Загружаем вакансии…
You'll own a strategic AI product area end-to-end: strategy, roadmap, discovery, delivery, and business outcomes. Working closely with Engineering, Clinical, and Operations teams, you'll shape AI behavior in production, run experiments, and improve product quality, safety, and reliability.
Зарплата не указана
• High-load backend servislar bilan ishlash; • Katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash;
15 000 000 – 15 000 000 UZS
•Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 3 лет — в роли тимлида; •Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead);
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Проект: Финтех На данную позицию рассматриваются кандидаты с официальным опытом в качестве тестировщика (по ТК). Требования: — Опыт работы от 2-х лет в тестировании. — Тест-дизайн и документация: разработка тест-кейсов, чек-листов и инструкций; работа в Jira, Confluence, Zephyr. — Типы тестирования: функциональное, интеграционное, E2E, регрессионное, API (REST), Kafka, тестирование AI/LLM-систем (проверка качества ответов, RAG-пайплайнов, мультиагентных систем, выявление галлюцинаций). — Автоматизация (Python – основной стек): PyTest, Requests/Httpx, async/await. — API & брокеры: Postman, Insomnia, SoapUI; опыт тестирования интеграций через Apache Kafka. — Базы данных: PostgreSQL, MySQL – продвинутые SQL-запросы (JOIN, подзапросы, агрегации). — CI/CD & DevOps: Jenkins, GitLab CI/CD, Git/GitLab; настройка пайплайнов для запуска тестов. — AI/ML специфика: понимание принципов работы LLM, RAG, промпт-инжиниринга, эмбеддингов; опыт оценки качества AI (метрики, LLM-as-a-judge). — Инструменты: Grafana, чтение логов (Kibana/ELK). — Процессы: анализ требований, баг-репортинг, взаимодействие с разработкой и бизнесом, демонстрации функциональности, локализация багов через чтение кода (Python/Java) и логи. — Понимание основ математической статистики и метрик машинного обучения. Условия: — Официальное трудоустройство; оплата больничного, отпуск 28 календарных дней. — Возможность карьерного роста. — Возможность участия в интересном проекте. — Опыт работы в команде профессионалов.
200 000 – 200 000 ₽
Задачи: — Руководить проектированием и развитием масштабируемых распределённых систем на Go — Отвечать за интеграцию и конфигурацию AI — от выбора моделей и интеграции API до prompt engineering и развертывания в продакшене — Переводить бизнес-цели в технические дорожные карты и планы поставки — Проводить архитектурные и код-ревью, наставлять старших инженеров — Представлять инженерную команду на встречах с внешними заинтересованными сторонами и оспаривать нереалистичные требования — Улучшать процессы CI/CD, наблюдаемости и инженерные процессы — Балансировать между кодированием, руководством командой и архитектурным контролем Требования: — 5–6+ лет коммерческого опыта с Go — 2+ года в роли технического лидера или ведущего инженера — Глубокие знания распределённых систем, микросервисов и конкурентности в Go (goroutines, каналы, синхронизация) — Практический опыт внедрения, настройки или интеграции AI/ML решений в продакшн-бэкендах, включая работу с LLM, RAG pipeline, OpenAI API, LangChain или аналогичными фреймворками — Опыт с CI/CD, облачной инфраструктурой и современными DevOps практиками — Высшее образование в IT — Готовность работать по CEST и использовать корпоративный ноутбук — Готовность выполнить live coding на Go во время интервью Условия: — Работа над долгосрочным продуктом с реальным бизнес-эффектом — Международная распределённая команда с коллаборативной культурой — Возможность взять ответственность за зрелое приложение — Гибкие условия работы и удалёнка
4 500 – 4 500 $
Задачи: — Погружаться в задачи и бизнес-процессы заказчика, помогать формулировать реальную потребность. — Совместно с аналитиками и технической командой формировать концепцию AI-решения. — Участвовать в Discovery и предпроектной проработке. — Переводить бизнес-запрос заказчика в понятные задачи для команды. — Вести проект от идеи до запуска: управлять сроками, приоритетами, рисками и договорённостями. — Проводить встречи и демо, собирать обратную связь и управлять ожиданиями заказчика. — Видеть возможности для развития решения и предлагать новые сценарии применения AI. Требования: — Опыт управления IT-проектами, связанными с разработкой, внедрением или интеграцией решений в области искусственного интеллекта / машинного обучения (AI/ML) от 3 лет. — Опыт работы с заказной разработкой и/или сложными B2B/B2G-проектами. — Понимание специфики и жизненного цикла ML-проектов (сбор данных, разметка, обучение моделей, валидация, эксплуатация). — Базовое техническое понимание ML-стека (Python, основные фреймворки, облачные AI-сервисы). — Практический навык управления бюджетом, сроками, ресурсами и рисками проекта. — Отличные коммуникативные и презентационные навыки, умение работать с техническими командами и бизнес-стейкхолдерами. Условия: — Гибрид (Москва) с возможностью приезжать в офис/к клиентам в Москве для ключевых встреч. — ДМС после успешного прохождения испытательного срока. — Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату. — Возможность работать над сложными и интересными бизнес-проектами в сфере AI. — Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.
Зарплата не указана
Company Overview: Legion Technologies is a pioneer in AI-powered workforce management, offering a SaaS platform that helps large enterprises optimize labor efficiency and improve hourly employee experience through AI-driven demand forecasting, automated scheduling, time & attendance, and employee engagement tools. The mission is to transform hourly jobs into good jobs by providing intelligent automation and greater employee flexibility via a mobile app. Role Summary: The General Counsel (GC) is the chief legal officer and a key executive team member responsible for leading global legal, intellectual property, and corporate functions. The GC partners strategically with the CEO, executive team, and Board, building a high-performing legal organization to support growth, globalization, and product innovation. The GC oversees legal strategy across commercial/SaaS, privacy, AI governance, labor, corporate governance, IP, compliance, and risk management. Key Responsibilities: 1. Legal Strategy & Leadership: — Develop and execute legal strategy aligned with business objectives. — Advise CEO, executives, and Board on legal, regulatory, governance, risk, compliance, fundraising, and transactions. — Build and lead in-house legal team; manage external counsel. — Establish scalable legal processes and playbooks. 2. Corporate Governance & Financing: — Serve as corporate secretary; manage Board and committee governance. — Oversee corporate structure, subsidiaries, and compliance. — Support equity and debt financings, investor negotiations, and governance. — Partner with Finance and People teams on equity plans and disclosures. 3. Commercial, Product & Partnership Counsel: — Provide legal support for commercial operations including SaaS subscriptions, services, partner agreements, and data processing terms. — Collaborate with Sales, Customer Success, Partnerships to manage deal cycles and risk. — Partner with Product, Engineering, Security to ensure compliance of AI-enabled platform and integrations. — Counsel on product features, AI use cases, mobile app, and international expansion. 4. Privacy, Data Protection & Terms of Use: — Own global privacy and data protection program, ensuring compliance with US and international laws. — Oversee Terms of Service, privacy policies, and product policies. — Support security reviews, audits, incident response. — Develop policies and training on data governance and ethical AI use. 5. Labor, Employment & Workforce Compliance: — Advise on employment matters including hiring, terminations, performance, compensation. — Support People team on labor law-compliant policies. — Guide product features supporting labor and scheduling law compliance. 6. Intellectual Property & Innovation: — Develop and implement global IP strategy covering patents, trademarks, copyrights, trade secrets, open-source. — Partner with Product and Engineering to protect AI and workforce management innovations. — Manage IP enforcement and defense. 7. Regulatory, Compliance & Risk Management: — Monitor legal developments in AI, data privacy, employment, software. — Design risk and compliance frameworks. — Support investigations, ethics initiatives. — Coordinate insurance coverage and claims. 8. Strategic Transactions & Corporate Development: — Lead legal aspects of M&A, investments, partnerships. — Provide guidance on competition, antitrust, regulatory issues. Qualifications: — J.D. degree and membership in good standing with a US state bar. — 15+ years combined experience in top-tier law firms and in-house roles, including senior GC roles at high-growth tech or SaaS companies. — Deep expertise in enterprise SaaS contracting, corporate governance, data privacy, IP strategy. — Proven leadership in building legal teams supporting growth and international expansion. — Business-minded advisor balancing risk and commercial objectives. Preferred: — Experience in HR tech, workforce management, fintech, or data-intensive SaaS. — Leadership in AI/ML product legal and ethical issues. — Experience with global customers across North America, EMEA, APAC. — Experience with large enterprise and strategic partners like SAP. Skills & Attributes: — Exceptional judgment, integrity, discretion. — Strong communication translating legal issues for non-legal stakeholders. — Collaborative, low-ego leadership. — Practical, fast-paced, high-growth environment comfort. — Passion for improving hourly work. Additional Information: — Full-time, exempt position. — Some travel required. — Competitive compensation including salary, equity, benefits. Compensation & Benefits: — Base salary $250,000 - $300,000 plus bonus and stock equity. — Benefits include flexible medical, dental, vision plans, 401k, paid time off, parental leave, wellness reimbursement, monthly lunch. Equal Employment Opportunity: — Legion is an equal opportunity employer committed to diversity and inclusion. Contact for disability accommodation: recruiting@legion.co
Задачи: — Управление полным циклом продаж от первого звонка/теплого лида до подписания контракта (краткосрочные проекты и долгосрочные технические партнерства). — Тесное взаимодействие с командой лидогенерации для направления и активного участия в стратегии поиска клиентов на Upwork. — Эффективная квалификация клиентов с минимальной нагрузкой на них и предложение гибких решений при превышении бюджета. — Координация с бизнес-аналитиками, дизайнерами и техническими командами для подготовки оценок и передачи проектов менеджерам. — Продажа веб-приложений (React, Node, Python), AI/ML проектов и контрактов на расширение команды (Outstaff) сроком более 6 месяцев. — Активное использование AI-инструментов для ускорения процессов, анализа требований и подготовки предложений. — Быстрая и проактивная коммуникация с международными клиентами, адаптация к часовым поясам США, Канады и Европы. Требования: — Опыт работы в IT бизнес-развитии не менее 2 лет с акцентом на закрытие сделок. — Обязательный опыт лидогенерации не менее 2 лет. — Подтвержденный опыт продаж аутсорсинговых проектов веб-приложений и долгосрочных контрактов. — Опыт управления несколькими пресейл-процессами и ведения сложных переговоров. — Практический опыт использования AI-инструментов для оптимизации продаж. — Проактивность и лидерские качества, умение планировать и не ждать готовых брифов. — Уверенное владение CRM и ERP системами. — Свободное владение английским языком (C1+). — Проживание за пределами России и Беларуси. Плюсы: — Опыт продажи проектов с оплачиваемыми фазами Discovery. — Опыт продажи AI/ML проектов (NLP, Computer Vision и др.). — Опыт продажи контрактов на расширение команды / Outstaff. — Способность участвовать в технических обсуждениях по React, Node.js, Python или Flutter. Условия: — Полностью удаленная, полная занятость. — Гибкий график с работой в европейских и международных часовых поясах. — Базовая зарплата $800–1000 + неограниченная комиссия 5–8%. — Оплата испытательного срока $1300–1500 при выполнении активностей. — 20 оплачиваемых отпускных дней + 5 больничных + дополнительные выходные. — Работа с международными клиентами на высокоценных проектах. — Культура AI-first: активное использование и разработка AI. — Возможности карьерного роста в расширяющемся отделе бизнес-развития.
800 – 1 000 $
СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Компания развивает новое направление AI-native продуктов: мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы для улучшения понимания здоровья пользователя. Ищут Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Роль не связана с ML Engineer или research, а требует сильной backend-инженерии с использованием FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграций, надежности, безопасности и observability. Работа в кросс-функциональной команде с ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA и Product. Задачи: — Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. — Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. — Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning. — Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и при необходимости S3-compatible storage. — Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces. — Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking. — Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования: — Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. — Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. — Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. — Уверенное владение Python. — Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. — Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. — Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA. — Опыт работы с микросервисами. — Умение писать тесты для критичной backend-логики. — Готовность работать в продуктовой команде с быстро меняющимися требованиями, где API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом: — Опыт работы с очередями: Kafka/RabbitMQ, Celery. — Понимание зоны ответственности AI/ML и классического Python-сервиса. — Знание AI/ML инструментов и подходов. — Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или других доменах с чувствительными данными. Требуется инженер, который понимает продуктовый сценарий, умеет уточнять требования, думает контрактами, состояниями, ошибками и edge cases, строит надежные интеграции с backend, mobile, PWA и AI-слоем, пишет поддерживаемый код, умеет работать с логами, trace id и production-инцидентами, аккуратно относится к медицинским и персональным данным. Условия: — Возможность строить AI-native health-продукт с нуля. — Быстрый путь от backend-решения до мобильного пользовательского сценария. — Сложные задачи на стыке backend, AI, медицинского контекста и пользовательских данных. — Работа в кросс-функциональной команде с Product, TL, ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA, DevOps/MLOps и медицинскими экспертами. — Удаленный формат внутри РФ или офис в Москве. — Корпоративная техника. — Медицинская программа с телемедициной, очными приемами, психологами, стоматологией, лабораторными и инструментальными диагностиками. — Оплачиваемые курсы английского языка. — СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов. — Поддержка спорта и wellbeing-программы.
Задачи: — Развивать продукты на основе медицинских данных. — Создавать пользовательские сценарии, в которых медицинские данные превращаются в конкретную ценность: понимание состояния здоровья, выявление рисков, персональные рекомендации, профилактику и маршрутизацию. — Развивать риск-профиль пользователя: определять продуктовую концепцию риск-профиля, какие риски оцениваем, какие данные используем, как показываем результат пользователю и как превращаем оценку риска в дальнейший сценарий заботы о здоровье. — Строить слой медицинских данных совместно с медицинской, data- и технической командами, развивать систему сбора и структурирования данных из разных источников: анализов, заключений врачей, опросников, устройств, трекеров и медицинской истории. Работать над полнотой, актуальностью и качеством данных пользователя. — Создавать персонализированные сценарии: использовать данные для персонализации продукта, кому предложить обследование, консультацию, повторный анализ или профилактический сценарий. Развивать механики регулярного обновления данных и возвращения пользователя в продукт. — Работать на стыке Product × Medicine × Data × AI: формулировать продуктовые гипотезы и требования к алгоритмам вместе с врачами, аналитиками, Data Science и ML-командами. Определять, где достаточно правил и классической аналитики, а где AI/ML способен существенно улучшить пользовательский опыт. — Отвечать за продуктовые метрики: определять North Star и систему метрик направления, включая покрытие пользователей медицинскими данными, полноту профиля, прохождение оценки рисков, конверсию в следующий шаг, повторное использование, retention и влияние на потребление медицинских сервисов. Требования: — Product Manager с сильным продуктовым мышлением, умеющий самостоятельно находить проблему, формировать продуктовую концепцию и доводить ее до работающего продукта. — Понимание принципов работы AI/ML-продуктов или желание глубоко погрузиться в эту область. — Способность работать с несколькими командами и большим количеством стейкхолдеров. — Умение проектировать сложные пользовательские сценарии и делать их простыми для пользователя. — Способность работать в условиях высокой неопределенности и самостоятельно формировать roadmap. — Будет плюсом опыт в healthtech, medtech, AI/ML, персонализации или data-продуктах. Условия: — Сильная команда профессионалов. — Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России. — Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город и гибридный график. — Корпоративная техника. — Медицинская программа, включающая телемед-консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики. — Оплачиваемые курсы английского языка от ЯПрактикум. — Поддержка активного образа жизни: корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве или компенсация спортивного абонемента. — СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов. — Подписка СберПрайм, льготные условия ипотечного кредитования, скидки от партнёров. — Возможность посещать профильные конференции и выступать на них. — Коммуникация на "ты", отсутствие бюрократии, взаимопомощь.
Задачи: — приоритизировать задачи для команд Data Science, Data Engineering и аналитики — выявлять возможности для применения AI/ML — управлять метриками успеха и A/B-тестами Вакансия связана с развитием продукта AI Recruiter, который автоматизирует часть задач специалистов по подбору персонала, таких как скрининг резюме и оценка навыков кандидата.
Зарплата не указана
About Niantic Spatial: Niantic Spatial develops geospatial AI and digital mapping technologies, including a proprietary database of over 30 billion posed images and a Visual Positioning System for precise positioning worldwide. They serve customers in robotics, public sector, energy, and industrial markets. About the Role: The Head of Talent Acquisition will lead and personally execute the recruiting function, reporting to the Chief People Officer. Responsibilities include full life cycle recruiting, recruiting operations, workforce planning, reporting, tools, external partners, and candidate experience. The role involves managing contract recruiting resources and designing and building the Talent Acquisition organization as the company grows. The position requires moving quickly without sacrificing quality and helping hiring teams focus on essential capabilities in deep-tech markets. What You'll Do: Full Life Cycle Recruiting - Manage a portfolio of searches across engineering, AI/ML, research, product, go-to-market, operations, and corporate functions, including executive and specialized roles. Handle all stages from intake to onboarding. Direct Sourcing - Develop creative sourcing strategies to engage passive talent in competitive markets and represent the company credibly. Executive Talent Advisory - Advise executives and hiring managers on role design, candidate profiles, talent availability, market dynamics, and hiring strategy. Lead intake and search-strategy discussions. Hiring Process & Assessment - Design hiring processes balancing speed, rigor, inclusion, and candidate experience. Build structured interviews, coach interviewers, maintain momentum, and partner with Compensation on offers. Recruiting Team & Partners - Manage contract recruiters, sourcers, search firms, and agencies. Set priorities, allocate requisitions, evaluate partners, and decide on support types. Build the Function - Define future Talent Acquisition structure, recruit and develop the team, and build a recruiting culture focused on speed, quality, and impact. Recruiting Operations & AI - Improve recruiting processes, adopt AI-enabled tools responsibly, maintain ATS data discipline, and ensure compliance with employment law and data privacy. Reporting, Insights & Talent Brand - Create dashboards and updates for executives on pipeline health, conversion, time to fill, source effectiveness, offer acceptance, and agency spend. Partner with Marketing to enhance the employee value proposition. What You'll Bring: 8+ years of full life cycle recruiting experience, ideally in high-growth technology, AI, deep tech, or competitive talent markets. Experience as a hands-on Talent Acquisition leader or functional owner with a meaningful requisition load. Exceptional direct-sourcing skills with a track record of engaging and closing passive candidates. Experience advising executives and senior hiring managers as a credible talent partner. An AI-forward mindset with experience integrating AI tools into recruiting workflows. Ability to manage a broad and shifting workload using technology, automation, and prioritization. Comfort with ambiguity and changing priorities, and ability to move between strategy, leadership, and execution. Focus on simplifying processes, evidence-based assessment, and high integrity with sensitive information. Bachelor's degree or equivalent experience. Nice to Have: Experience managing contract recruiters, sourcers, external partners, or internal Talent Acquisition professionals. Experience building or scaling a Talent Acquisition team, especially in early-stage or pre-product-market-fit companies. Familiarity with responsible and legally compliant use of AI and automation in recruiting. Recruiting experience in computer vision, machine learning, robotics, geospatial technology, enterprise software, or physical AI. Experience supporting U.S. and international hiring. Compensation & Benefits: Base salary range $225,000-$250,000, plus annual bonus, equity, and comprehensive benefits including medical, dental, vision coverage, and 401(k). Location & Work Model: Based in San Francisco office, with four days per week in office and additional on-site time as needed. Inclusive Application and Equal Opportunity statements included.
Role Overview: As a Lead Customer Success Manager, you will own the post-sales strategic relationship, retention, and value realization across highest-stakes enterprise accounts. You will operate with high autonomy, driving customer outcomes while partnering with Sales to uncover and capitalize on strategic growth opportunities. You will serve as the trusted advisor and strategic lead for your portfolio, orchestrating technical and commercial counterparts including Forward-Deployed Engineers (FDEs), Account Executives, and Product leaders. You will bridge complex technical deployments with executive-level business goals to ensure customers realize maximum value and expand their footprint. Key Responsibilities: — Drive Strategic Account Value & Retention: accountable for net retention, customer health, and long-term strategic alignment across complex enterprise accounts. — Partner with Sales for Account Growth: collaborate with Account Executives/Strategic Account Managers to identify expansion vectors, co-develop account plans, and position new capabilities supporting customer's technical roadmap. — Integrate with Technical Counterparts: work closely with Forward-Deployed Engineers and technical leads to align technical delivery with business outcomes, remove friction, and accelerate time-to-value. — Operate as an Independent Bar-Raiser: build scalable Customer Success playbooks, elevate executive engagement standards, and operate with extreme ownership without step-by-step guidance. — Cultivate C-Suite & Technical Sponsorship: build multi-threaded relationships across business and technology functions (CIO, CISO, CTO, VPs of Engineering, Product Leads) to ensure alignment with corporate initiatives. — Drive Business Outcomes & QBRs: lead executive business reviews demonstrating clear ROI and anchoring accounts for long-term growth. Qualifications & Requirements: — 10+ years in Enterprise Customer Success, Account Management, or Technical Account Management handling high-ARR, complex enterprise platforms. — Proven commercial acumen and growth mindset with history of partnering with Sales to identify, nurture, and close upsells, expansions, and renewals in complex environments. — Deep experience collaborating with Forward-Deployed Engineers, Solutions Architects, and product delivery teams to translate technical achievements into commercial value. — Self-motivated leader excelling in ambiguous, fast-paced environments with full accountability for account outcomes. — Outstanding communication and presentation skills with experience advising C-level executives on technology strategy and operational efficiency. Nice-to-Haves: — Domain knowledge in High Tech (cloud native, hardware/software OEMs, AI/ML platforms) and understanding of engineering-led enterprise operations and scaling. What Success Looks Like in Year 1: — Month 3: fully onboarded, account health assessments completed, alignment with Sales AEs and FDE teams established. — Month 6: value-realization frameworks and executive cadence active, expansion pipelines co-developed with Sales. — Month 12: high Net Retention Rate achieved, demonstrable business outcomes delivered, elevated Customer Success playbooks established as standard practice. Applicants must be authorized to work in the U.S.; no visa sponsorship available.
Requirements: — Professional software development experience (+5 years) — C1 or higher English proficiency (spoken and written) — Strong communication and teamwork skills — Ability to work effectively in a remote environment — Experience in AI/ML, Data Science, or Backend Development is preferred Compensation: — Starting from $3,000–$5,000 USD per month, with higher compensation based on experience, technical skills, role, and performance. If you're interested in learning more about current or upcoming opportunities, we'd be happy to schedule a brief conversation.
3 000 – 5 000 $
Задачи: — Проектировать платформенные паттерны от начала до конца, создавать эталонные реализации, документировать обоснования и сотрудничать с командами внедрения. — Участвовать в еженедельных архитектурных обзорах, обеспечивая последовательность и расширяя библиотеку стандартов и архитектурных решений. — Отвечать за архитектурное руководство в одной из областей: облачная инфраструктура или архитектура данных. — Определять жизненный цикл технологий, проводить оценку новых технологий через POC, управлять стандартами внедрения и снятия с эксплуатации, оптимизировать затраты совместно с FinOps. — Поддерживать команды R&D, проводить обзоры дизайна и консультации по сложным инфраструктурным решениям. — Формировать многолетнюю стратегию платформы, включая опыт разработчиков, конвейеры доставки и инструменты архитектурного обзора с AI. Требования: — Широкий опыт архитектуры инфраструктуры, умение защищать архитектурные решения в продуктивных системах. — Опыт работы с мультиоблачными средами GCP и/или AWS, глубокое понимание Kubernetes (GKE или аналог). — Владение Infrastructure as Code, включая Terraform и GitOps, опыт проектирования и ревью модулей. — Глубокие знания в одной или нескольких областях: облачная инфраструктура (сетевые паттерны AWS/GCP, Kubernetes, Istio, безопасность и масштабируемость) и/или архитектура данных (Kafka, Pub/Sub, SQL/NoSQL базы, аналитические колонки, pipeline). — Способность разрабатывать прототипы, анализировать поведение систем под нагрузкой. — Лидерские качества, навыки технической коммуникации и внедрения стандартов без формального управления. — Опыт проведения технологических оценок и POC. — Знания инфраструктуры для AI/ML нагрузок, включая модели, базы векторов, оценку затрат и задержек. Преимущества: — Глубокие знания в обеих областях: облачная и дата инфраструктура. — Опыт с политиками GCP, организационной структурой и IAM. — Знания Confluent Platform. — Опыт участия в архитектурных советах. — Опыт с AI-усиленными архитектурными инструментами. — Опыт с MLOps инструментами (MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, SageMaker). Образование и опыт: — Степень бакалавра в области компьютерных наук или эквивалентный опыт. — 10-15+ лет опыта в облачной инфраструктуре, платформенной инженерии, DevOps или архитектуре данных.
157 500 – 247 500 $
Задачи: • Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления. • Находить наиболее перспективные точки применения AI. • Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты. • Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты. • Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации. • Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив. • Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования. • Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI. • Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы. • Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах. Требования: • 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation. • Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов. • Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG. • Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип. • Product mindset и ориентация на быстрый результат. • Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap. • Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом. • Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом. • Высокая самостоятельность и ответственность за результат. AI-инструменты и технические навыки: • Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM. • Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling. • Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов. • Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases. • Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов. • Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов. • Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации. • Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных. Кого мы ищем: • Не классического бизнес-аналитика или координатора. • Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой. Главный результат: • Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Зарплата не указана
О компании: hirix — рекрутинговый партнёр по поиску IT-талантов, помогающий компаниям собирать сильные команды и специалистам находить проекты. Заказчик расширяет команду и ищет Sales Manager. Основные продукты — высокоточные системы машинного обучения для игровых платформ, повышающие LTV игроков, оптимизирующие расходы на привлечение и прогнозирующие отток ключевых клиентов. Команда обладает экспертизой в AI/ML и продукте. Задачи: — Разрабатывать и реализовывать Go-to-Market и коммерческую стратегию, определять направления масштабирования и развития бизнеса; — Развивать новые каналы продаж и источники выручки, выстраивать стратегические партнёрства с tech-компаниями, интеграторами и отраслевыми игроками; — Управлять отделом продаж: нанимать и развивать команду, выстраивать процессы и систему мотивации, повышать эффективность и качество продаж; — Принимать личное участие в продажах: проводить переговоры и звонки, закрывать ключевые сделки, тестировать и внедрять новые sales-подходы и playbook’и; — Анализировать рынок, конкурентов, воронку продаж и unit-экономику, на основе данных формировать и реализовывать управленческие решения; — Вести переговоры с C-level и самостоятельно закрывать стратегически значимые сделки; — Взаимодействовать с продуктовой командой: формировать продуктовые инсайты на основе рынка и клиентов, влиять на roadmap; — Представлять компанию на конференциях и отраслевых мероприятиях, развивать публичное позиционирование бизнеса; — Выстраивать систему метрик, прогнозирования и отчётности, регулярно предоставлять фаундерам информацию о результатах, планах и ключевых рисках. Требования: — 5+ лет в B2B-продажах и/или бизнес-девелопменте, из них не менее 2–3 лет на позиции руководителя коммерческого блока (Head of Sales/BD, CRO, CBDO или аналог); — Подтверждённый опыт построения и масштабирования продаж и/или партнёрского направления с нуля, собственное авторство результата; — Опыт работы в технологических компаниях (SaaS / PaaS / ML / сложные IT-решения) — 3+ года; — Опыт разработки и самостоятельного владения коммерческой стратегией, включая выбор рынков, каналов и приоритетов; — Умение брать сырые рыночные данные и создавать из них новые решения (например, пересобрать модель тарификации или переработать модель работы с партнёрами); — Сильные аналитические навыки: умение работать с большим объёмом данных (продажи, рынок, продукт) и превращать их в структурированные выводы и решения; — Опыт управления командой (найм, развитие, performance management); — Навык ведения переговоров и закрытия сделок на уровне CEO / CTO / CDO, готовность лично участвовать в переговорах на начальном этапе; — Английский — уровень С1+; Испанский — преимущество, но не обязателен. Условия: — Комфортная рабочая атмосфера; — Гибкое начало рабочего дня; — Оплачиваемые отпуска и больничные; — Компенсация спорта и языковых курсов; — До 5 оплачиваемых day-off в год; — Доступ к корпоративной библиотеке MyBook; — Оплата образовательных курсов, конференций и форумов; — Высокий уровень влияния на стратегию и развитие компании.
Задачи: • Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления. • Находить наиболее перспективные точки применения AI. • Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты. • Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты. • Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации. • Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив. • Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования. • Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI. • Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы. • Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах. Требования: • 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation. • Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов. • Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG. • Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип. • Product mindset и ориентация на быстрый результат. • Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap. • Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом. • Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом. • Высокая самостоятельность и ответственность за результат. AI-инструменты и технические навыки: • Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM. • Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling. • Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов. • Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases. • Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов. • Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов. • Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации. • Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных. Кого мы ищем: • Не классического бизнес-аналитика или координатора. • Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой. Главный результат: • Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Зарплата не указана
250 000 – 300 000 $
Зарплата не указана
Зарплата не указана
225 000 – 250 000 $
190 000 – 220 000 $
Зарплата не указана