О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
Будет плюсом:
— Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю
— Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю
— На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов
— Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации)
— Старт — ASAP
Компания AI research lab 42 — лаборатория, разрабатывающая автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.
Задачи:
— TradFi Research Lead: построить и возглавить research-направление в traditional markets, разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production
— AI Researcher — Autonomous Research: перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, генерировать гипотезы, тестировать и оптимизировать стратегии
— Quantitative Researcher — Crypto MFT: полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies, поиск alpha и backtesting, production и мониторинг live performance
Требования к кандидату:
— TradFi Research Lead: 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий, опыт с equities / futures / options / FX, опыт лидерства
— AI Researcher — Autonomous Research: MFT/HFT researcher, сильное понимание market microstructure, статистики и Python/ML, способность формализовать research-процесс для автоматизации
— Quantitative Researcher — Crypto MFT: 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL
Условия:
— B2B контракт
— помощь с релокацией в Амстердам по high skilled migrant visa
— оформление в голландскую компанию с 30%ным налоговым рулингом
Задачи:
▫️ Ежедневный мониторинг рынка: X плюс площадки вроде Axiom и GMGN
▫️ Держать актуальное понимание, что сейчас нарративно, и упаковывать это в идеи под запуск. В активный рынок — 5–6 идей в день, объём плавающий вслед за рынком
▫️ Разбирать чужие запуски: почему получилось, почему нет, какие были нюансы
▫️ Вести статистику по своим идеям, делать аналитику и работу над ошибками
▫️ Постоянно улучшать и оптимизировать процесс поиска
Требования:
▫️ Знаешь механику запусков: как ведёт себя органика, как ведут себя трейдеры, что нужно делать и на что люди смотрят
▫️ Понимаешь, почему одно собирает внимание, а другое нет
▫️ Умеешь достроить логическую цепочку, а не пересказать новость
▫️ Трейдерский опыт желателен
▫️ Английский от B1, большая часть источников на нём
▫️ Самодисциплина: рынок не ждёт, нужен максимальный фокус
Условия:
▫️ Удалённо, график плавающий вслед за рынком
▫️ Условия оплаты обсуждаем лично: возможен как фикс, так и процент с проектов
▫️ Выплаты в USDT
Удалённо
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
О нас
Команда среднего размера, запускаем токен-проекты, в основном теч и утилити. Исполнение есть: девы, дизайн, копирайтер, маркетинг, ММ. Ищем человека, который определяет текущий нарратив — внутри дня и внутри недели, — генерирует идеи и упаковывает их под разработку.
Задачи:
▫️ Ежедневный мониторинг рынка: X плюс площадки вроде Axiom и GMGN
▫️ Держать актуальное понимание, что сейчас нарративно, и упаковывать это в идеи под запуск. В активный рынок — 5–6 идей в день, объём плавающий вслед за рынком
▫️ Разбирать чужие запуски: почему получилось, почему нет, какие были нюансы
▫️ Вести статистику по своим идеям, делать аналитику и работу над ошибками
▫️ Постоянно улучшать и оптимизировать процесс поиска
Требования:
▫️ Знаешь механику запусков: как ведёт себя органика, как ведут себя трейдеры, что нужно делать и на что люди смотрят
▫️ Понимаешь, почему одно собирает внимание, а другое нет
▫️ Умеешь достроить логическую цепочку, а не пересказать новость
▫️ Трейдерский опыт желателен
▫️ Английский от B1, большая часть источников на нём
▫️ Самодисциплина: рынок не ждёт, нужен максимальный фокус
Условия:
▫️ Удалённо, график плавающий вслед за рынком
▫️ Условия оплаты обсуждаем лично: возможен как фикс, так и процент с проектов
▫️ Выплаты в USDT
AI Research Lab 42 разрабатывает автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.
Первый фокус лаборатории — финансовые рынки: AI-система работает как автономный трейдер, а полученный капитал финансирует дальнейшие исследования. Параллельно лаборатория ведёт исследования в области биологии человека, нейротехнологий и фундаментальной физики.
В trading research открыто 3 позиции:
TradFi Research Lead
Задача — построить и возглавить research-направление в traditional markets: разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production.
Требования: 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий, опыт с equities / futures / options / FX, опыт лидерства обязателен.
AI Researcher — Autonomous Research
Задача — перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, которая сама генерирует гипотезы, тестирует и оптимизирует стратегии.
Требования: MFT/HFT researcher с сильным пониманием market microstructure, статистики и Python/ML, способный формализовать research-процесс для автоматизации.
Quantitative Researcher — Crypto MFT
Задача — полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies: от поиска alpha и backtesting до production и мониторинга live performance.
Требования: 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL.
Условия:
— Работа удалённо по B2B контракту
— Через полгода релокация в Амстердам по high skilled migrant visa
— Оформление в голландскую компанию с 30% налоговым рулингом
О проекте:
Мы работаем в сфере криптопроцессинга. Это платёжный контур, который принимает крипту и/или фиат, проводит обмен и отдаёт деньги мерчанту. Мы обеспечиваем потоки: Crypto–Fiat, Fiat–Crypto и Crypto–Crypto. Вокруг этого — кошельки, курсы, комиссии, AML/KYT, лимиты и выплаты. Работаем в белую.
О вакансии:
▫️Деятельность: Сбор информации.
▫️Вид информации: Веб-сайты, тарифы, контактные данные.
▫️Направление: Сбор веб-сайтов с процессингами, принимающими оплату в криптовалюте.
▫️Гео: ЕС, ОАЭ, Аргентина.
▫️Категории сайтов: Интернет-магазины по продаже реальных и цифровых товаров.
▫️Цель: Анализ привязанных к сайтам процессингов на предмет тарифов, поддерживаемых монет и общих условий.
Обязанности:
▫️Предварительный сбор: Поиск и разбивка магазинов по гео и специализации.
▫️Внесение данных в таблицу: Ссылка на магазин, ссылка на процессинг, поддерживаемые монеты, тарифы.
▫️Переговоры: Ведение диалога в мессенджерах с представителями процессингов.
▫️Дисциплина: Стабильный онлайн.
Условия:
▫️Трудоустройство по ТК РФ (но есть разные виды трудоустройства)
▫️ЗП: по запросу кандидата.
▫️Формат работы: Удаленно, но работа по часовому поясу МСК
Задачи:
- Поддержка и развитие подсистемы логирования Sandbox-продуктов
- Исследование и разработка новых технологий и решений в области мониторинга действий вредоносных программ
- Анализ и оценка существующих технологий и решений для определения их эффективности и возможности улучшения
- Работа с командой для интеграции новых технологий и решений в существующие продукты и сервисы
Требования:
- Отличные знания C
- Понимание внутреннего устройства и особенностей работы операционных систем (Windows / Linux)
- Ассемблер x86-64
- Знание технологий отладки
- Опыт анализа дампов
- Опыт кроссплатформенной разработки
- Опыт работы с системами контроля версий
- Технический английский — чтение документации, переписка
О проекте
Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов.
Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Будет большим плюсом:
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах
— Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов
— Локация — строго вне РФ/РБ
Задачи:
— Исследование сложных случаев деградации производительности продукта;
— Разработка и улучшение архитектуры продукта и алгоритмов;
— Оптимизация и ускорение кода, реализация прототипов;
— Участие в создании нагрузочных тестов;
— Анализ результатов нагрузочного тестирования и разработка требований к оборудованию.
Требования:
— Знание принципов ОС Linux: внутреннее устройство, сервисы, принципы работы сетевой и дисковой подсистем;
— Способность логически мыслить и делать обоснованные выводы;
— Умение работать с огромным количеством чужого кода;
— Опыт работы с контейнерами;
— Уверенное знание bash, python;
— Опыт анализа производительности и профилирования кода (желательно).
Проект — индустриальная платформа визуализации данных нового поколения: мониторинг высокочастотных сенсорных данных промышленных активов в реальном времени.
Задачи:
- Проектировать и разрабатывать веб-приложения на React.js и Angular в связке с TypeScript
- Создавать эффективные и отзывчивые веб-интерфейсы с фокусом на визуализацию данных и динамическую генерацию UI-форм
- Оптимизировать и рефакторить существующий код
- Обеспечивать интеграцию с backend-сервисами через REST API, устанавливать best practices, проводить code review
Требования:
- Глубокая экспертиза в React.js и Angular (продвинутые паттерны компонентов, управление состоянием)
- Сильное владение TypeScript, глубокое понимание JavaScript (ES6+), HTML5, CSS3
- Знакомство с Webpack, опыт интеграции API и асинхронного программирования
- Знание frontend-фреймворков тестирования, владение Git
- Хорошие коммуникативные навыки на английском (C1)
- Будет плюсом: Vue.js, gRPC/WebSockets, d3.js / Ant Design / ECharts / MUI, GitLab CI, AWS
Условия:
- Оформление по ТК Республики Казахстан
- Компенсация ДМС после испытательного срока
- Удалённый формат работы в международной команде
Plata is a Mexican fintech startup specializing in consumer lending through the Plata Card.
Work format: Remote (GMT-2 – GMT+5) or on-site.
Flexible working hours.
Relocation support available for Serbia, Georgia, Mexico, or Colombia.
Plata is a Mexican fintech startup specializing in consumer lending through the Plata Card.
Remote work. Flexible working hours. Relocation support (Serbia, Georgia, Mexico or Colombia).
Основная задача — настраивать инстансы для HFT-систем, разбираться в причинах задержек и добиваться нужной производительности. • Разворачивать торговые приложения, настраивать инстансы и окружение под требования к нагрузке и задержкам.
Удалённо
5 000 – 7 000 $
Удалённо
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 2 · Job Hunters