опыт в одном или нескольких направлениях: RL / sequential decision making / POMDP / world models; probabilistic & Bayesian ML, latent-variable models, uncertainty estimation; behavior / opponent modeling, multi-agent systems; off-policy evaluation, importance sampling, doubly robust estimation, variance reduction; Monte Carlo / Markov models / stochastic optimization; algorithmic trading / HFT / pricing / decision systems с реальными ограничениями на latency. — Сильная математическая база, опыт собственных R&D-разработок и публикации либо сильный applied research опыт. — PhD будет плюсом, но не обязателен. — Важна способность подробно разбирать свой проект: проблема → baseline → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат. Условия: — Формат работы: remote. — Контракт от 3 месяцев. — Приоритетно full-time, но возможен part-time для сильных кандидатов. — Данные и вычислительная инфраструктура предоставлены, высокая исследовательская свобода. Стек для прототипирования: Python, PyTorch.

Задачи: — Возглавить техническое развитие NLP в AI-продукте с большими языковыми моделями в production. — Оптимизировать скорость, стоимость и стабильность inference больших LLM. — Работать с distributed inference на multi-GPU / multi-node инфраструктуре (32×H200 + AWS). — Заниматься training и post-training LLM, развитием agent architectures. — Оказывать техническое лидерство NLP/CV-команде с перспективой роста до Head of ML. Требования: — Production-опыт оптимизации LLM inference: SGLang / vLLM / TensorRT-LLM. — Опыт работы с distributed inference/training больших моделей: MoE, tensor/expert/pipeline parallelism, multi-node GPU. — Знания KV cache, attention kernels, batching, quantization, GPU profiling. — Опыт training/fine-tuning и post-training: RLHF, DPO или аналоги. — Уверенное владение PyTorch и Transformers. — Английский язык на уровне B2 и выше. Условия: — Около 70% времени hands-on engineering, без Project/People Management. — Работа удалённая. — Сильная команда и высокое вознаграждение.

О компании и команде Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере. В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ. Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, Machine Learning! Требования: — Высшее техническое или математическое образование; — От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML; — Сильная база в статистике, классическом ML и анализе данных; — Опыт работы с Time Series: прогнозирование, скользящее окно, тренды, сезонность, оценка качества моделей; — Опыт участия в проектах с LLM / NLP / GenAI: промпты, embeddings, RAG или интеграция LLM в продуктовые сценарии; — Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, Jupyter Notebook; — Знание SQL и понимание работы с реляционными БД; — Умение самостоятельно разбираться в задаче, выбирать подход и объяснять решение команде; — Готовность помогать junior/middle DS-специалистам; — Будет плюсом: Английский язык на уровне чтения технической документации PyTorch / TensorFlow / Hugging Face, CatBoost / LightGBM / XGBoost, LangChain / LlamaIndex / vector databases, понимание MLOps, мониторинга качества моделей и CI/CD. Задачи: — Работать с задачами Time Series, классического ML и LLM/NLP; — Развивать и улучшать существующие ML-модели в проектах; — Помогать выбирать подходы, метрики и критерии качества; — Анализировать данные, строить гипотезы и проводить эксперименты; — Работать с SQL и Python для извлечения, очистки и анализа данных; — Ревьюить решения менее опытных DS-специалистов и помогать команде расти. Условия: — Полностью удалённая работа; — Part-time занятость; — Оформление по договору с самозанятым или ИП с первого дня; — Проекты на стыке Data Science, Time Series, LLM/NLP и прикладного AI; — Сильная команда, возможность влиять на технические решения.

Задачи: — Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования. — Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных. — Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки. — Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов. — Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения. Требования: — Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков. — Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски. — Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow. — Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек. — Опыт с MLflow, ClearML или аналогами. — Linux, Git, Docker, CI/CD. — Умение работать с чувствительными данными. Будет плюсом: — Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками. — Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG. — PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU. — Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн. Условия: — Гибридный / удаленный по РФ формат работы. Дополнительно: — Проект в HealthTech, поддержка врачебных решений. — Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру. — Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком.

Задачи: — Повышение эффективности алгоритмов: оптимизация алгоритмов с учётом аппаратных особенностей платформ, автоматизация тестирования алгоритмов и их адаптация к платформе. — Оптимизация инференса ML-моделей: ускорение вывода моделей машинного обучения через ONNX с применением методов квантизации моделей, анализа и оптимизации структуры вычислительных графов с учётом аппаратных возможностей бортовых ускорителей. — Управление загрузкой GPU и инфраструктурой вычислений: разработка механизмов планирования вычислений, создание инфраструктуры для запуска нагрузок и настройка мониторинга распределения ресурсов. Требования: — Профессиональное программирование на CUDA и C++. — Глубокое понимание модели исполнения GPU и иерархии памяти. — Умение измерять и объяснять, где теряется производительность. Будет плюсом: — Опыт работы с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel. — Оптимизация пайплайнов обработки облаков точек или изображений. — Знакомство с Python и ML-фреймворками (PyTorch). Условия: — Бесплатное участие в профильных конференциях для сотрудников Яндекса. — Школа подготовки спикеров для выступающих на конференциях. — Другие бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.

Location: Москва Мы развиваем направление робототехнических шоу и создаем сценические постановки с участием роботов. В рамках этой задачи мы ищем Motion Control Engineer, который будет отвечать за адаптацию, настройку и развитие алгоритмов управления движением для реальных сценариев эксплуатации. Эта роль предполагает работу на стыке управления движением, машинного обучения, робототехники и практического внедрения на реальных платформах. Основная цель позиции - обеспечивать выразительные, устойчивые и безопасные движения роботов в условиях сценических выступлений, с учетом требований к синхронности, качеству исполнения и надежности. Обязанности * адаптировать существующие двигательные навыки и политики управления под задачи сценических и танцевальных постановок * настраивать параметры движений с учетом особенностей площадки, покрытия, темпа, композиции выступления и количества роботов * разрабатывать и улучшать переходы между движениями и навыками для формирования цельных и устойчивых последовательностей * работать с данными motion capture: анализировать, обрабатывать и использовать их для подготовки новых движений, референсов и обучающих выборок * формировать датасеты для дообучения и адаптации моделей управления. * анализировать качество исполнения движений, выявлять причины нестабильности и определять допустимые условия применения конкретных навыков * разрабатывать, внедрять и дорабатывать алгоритмы управления движением на основе Reinforcement Learning и Imitation Learning * проводить тестирование и валидацию решений как в симуляции, так и на реальном роботе * улучшать модели робота и среды обучения, участвовать в задачах Sim2Real * применять современные подходы из научных публикаций и индустриальной практики * улучшать модель робота и среды обучения, решать задачу Sim2Real. Требования * веренное владение Python * практический опыт работы с PyTorch * опыт разработки или применения алгоритмов Reinforcement Learning и/или Imitation Learning * опыт работы с робототехническими симуляторами, например MuJoCo, Isaac Gym, Isaac Sim или аналогичными * понимание принципов управления движением, стабилизации и построения двигательных навыков * навыки анализа поведения обученных политик и поиска причин нестабильной работы * готовность работать на стыке исследований, инженерной реализации и тестирования на реальной платформе **Будет плюсом:** * опыт работы с данными motion capture * опыт работы с антропоморфными роботами * интерес к сценическому движению, синхронизации и постановке групповых робототехнических номеров. Условия * комфортный современный офис возле МЦК ЗИЛ * ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 от ключевой ставки ЦБ * подписка "Прайм" с возможностью использования на трех близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Создавать LLM-воркфлоу и агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или аналогичных. — Разрабатывать переписывание запросов, классификацию намерений, маршрутизацию и структурированное извлечение. — Интегрировать LLM API/модели в производственные системы. — Работать с OpenAI, Gemini, Hugging Face и PyTorch. — Вносить вклад в SFT, LoRA, QLoRA, PEFT и оценку LLM. — Работать с OCR, PDF/DOCX, STT и памятью для диалогов. — Создавать API с Python/FastAPI и работать с Docker, Git, тестированием и CI/CD. — Мониторить и улучшать качество моделей, задержки и стоимость. — Брать ответственность за отдельные функции/компоненты под наставничеством старшего инженера. Требования: — 2–4 года опыта в NLP, ML, информационном поиске или прикладном ИИ. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM, RAG и AI-агентами. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI. — Опыт с Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, Elasticsearch. — Опыт с OpenAI, Gemini, Hugging Face и знание PyTorch. — Понимание оценки LLM и снижения галлюцинаций. — Навыки работы с FastAPI, REST, Docker, Git. — Знание многоязычного NLP будет плюсом. — Профессиональный английский. Желательно: — Знания SFT, LoRA, QLoRA, PEFT. — Знания BM25, RRF. — Опыт с RAGAS, DeepEval, LangSmith, LangFuse. — Опыт с OCR, STT. — Опыт с Graph RAG. — Опыт с vLLM, TGI, Triton. — Оптимизация под GPU. — Знание корейского языка будет плюсом. Условия: — Возможна поддержка визы и релокации в Южную Корею.

Location: Москва В команду рисков беззалогового кредитования ищем специалиста по разработке моделей. Работа предполагает участие в амбициозных проектах риск-менеджмента, направленных на оптимальное управление экономикой портфеля беззалоговых кредитов. Предстоит заниматься построением моделей оценки риска, финансовых моделей, автоматизацией и оптимизацией процессов принятия решения. Модельная команда риск-менеджмента состоит из квалифицированных специалистов – выпускников ведущих ВУЗов России, имеющих практический опыт в рисках, моделировании, разработки современных и инновационных инструментов и технологий. Обязанности * построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента) * поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей * участие во внедрении, тестировании, приемке ML инструментов, взаимодействие с командами дата-инженеров и MLOps * аналитика и R&D внешних и внутренних источников данных * взаимодействие с бизнес-заказчиками (риски, бизнес, финансы) в рамках постановки задач, сбора требований * участие в проектах Банка по развитию инструментов управления кредитным портфелем (финансовое моделирование, предиктивная аналитика). Требования * опыт работы в риск-менеджменте (моделирование, портфельный анализ) не менее 1 года * опыт работы в области ML, DL, DS не менее 3/2 лет * профессиональное владение SQL, базовое - Hadoop, работа с базами данных * практический опыт разработки доведенных до промышленного использования моделей оценки риска в Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch) * понимание жизненного цикла разработки и внедрения современных ML моделей (MLOps) * владение основными понятиями и методами теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры, оптимизации, численных методов * английский язык уровня intermediate для чтения профессиональной литературы. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Тульская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Deliver novel and impactful insights for client organizations using machine learning and AI technologies. — Work closely with Product, Platform Data, Insights & Strategy, and Sales teams to create client-facing analyses. — Create data products from scratch and automate code for reuse by teammates and future projects. — Leverage extensive datasets to identify and classify behavioral patterns of medical professionals. — Operate effectively in a fast-paced environment to exceed client expectations. Требования: — At least 4 years of professional experience as a Data Scientist or related roles working with complex, high-volume, structured and unstructured datasets. — Prior experience in data science consulting at firms such as ZS, Trinity, IQVIA, BlueMatter, etc., thriving in fast-paced environments. — Advanced knowledge of statistical concepts including exploratory data analysis, experimental design, and probability theory. — Deep understanding of modern machine learning techniques. — Proven ability to design, train, and evaluate large-scale production models using frameworks such as PyTorch or TensorFlow. — Advanced SQL proficiency with skills in writing and optimizing complex queries across multiple tables and data relationships. — Advanced Python skills including object-oriented programming, production-grade code design, and modern data science libraries. — Hands-on experience with distributed data processing tools and concepts for scalable analysis and model training. — Excellent data visualization and storytelling abilities to translate technical insights into clear narratives for internal and client stakeholders. — Curious, fast learner with passion for data, continuous learning, and staying current with advances in machine learning research. Условия: — Total compensation anticipated between $119,333 and $172,800 depending on experience, skills, location, and internal equity. — Compensation package may include base salary, equity (where applicable), and annual bonus or incentive compensation (where applicable). — Comprehensive benefits package including medical, dental, vision insurance, 401(k) with company match, flexible paid time off, company holidays, paid parental leave, professional development opportunities, wellness and mental health resources, remote work support, and home office stipend (where applicable). — Flexible work arrangements with remote work options in the U.S., including Northeast cities and San Francisco headquarters. — Inclusive and diverse workplace committed to equal opportunity and reasonable accommodations during application or interview process.

Location: Athens, Greece We currently have a vacancy for an R&D Intelligent Manufacturing, Data, and AI Engineer , fluent in English, to offer his/her services as an expert based in Athens, Greece, or Luxembourg, working remotely. The successful candidate will have the opportunity to be a part of a top-rated team of talented individuals with different expertise working collaboratively on common goals. We are looking for a person who is outstanding in responsiveness, integrity, and reliability, with excellent analytical, problem-solving, and organizational skills, as well as a strong ability to work in teams for supporting projects funded by the European Commission and national research frameworks. You will be expected to show initiative, be flexible, and take responsibility. With experience in Intelligent manufacturing production lines, robotics and IoT applications and/or other related technologies, focusing on the software aspects. Additional expertise in the domain of European-funded R&D projects will be appreciated. What You'll Do: Management and implementation of EC-funded IT projects; Elaboration of the full suite of document deliverables and reports for R&D projects and business development activities (requirements, conceptual models, specifications, implementation and integration plans, etc.); Design, development, and documentation of new manufacturing technologies, and solutions, including AI for manufacturing, Greening production lines, personalized production, and other related projects; Design and implement new manufacturing processes and technologies for the next generation of intelligent production lines. Requirements University degree in Computer science with a background in Robotics, Data, and AI engineering, preferably with postgraduate qualification at the PhD level, focusing on software development ; Hands-on knowledge of robotics and AI open-source libraries, such as ROS, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Keras, etc would be preferred; At least 4 years experience in working directly with technical teams with proven track records; Ideally 2 years experience in National or European research programs in ICT; Experience and a strong background in software design and development, software development lifecycle, and ICT project management; Experience in production engineering, or robotic applications, IOT, AI for manufacturing, especially in terms of manufacturing and industrial requirements; Excellent command of English and Greek, both written and oral; Good interpersonal, organization, and communication skills, with the ability to work in a diverse team environment; Good analytical skills, as well as a proactive attitude towards solving problems. Extra skills that will be considered as an advantage are: Experience in designing H2020/ Horizon Europe proposals and coordinating or implementing relevant projects. Benefits We believe in rewarding talent and dedication. Here's what you can expect as part of our team: Competitive full-time salary; Private Health Coverage on the Company’s group program; Flexible Working Hours; Top-of-the-Line Tools; Professional Development: Benefit from language courses, specialized training, and continuous learning opportunities; Career Growth: Work with some of the most innovative and exciting specialists in the industry; Dynamic Work Environment: Thrive in a setting that offers challenging goals, autonomy, and mentoring, fostering both personal and company growth. If you want an exciting challenge, work with some of the coolest technologies, and enjoy your time doing it, then join us! Submit your detailed CV in English, quoting reference: ( IMA/11/26 ). You may also consider all our other open vacancies by visiting the career section of our website ( www.eurodyn.com ) and follow us on Twitter (@EURODYN_Careers) and LinkedIn. EUROPEAN DYNAMICS (ED) ( www.eurodyn.com ) is a leading European Software, Information, and Communication Technologies company, operating internationally (Athens, Brussels, Luxembourg, Copenhagen, Berlin, Stockholm, London, Nicosia, Valetta, Vienna, Den Haag, Hong Kong, etc.) The company employs over 1100 engineers, IT experts, and consultants (around 3% PhD, 41% MSc, and 54% BSc). We design and develop software applications using integrated, state-of-the-art technology. Our current IT projects have a value exceeding 300 million EURO. EUROPEAN DYNAMICS is a renowned supplier of IT services to European Union Institutions, international organizations, European Agencies, and national government Administrations in 40 countries and 4 continents. As part of our dedication to the diversity of our workforce, we are committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, colour, national origin, ethnicity, gender, disability, sexual orientation, gender identity, or religion. EUROPEAN DYNAMICS (ED) adheres to the General Data Protection Regulation principles by applying its Privacy Policy as published at www.eurodyn.com/privacy . By submitting an application to this position and by sharing your personal data with ED, you acknowledge and accept its Policy and authorize ED to process your personal data for the purposes of the company's recruitment opportunities, in line with the Policy.

Location: Athens, Greece Are you a talented Data Analyst with a passion for Power BI? Join us in shaping the future of e-Government! We’re looking for a skilled Data Analyst - Power BI Specialist to drive the design, analysis, and implementation of data models, reports, and dashboards. What You'll Do: Collaborate with stakeholders to understand business needs and translate them into data-driven solutions; Design and implement Power BI reports and dashboards that deliver key business insights; Develop and optimize data models within Power BI, ensuring efficient data integration and reporting performance; Create and manage Power BI Dataflows, connecting and transforming data from various sources for reporting needs; Write efficient SQL queries to retrieve, clean, and transform data from different databases like SQL Server and PostgreSQL to prepare datasets for reporting and analysis; Utilize DAX (Data Analysis Expressions) in Power BI to create measures and calculated columns for in-depth analysis; Publish and manage Power BI reports and dashboards in the Power BI Service, ensuring accessibility and usability for stakeholders; Oversee the organization of reports within Power BI workspaces, including managing permissions and access rights for users; Troubleshoot and optimize Power BI reports to ensure accuracy, reliability, and performance. Requirements University degree in Computer Science, Information Technology, Data Science, Software or Electrical Engineering, or other related field; 2+ years of experience in business intelligence or data analysis, with a strong focus on Power BI; Proficiency in DAX for calculations and data modeling; Experience with Power Query for data transformation and cleaning; Experience with publishing, sharing, and managing reports in the Power BI Service, including workspace administration; Strong understanding of data visualization principles and best practices; Knowledge of relational databases and SQL for data retrieval; Excellent analytical, problem-solving, and communication skills; Fluency in oral and written English. Nice-to-have Qualifications Experience integrating Power BI with other Microsoft tools (e.g., Excel, Azure) and third-party applications; Leverage Power BI’s AI capabilities to create advanced analytics solutions, including machine learning models and automated insights; Familiarity with popular machine learning frameworks and libraries (e.g., TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch) for building and deploying models; Ability to preprocess and clean data for machine learning, including handling missing values, data normalization, and feature engineering; Understanding of data warehousing concepts, including star and snowflake schema designs, particularly in SQL Server Data Warehouse environments; Familiarity with database management practices, including indexing, optimization, and maintenance to enhance performance and reliability of data queries; Experience with Extract, Transform, Load (ETL) processes using SQL to prepare data for analysis and reporting; Familiarity with Azure Document Intelligence for extracting information from documents, enabling automated data processing and integration into BI workflows; Relevant Microsoft Certifications (e.g. Azure Data Scientist Associate, Power BI Data Analyst, etc.). Benefits We believe in rewarding talent and dedication. Here's what you can expect as part of our team: Competitive full-time salary; Private Health Coverage on the Company’s group program; Flexible Working Hours; Top-of-the-Line Tools; Professional Development: Benefit from language courses, specialized training, and continuous learning opportunities; Career Growth: Work with some of the most innovative and exciting specialists in the industry; Dynamic Work Environment: Thrive in a setting that offers challenging goals, autonomy, and mentoring, fostering both personal and company growth. If you want an exciting challenge, work with some of the coolest technologies, and enjoy your time doing it, then join us! Submit your detailed CV in English, quoting reference: ( DAPBS/11/26 ). You may also consider all our other open vacancies by visiting the career section of our website ( www.eurodyn.com ) and follow us on Twitter (@EURODYN_Careers) and LinkedIn. EUROPEAN DYNAMICS (ED) ( www.eurodyn.com ) is a leading European Software, Information, and Communication Technologies company, operating internationally (Athens, Brussels, Luxembourg, Copenhagen, Berlin, Stockholm, London, Nicosia, Valetta, Vienna, Den Haag, Hong Kong, etc.) The company employs over 1100 engineers, IT experts, and consultants (around 3% PhD, 41% MSc, and 54% BSc). We design and develop software applications using integrated, state-of-the-art technology. Our current IT projects have a value exceeding 300 million EURO. EUROPEAN DYNAMICS is a renowned supplier of IT services to European Union Institutions, international organizations, European Agencies, and national government Administrations in 40 countries and 4 continents. As part of our dedication to the diversity of our workforce, we are committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, colour, national origin, ethnicity, gender, disability, sexual orientation, gender identity, or religion. EUROPEAN DYNAMICS (ED) adheres to the General Data Protection Regulation principles by applying its Privacy Policy as published at www.eurodyn.com/privacy . By submitting an application to this position and by sharing your personal data with ED, you acknowledge and accept its Policy and authorize ED to process your personal data for the purposes of the company's recruitment opportunities, in line with the Policy.

Location: Vienna, Austria We currently have a vacancy for an AI/ML Engineer (Python) fluent in English, to offer his/her services as an expert who will be based in Vienna , Austria . The work will be carried out either in the company’s premises or on site at customer premises. In the context of the first assignment, the successful candidate will be integrated in the Development team of the company that will closely cooperate with a major client’s IT team on site. Your tasks Development of AI/ML models; AI solution analysis, design and implementation; Deploy machine learning models and AI solutions into production environments; Propose adequate machine learning models to extract valuable insights; Support the development of generative AI solutions; Contributing to the design of the IT architecture considering master- and meta-data management concepts; Engage with various teams, analyze business requirements and translate them into AI solutions. Requirements University degree in IT or relevant discipline, combined with minimum 7 years of relevant working experience in IT; More than 5 years of experience in the design and implementation of data processing pipelines; More than 5 years of experience in the design and implementation of AI/ML based decision support systems; More than 5 years of experience in developing software packages using Python; More than 5 years of experience in developing Deep Learning Solutions for processing image data (convolutional networks); More than 5 years of experience in major AI software frameworks like PyTorch, TensorFlow and model formats like ONNX; More than 5 years of experience in applying software engineering principles; Experience with developing Large Language Models or multimodal models processing image data; Experience with building JSON REST, including building and deployment of service-oriented architecture components; Experience with ClearML or similar platform for streamlining AI development and deployment; Knowledge of models for real-time object detection and image segmentation (e.g., YOLO); Familiarity with Windows and Linux operating systems; Familiarity with Git source control; Excellent command of the English language. Benefits If you are seeking a career in an exciting and dynamic company, where you will offer your services as part of a team of a major European Institution, operating in an international, multilingual and multicultural environment where you can expect real chances to make a difference, please send us your detailed CV in English, quoting reference: (18825/11/26). We offer a competitive remuneration (either on contract basis or remuneration with full benefits package), based on qualifications and experience. All applications will be treated as confidential. You may also consider all our other open vacancies by visiting the career section of our web site ( www.eurodyn.com) and follow us on Twitter (@EURODYN_Careers) and LinkedIn. EUROPEAN DYNAMICS ( www.eurodyn.com ) is a leading Software, Information and Communication Technologies company, operating internationally (Athens, Brussels, Luxembourg, Copenhagen, Stockholm, London, Nicosia, Hong-Kong, Valetta, etc). The company employs over 1000 engineers, IT experts and consultants (around 3% PhD, 36% MSc and 53% BSc or equivalent). We design and develop software applications using state-of-the-art technology. The group generates annual revenues in the range of EURO 40 million, with an EBITDA in the range of 20%. The value of our contract portfolio exceeds EURO 250 million. EUROPEAN DYNAMICS is a renowned supplier of IT services to government institutions, multinational corporations, public administrations and multinational companies, research and academic institutes. As part of our dedication to the diversity of our workforce, we are committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, color, national origin, ethnicity, gender, disability, sexual orientation, gender identity, or religion. EUROPEAN DYNAMICS (ED) adheres to the General Data Protection Regulation principles by applying its Privacy Policy as published in www.eurodyn.com/privacy . By submitting an application to this position and by sharing your personal data with ED, you acknowledge and accept its Policy and authorise ED to process your personal data for the purposes of the company's recruitment opportunities, in line to the Policy. Furthermore, when providing your data, it is up to you to explicitly consent that your data can be assessed for future job openings, for as long as you do not withdraw such consent. If you do not consent, we will not be able to consider the data you provide to us for future job openings.

Задачи: — Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем. — Тюнинг моделей и feature engineering. — Разработка новых ML-решений с нуля. — Вывод моделей в production. — Анализ A/B-тестов и результатов экспериментов. Требования: — 6+ лет опыта. — Опыт внедрения ML-моделей в production. — Знание ML и нейросетей для обработки текста. — Опыт в ranking, recommendations или NLP. — Уверенный Python: NumPy, SciPy, PyTorch, Scikit-learn. — Знание алгоритмов и структур данных. — SQL и опыт работы с большими данными. — Понимание A/B-экспериментов. Будет плюсом: — Java. — Cassandra, Hive, Presto, Kafka. — Hadoop. — LightGBM. Условия: — Полная занятость. — График 5/2, 8 часов в день. — Удалённая работа или офис. — Гибкий график. — Оформление по ТК РФ. — «Белая» зарплата. — ДМС с первого месяца. — Обучение и конференции за счёт компании. — Well-being программа. — Офисы в 10 городах России. Основные задачи проекта: — Развитие поиска и рекомендаций. — Улучшение продуктовых метрик через ML-модели. — Работа с высоконагруженным поисковым кластером. — Полный цикл ML: данные → модель → production → A/B-тест. О компании: — Крупный технический департамент. — Около 600 специалистов в IT, Data и Product. — 60+ команд. — ML-продукты используются миллионами пользователей.

Location: Amsterdam, Netherlands; Berlin, Germany; London, United Kingdom; Poland; Prague, Czech Republic; Tel Aviv, Israel; Zurich, Switzerland About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius Token Factory is looking for scientists who can turn frontier LLM and VLM inference bottlenecks into research questions, conduct rigorous experiments, and translate their findings into production capabilities. You will own focused research and optimization projects, write strong code, and produce prototypes, publications, and technical artifacts that engineers can build on. Your research will span quantization, distillation, speculative decoding, KV-cache optimization, and model/runtime co-optimization, alongside inference engines and distributed inference architectures. You will investigate how these approaches interact, evaluate their trade-offs across model quality, latency, throughput, memory footprint, and cost per token, and work with engineering teams to bring promising results into production. Your responsibilities Lead research projects in efficient LLM and VLM inference, from hypotheses and experiments through ablations, prototypes, and production handoff. Develop and evaluate methods spanning quantization, quantization-aware training (QAT), distillation, speculative decoding, KV-cache reuse, KV-cache compression, long-context inference, MoE routing, and model/runtime co-optimization. Build prototypes using PyTorch, Triton, CUDA-adjacent tooling, or inference-serving frameworks, and collaborate with MLEs and platform engineers to turn them into production components. Research LLM request routing and scheduling strategies, including cache-aware load balancing and prefill–decode disaggregation (PDD). Evaluate how queueing, KV-cache transfer, worker placement, and prefill/decode capacity allocation affect latency, throughput, and serving cost. Investigate multi-node inference for dense and mixture-of-experts models, including wide expert parallelism (WideEP). Study expert placement, load imbalance, and computation/communication trade-offs, and use the findings to guide model and system architecture choices. Develop rigorous evaluations covering quality, latency, throughput, numerical stability, memory footprint, tail latency, and cost per token. Compare serving architectures under consistent workload conditions and GPU budgets. Work with MLE, GPU kernel, backend infrastructure, product, and customer teams to select research priorities with measurable production impact. Share results through internal reports, technical blogs, papers, and open-source artifacts, and mentor engineers and scientists on experimental design, scientific rigor, and model/system trade-offs. Must-haves A PhD in computer science, machine learning, ML systems, computer systems, computer architecture, electrical engineering, applied mathematics, or a closely related discipline. A strong publication record or equivalent research artifacts in ML, ML systems, efficient inference, model compression, quantization, distillation, serving systems, or related areas. Strong Python and PyTorch implementation skills, with the ability to turn ideas into experiments and working prototypes. Deep knowledge of LLMs, VLMs, transformer inference, decoding algorithms, model compression, quantization, and production-serving trade-offs. Strong experimental design skills covering ablations, baselines, metrics, statistical reasoning, and failure analysis. Excellent written and verbal communication. Nice-to-haves First-author publications at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, ACL, EMNLP, ASPLOS, OSDI, SOSP, ISCA, or HPCA. Experience deploying ML models or inference optimizations in production. Experience with vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, FlashAttention, FlashInfer, Triton, CUDA, or PyTorch internals. Experience applying post-training, SFT, DPO, RLHF, RLAIF, preference optimization, or synthetic data generation to inference quality or efficiency. Open-source research artifacts, widely used benchmarks, technical blogs, or invited talks demonstrating contributions to efficient AI systems. Research or implementation experience in one or more areas of distributed inference system architecture, such as LLM request routing, PDD, multi-node serving, or MoE expert parallelism, including WideEP. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Задачи: — Работа с NLP и AI-проектами, запуск AI-проектов в продакшн и построение архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Обучение нейросетевых моделей на GPU-кластере. Требования: — Большой опыт разработки на Python с использованием Pandas, NumPy, Scikit-learn. — Опыт работы с LangChain, vLLM. — Опыт работы с PyTorch, Hugging Face Transformers. — Глубокое понимание машинного обучения, глубокого обучения и NLP. — Опыт запуска AI-проектов в продакшн и построения архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Опыт обучения нейросетевых моделей на GPU-кластере. — Знание SQL. — Владение Git. — Высшее техническое образование в области Computer Science, прикладной математики, AI/ML или смежных областях. Условия: — Работа в команде экспертов. — Широкий технологический стек, сотни проектов. — Гибкий график работы. — Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры). — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей и пробовать новые технологии. — Возможность работать удалённо с доступом к просторным офисам с зонами коворкинга. — Возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, full-stack разработчиком. — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка. — Активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills. — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ. — Уютный мерч. — Полный соцпакет и официальная "белая" зарплата. — Корпоративная база знаний и социальная сеть для сотрудников. — Гибкий ДМС с возможностью подключения родственников.