Вакансии

Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке; Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от глубокого анализа данных и поиска гипотез до запуска решений в production и их мониторинга;

Зарплата не указана

Задачи: — Разработка мобильного приложения в составе фича тимов, создание крупных и мелких фич, например, новых разделов в приложении, виджетов для чата и прочих продуктовых задач. — Владение архитектурой ключевых частей SDK на Swift (SwiftUI + UIKit-interop, современный concurrency). — Решение сложных задач стриминга и отзывчивого UI, обеспечение плавности интерфейса при поступлении контента по частям. — Фокус на производительность: устранение hitch-ей, фризов главного потока, оптимизация памяти и скорости запуска. — Поддержка и настройка процесса замеров производительности с использованием собственного perf-харнесса. — Профилирование через Instruments, Memory Graph, MetricKit с глубоким анализом трасс. — Ведение Swift 6 strict concurrency и data-race safety. — Активное ревью кода и обмен экспертизой в команде. Требования: — Глубокие знания Swift и зрелое понимание SwiftUI и UIKit, включая их взаимодействие и ограничения. — Проектирование concurrency с использованием actor-изоляции, structured concurrency и обеспечения безопасности от data-race. — Умение самостоятельно проводить исследования производительности от выявления проблемы до измеримого результата. — Приветствуется опыт с рендерингом текста/разметки, метриками производительности, разработкой библиотек и фреймворков в продакшене. Условия: — Работа на аутстафф в финтех компанию. — Локация строго Москва. — Гражданство РФ. — Техническое оборудование предоставляет заказчик. — Загрузка 2 месяца с возможным продлением. — Удалённая работа. Особенности: — Работа с реальным AI-продуктом. — Инженерная культура с замерами, профилированием, ревью и решениями на основе данных. — Современный стек без легаси: Swift Concurrency, актуальный SwiftUI, чистые инструменты.

130 000 – 160 000 ₽

О направлении Роль отвечает за программную и управляющую часть автоматизированных систем UmproTech для американского рынка: robots, PLC/HMI, safety, sensors, industrial networks, alarms, recovery logic и remote diagnostics. Главная задача Если главный инженер определяет архитектуру системы, а механический инженер прорабатывает компоновку и механику, этот специалист заставляет всю систему правильно, безопасно и устойчиво работать. Основные обязанности 1. Программирование промышленных роботов. 2. PLC programming и HMI development. 3. Разработка sequence/state-machine logic. 4. Создание I/O architecture и machine interfaces. 5. Интеграция robots с laser, welding, conveyors, fixtures, vision и периферией. 6. Industrial networks, servo/motion, sensors и drives. 7. Safety PLC, light curtains, scanners, safety gates и interlocks. 8. Alarm, diagnostics и recovery logic. 9. Manual/automatic modes, recipes и fault handling. 10. Offline programming, simulation и cycle-time optimization. 11. Подготовка software к FAT и remote commissioning support. 12. Анализ логов и удалённая диагностика систем в США. 13. Создание reusable PLC/HMI/robot software libraries UmproTech. 14. Документирование программного обеспечения и commissioning procedures. Стандартизация Задача — не программировать каждый проект с нуля. Нужно создать единый UmproTech Automation software framework: структуру PLC, robot↔PLC communication, HMI, alarm codes, diagnostics, recovery, safety states и reusable function blocks. Пример задачи Есть роботизированная сварочная ячейка: robot, welding power source, fixtures, pneumatic clamps, safety scanner, gates, sensors, HMI и PLC. 1. Разработать control architecture и I/O list. 2. Сформировать sequence of operation. 3. Запрограммировать PLC, robot и HMI. 4. Реализовать safety states. 5. Создать alarm и recovery logic. 6. Реализовать ручной и автоматический режим. 7. Подготовить систему к FAT. 8. Подготовить инструкции для американского field engineer. Что выполняется из Москвы 1. PLC/HMI development. 2. Robot programming и offline simulation. 3. I/O, sequence, alarm/recovery logic. 4. Software documentation. 5. Анализ логов и remote troubleshooting. 6. Reusable software libraries и standards. Что выполняется в США 1. Физический монтаж и wiring. 2. Проверка реальных I/O и подключений. 3. Robot mastering и фактическая калибровка. 4. Финальная safety validation. 5. Commissioning, SAT и работа с клиентом. Требования 1. 4+ лет в промышленной автоматизации, PLC/АСУ ТП или industrial robotics. 2. Практический опыт программирования PLC и промышленного робота. 3. Опыт запуска реального промышленного оборудования. 4. Понимание IEC 61131-3, Structured Text, Ladder и Function Blocks. 5. Умение читать электрические схемы и работать с digital/analog I/O. 6. Industrial networks, servo/motion, sensors и machine safety. 7. Сильный troubleshooting и способность самостоятельно находить причину неисправности. 8. Структурированный код и техническая документация. 9. Английский для документации и переписки. Желательные платформы 1. PLC: Siemens, Beckhoff, Allen-Bradley, Codesys, Omron или Mitsubishi. 2. Robots: FANUC, ABB, KUKA, Yaskawa, Kawasaki, Universal Robots или аналогичные. 3. Практический commissioning ценится выше лабораторного опыта. Большое преимущество 1. Robotic welding, machine tending, laser automation. 2. Palletizing, material handling, conveyors. 3. Machine vision, grippers, pneumatics, servo systems. 4. Remote diagnostics, industrial data collection и OEE. Первые задачи 1. Выбрать совместно с главным инженером стандартную PLC architecture. 2. Создать robot↔PLC communication standard. 3. Разработать базовый UmproTech automation software framework. 4. Создать стандарт HMI, alarms, diagnostics и recovery logic. 5. Подготовить software первой robotic welding cell. 6. Участвовать в разработке automatic laser loading/unloading. Результат первых 12 месяцев 1. Рабочий UmproTech Automation software framework. 2. Первая запущенная robotic welding cell. 3. Первые customer projects в США. 4. Reusable PLC/robot function blocks. 5. Стандартизированные HMI, alarms, diagnostics и recovery procedures. 6. Сокращение времени разработки и commissioning следующих проектов. Отбор Кандидат получает практический кейс с robot, PLC, fixture, welding system, safety scanner и sensors. Нужно объяснить architecture, sequence, safety states, alarm/recovery logic и действия системы при сбоях. Главный критерий — способность построить устойчивую и обслуживаемую промышленную систему.

Anthropic Fellows Program is designed to foster AI research and engineering talent by providing funding and mentorship to promising technical talent regardless of previous experience. Fellows primarily use external infrastructure such as open-source models and public APIs to work on empirical projects aligned with Anthropic's research priorities, aiming to produce public outputs like paper submissions. The program runs multiple cohorts yearly with rolling application reviews, expecting a start in January 2027 but flexible start dates can be requested. The program includes 4 months of full-time research, direct mentorship from Anthropic researchers, access to a shared workspace, connection to the AI safety and security research community, a weekly stipend of 3,850 USD / 2,310 GBP / 4,300 CAD plus benefits varying by country, and funding for compute (~$15k/month) and other research expenses. The interview process involves an initial application and reference check, technical assessments and interviews, and a research discussion. Applicants are encouraged to apply even if they do not meet every qualification, with emphasis on diversity and inclusion. There are two main fellow tracks: ML Systems & Performance Fellows: - Mentors include Alwin Peng and Zygi Straznickas. - Projects may involve building CPU simulators for accelerator workloads, adding backends for accelerators on open source projects, building on-demand infrastructure, and creating complex synthetic data or environment pipelines. - Candidates should have strong software engineering skills, experience with complex ML systems, ability to balance research and engineering rigor, comfort with large-scale distributed systems and high-performance computing, experience with training or evaluating large language models, and skills in analyzing and debugging model training. - Fluency in Python and full-time availability are required. Reinforcement Learning Fellows: - Mentors include Ruhua Jiang, Kaidi Cao, Sunny Duan, David Brandfonbrener, Colt Steele, Dino Distefano, and Will Williams. - Projects may include building model-based tools to understand and improve AI training data, research on generalization, creating RL environments to improve Claude models and safety-related tasks, and research and implementation of RL algorithms. - Candidate criteria are similar to ML Systems Fellows. Logistics: - Participants must have work authorization and be located in the US, UK, or Canada during the program. - Shared workspaces are available in San Francisco; remote participation is allowed in the UK, US, or Canada. - Visa sponsorship is not provided; candidates must have or obtain full-time work authorization independently. - The program duration is 4 months full-time, with possible extensions and flexibility for partial commitments. Additional notes: - No guarantee of full-time offers post-program, though strong performers may receive offers or continue impactful AI safety work elsewhere. - Anthropic's full-time role policies do not apply to the Fellows Program. - The company emphasizes collaborative, large-scale AI research with a focus on safety, interpretability, and steerability. - Candidates must be fluent in Python and able to commit full-time. - The program values diversity and encourages applications from underrepresented groups. - Safety advice is provided regarding recruitment communications. Apply at the provided link.

Задачи: — Разработка и масштабирование World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других технологий. — Построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере. — Обучение Model-Based RL (MBRL) и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model. — Интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга. — Создание надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-девайсах робота. Требования: — Экспертное владение JAX и PyTorch. — Навыки масштабного распределённого обучения. — Глубокая математическая и ML-база. — Умение писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код. Будет плюсом: — Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков. — Опыт в Reinforcement Learning. — Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов. — Оптимизация инференса на борту робота. — Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics. Условия: — Возможность обучения и компенсация 50% стоимости курсов по языку. — Другие бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.

Зарплата не указана

Задачи: • Разрабатывать и улучшать политики модерации контента для обеспечения безопасности пользователей. • Обеспечивать соблюдение требований в области модерации совместно с юридическими и продуктовыми командами. • Руководить и наставлять команду модераторов и менеджеров. • Создавать и реализовывать стратегическую дорожную карту для достижения высокого уровня модерации. • Управлять отношениями с внешними подрядчиками и поставщиками технологий модерации. • Внедрять улучшения в рабочих процессах и технологиях модерации. Требования: • Опыт руководства в области модерации контента или Trust & Safety не менее 4 лет. • Опыт работы в быстро меняющейся B2C технологической среде. • Глубокое понимание платформ с пользовательским контентом и проблем безопасности контента. • Успешный опыт ведения кросс-функциональных проектов. • Отличные аналитические, управленческие и проектные навыки. • Владение английским языком; знание русского языка является преимуществом. Условия: • Конкурентная зарплата, бонусы и опционы на акции. • Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга. • Работа в офисе в Лимассоле с предоставлением питания и закусок. • Полное медицинское страхование. • Возможности для профессионального роста и доступ к руководству. Формат работы: офис (Лимассол).

Зарплата не указана

О нас: Мы строим ведущую платформу классифайд объявлений Узбекистана. ML - ядро нашего продукта: поиск, ранжирование, модерация и рекомендации. Команда находится на активной стадии построения ML-инфраструктуры с нуля: мы выбираем технологии, формируем процессы и закладываем фундамент для ML-платформы следующего поколения. Чем предстоит заниматься: - Развивать качество поиска: LTR-модели (LambdaMART/LightGBM), разрабатывать и интегрировать векторный поиск, улучшение поискового пайплайна (работа с саджестером, catpred). - Строить ML-модели для Trust & Safety: обнаружение мошенничества, модерация объявлений, NER в мессенджерах, скоринг нарушений. - Развивать систему рекомендаций - item2item, user2item рекомендации. - Участвовать в проектировании и развёртывании ML-платформы (SageMaker, MLflow, Feast, Evidently, Airflow).

Зарплата не указана

Задачи: — Интеграция с автопилотами (PX4/ArduPilot), доработка прошивок, offboard управление, MAVlink — Разработка симуляционного стенда и HIL/SIL пайплайнов, автоматизация регрессионных тестов управления — Подготовка и проведение летных испытаний, анализ логов, доработка по полученным данным — Работа с отказоустойчивостью: детекция отказов, safety-логика, деградация режимов — Оценка состояния и sensor fusion (IMU, барометр, магнитометр, GNSS, дальномеры) совместно с командой разработки — Разработка и настройка контуров управления БПЛА (мультироторы): attitude/rate, position, velocity, guidance Требования: — Понимание теории управления на практическом уровне: PID/каскадные схемы, LQR, MPC, фильтр Калмана (EKF/UKF) — Хорошие навыки кодинга на Python — Опыт работы с динамикой летательных аппаратов или роботов: моделирование, идентификация, кинематика/динамика твёрдого тела, кватернионы — Опыт с PX4/ArduPilot/BetaFlight и/или ROS/ROS2 — Сильный бэкграунд в математике и/или физике — Умение работать с реальным железом и логами, а не только с моделью в MATLAB Будет плюсом: — Реальные налёты и опыт настройки аппаратов «в поле», навыки пилотирования — Опыт с симуляторами: Gazebo, Isaac Sim, AirSim, jMAVSim — Навигация без GNSS: VIO, terrain-relative navigation, оптический поток — Опыт с embedded: STM32, RTOS, интеграция на Jetson/Rockchip/RPi — RL или learning-based control как дополнение к классике Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня, полностью «белая» заработная плата — Соц. пакет по ТК РФ — Конкурентная белая заработная плата, обсуждается индивидуально, оклад 100% — Годовая премия по результатам работы — Офис в ОЭЗ «Технополис Москва» Руднево, рядом со станциями метро Некрасовка/Лухмановская — Современный офис, оснащённый по последнему слову техники — График 5/2 с гибким началом рабочего дня (с 08:00 до 10:00), пятница сокращённый день — Испытательный срок 3 месяца — После испытательного срока гибридный график по согласованию с руководителем — Возможность реализовать свои идеи и получить практический опыт в цифровизации/автоматизации — Открытая, демократичная культура, дружный коллектив и хороший психологический климат Просьба в сопроводительном письме указывать зарплатные ожидания.

от 100 000 ₽

Synthesia Roleplay Sessions is a training tool that lets people practice real conversations with AI avatars. Instead of just watching training videos, learners do interactive roleplay exercises, like practicing a sales pitch or handling a customer complaint with an AI coach. The AI gives instant feedback so people know what they did well and what to improve. Managers can use a dashboard to track which employees have completed their training, see how well they performed, and measure if the training actually improved their skills. The whole platform is built around learning by doing rather than just passive video watching. For your ML engineer role, you'd be building the AI engine that makes the coaching work. That means creating the models that listen to what learners say during roleplay, score their performance, generate helpful feedback in real time, and decide how the AI avatar should respond next based on what the learner does. This is an applied ML position, not a research one. We expect you to have a good understanding of ML but on the other side to be a good product-focused software developer as you will be expected to work on different products. Please bring with you: — Ability to apply your machine learning knowledge to solve real product problems. — At least seven (7) years of experience as a software engineer, with at least 2 years at senior level. — Experience in a high-performing engineering team operating at scale, whether in a scale-up or established organisation recognised for strong engineering culture. — Strong alignment with commercial success. — Pragmatism and bias towards action. — Comfort with fast iteration. Why join us? — We’re living the golden age of AI. — Our culture is focused on building and empowering people to work fast. — Serving 50,000+ customers including 50% of the Fortune 500. — Proprietary AI technology built in-house by world-class AI researchers and engineers. — Commitment to AI safety, ethics, and security. The hiring process includes: — Tech Recruiter Interview (30-40min) covering technical background and experience. — Delivery and Impact Interview (60min) deep dive into past projects and impact. — Technical Rounds including Work Scenario Round (75-90min) and System Design Technical Discussion (60min). — Leadership Retrospective (60min) discussing collaboration, growth, and role expectations. — Final debrief leading to offer or end of process. Other important info: — Preference for role based in-office or remote in UK, Germany, Switzerland or Ireland, with possible support for remote workers elsewhere in Europe. — Salary starts at EUR/GBP/CHF 120,000 base plus RSUs. — Full-time employment only, no contractors. — 25 days of leave plus local holidays.