Вакансии

Задачи: — Писать и адаптировать SQL-запросы по четко определенным запросам, используя Claude для уточнения логики и устранения ошибок — Изучать существующие метрики в Looker или Omni, чтобы понять, как они построены, и повторно использовать эту логику — Извлекать, очищать и структурировать данные в Excel или Google Sheets для ответов на вопросы заинтересованных сторон — Суммировать результаты в понятных выводах для нетехнических сотрудников — Проверять точность данных по исходным системам перед распространением результатов — Задавать уточняющие вопросы для правильного определения запроса перед началом работы — Передавать запросы, требующие более глубокого аналитического суждения, старшим членам команды — Вести документацию по повторяющимся запросам и их логике — Поддерживать запросы ad hoc для отделов продаж, стратегии, RevOps, маркетинга, Deal Desk и других — Изучать модель данных GTM dbt Labs (объекты Salesforce, стадии возможностей, финансовый календарь) Требования: — Знание SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, базовые агрегатные функции) — Умение использовать AI-инструменты, такие как Claude, для написания, отладки и уточнения запросов и анализа — Продвинутые навыки Excel и/или Google Sheets (сводные таблицы, функции поиска, формулы) — Четкие письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке — Базовое понимание концепций SaaS-продаж (стадии возможностей, воронка) — Внимание к деталям и привычка проверять свою работу — Умение задавать вопросы при неоднозначных запросах — Навыки навигации по существующим дашбордам Looker или Omni для понимания определения метрик Преимущества: — Опыт работы с BI-инструментами или инструментами исследовательского анализа, такими как Looker, Omni, Sigma или Hex — Знакомство с Salesforce — Предыдущий опыт стажировки или работы в аналитике, RevOps или FP&A — Базовые знания Python Условия: — Полная занятость — Работа в офисе в Коста-Рике — 100% оплата медицинской страховки работодателем — Щедрый оплачиваемый отпуск, включая гибкий/неограниченный отпуск в зависимости от роли и страны, оплачиваемые больничные, отпуск по уходу за ребенком, оплачиваемые праздники, включая глобальную неделю отдыха в конце года, и дни для волонтерства — RSU акции компании — Возможности профессионального развития и обучения — Виртуальные корпоративные мероприятия, бесплатная еда и командные активности — Ежемесячная компенсация за мобильную связь — Доступ к инновационной платформе поддержки психического здоровья с персонализированной помощью и ресурсами Контакт для отклика отсутствует в тексте.

Задачи: — Разработка и внедрение AI/ML возможностей в Oracle E-Business Suite 12.2.x на Oracle Cloud Infrastructure (OCI) для автоматизации финансовой отчетности, оптимизации пользовательского опыта и повышения операционной эффективности. — Создание документа AI/ML Functional and Technical Use Cases для реализации AI-сервисов на OCI. — Разработка дорожной карты перехода AI/ML и DevSecOps с поэтапным внедрением и передачей процессов от подрядчика к государству. — Внедрение производственных AI/ML решений с использованием OCI Data Science, OCI Language, OCI Vision и AWS GovCloud. — Интеграция REST API между AI/ML моделями и бизнес-процессами Oracle EBS для автоматизации поддержки принятия решений. — Применение методов обработки естественного языка для анализа финансовых документов и автоматической генерации отчетов. — Использование когнитивных наук для улучшения взаимодействия пользователей с AI-расширенными ERP процессами. — Руководство исследованиями в области обучения, моделирования компетенций и когнитивных метрик для внедрения AI. — Разработка метрик производительности для оценки эффективности использования AI в рабочих процессах. — Применение методов обнаружения знаний и анализа данных к неструктурированным операционным данным для поддержки аудита и автоматизации. — Активное участие в планировании и проведении Agile мероприятий (PI planning, daily standups, итерации). — Создание пользовательских историй с критериями приемки и приоритизация задач совместно с Product Owner. — Доставка рабочих AI/ML функций в двухнедельных итерациях с демонстрацией результатов. — Устранение технических препятствий для внедрения AI, взаимодействие с ведущим инженером по системам. — Согласование архитектурных решений AI/ML с общей архитектурой DAI и инфраструктурой OCI. — Подготовка технической документации и материалов по передаче знаний для поддержки после окончания контракта. — Содействие интеграции развертывания AI моделей в CI/CD пайплайн на платформах DevSecOps, одобренных DLA. Требования: — Минимум 5 лет опыта разработки AI/ML для корпоративных систем. — Опыт работы с искусственным интеллектом, машинным обучением, обработкой естественного языка, обнаружением знаний и анализом данных на реальных операционных данных. — Владение Java, C/C++ или Python с опытом написания производственного кода на одном из языков. Условия: — Работа в рамках программы Defense Agencies Initiative (DAI) для Defense Logistics Agency.

Location: Remote About GiveDirectly What if the most effective way to fight poverty was also the simplest: give people money and trust them to decide what they need? Since 2011, GiveDirectly has proven that idea at scale. We’ve delivered more than $1B in cash directly to 2+ million people living in poverty and crisis across 15 countries, and rigorous research shows the results: healthier kids, stronger businesses, sturdier homes, and more resilient families and local economies. Cash is now widely recognized as one of the most scalable, cost-effective, and dignified forms of aid. Our ambition goes beyond our own programs. We want cash to become the benchmark for aid, much as the index fund became the benchmark for investing, so that every aid dollar is held to one question: is this doing more good than giving the money directly to people living in poverty? We’re growing fast, and this is a rare and important moment to join. We expect to hit $1B in revenue in 2026 with significant growth forecast for 2027. At the same time we are building a new technology stack and operating model designed for a roughly 10x change in scale, and we are actively pursuing partnerships with major funders to move even more money in bigger ways, to people who need it. We are known for our extensive integration of technology into field processes; our quantitative approach to performance measurement; and our commitment to rigorous, independent, experimental evaluation of our impact, with multiple Randomized Control Trials completed and others in progress. How we work Our team spans 20+ countries and 69 languages. Our culture is candid, analytical, and non-hierarchical. We expect high ownership and give people real responsibility early. Our values are central to how we hire, work, and grow, and they are deliberately opinionated: Recipients first. Recipients’ preferences come before those of donors or ourselves. Team next. We optimize for organizational success, not individual success. Be proactively candid. We say what we believe and share information openly. Create positive energy. We aim to be a source of energy for colleagues, not a drain. Think rigorously; act quickly. We reason from first principles, then act rather than debate. Know yourself and grow. We own our imperfections and seek feedback to grow. Accept reality. Propose solutions. We focus on what can change and bring solutions, not just problems. Be productively ambitious. We take risks for step-change impact, not incremental progress. If they describe how you like to work and they energize you, this could be a great fit. Want to learn more? Read and listen: We are one of Time100’s Most Influential Companies of 2026, and our work has been covered by The Economist , NPR , TED , and The Washington Post . We're now preparing to deliver billions of dollars a year to people in extreme poverty, if funding allows. Read our CEO's essay on what that will take. About this role: Are you an experienced engineer at the stage of your career where, above all, you want to do good? This role is about using engineering to support fundraising: delighting our donors; helping our fundraisers; getting donations recorded and safely started on their journey to our recipients; telling donors and the public about what happens to their gifts. A bit of website development. A lot of plumbing. The good news about this position: You will make a difference to people in extreme poverty You will work independently, with few constraints You will work directly with lovely people from across our fundraising teams The trade-offs: There is only one other fundraising engineer and mostly you will be working on your own Our technology is a mixture of boring (Laravel, PHP, plain JS, HTML and CSS) and legacy (Salesforce, Wordpress, wrangling CSV files sent by our partners) We're growing, but this is a role for someone who values depth and impact over a fast title ladder. The maybe good maybe bad news about the role depending on who you are: We are all in on AI where it allows us to get more $ to people in extreme poverty If you want a role where you will be part of a bigger engineering team, working in Python or working on more complex tasks, then please take a look at our other engineering roles . This role is right for you if: You care about our mission You agree with our values You have the right to work in one of the countries we're able to hire from (you can check the current list here ). You're happy working remotely, and taking meetings across East Africa Time and US Eastern Time. You are happy to travel to meet your colleagues in the US, Europe and Africa a few weeks a year You are fluent in English You have 4+ years of engineering experience You're happy working autonomously: defining what needs doing, doing it, getting it tested and launched, fixing the bugs, and hustling to make progress every day. You're comfortable being on-call on peak donation days (Giving Tuesday and the last weeks of the year), including owning an incident: working out what matters, communicating with fundraisers, and debugging on legacy and others' code, sometimes when no other engineers are available. You are happy with our boring and legacy technologies (Laravel, PHP, plain JS, HTML, CSS, Salesforce, Wordpress, SQL, wrangling csv files etc). You don’t have to be experienced in all of them, but you do have to be genuinely happy to use them (many engineers are not…). You are happy and skilled at working directly with non-engineers on messy, poorly defined, rapidly changing, sometimes boring tasks Compensation At GiveDirectly, we strive to pay our employees generously and equitably. We use an accredited third party salary aggregator to calculate what we believe to be competitive pay based on role, location, and cost of living. We also have a no negotiation policy to ensure we are paying staff equitably across roles. Read more about our compensation philosophy here . Unless otherwise noted, the benefits stipend may be used to cover benefits or taken as additional taxable income. United States Base Salary: $181,130 Bonus at Target Performance: 15% (~$27,170, with potential for upside. For reference, with the organization's current performance multiplier, this amount would be ~$31,789 in 2025) Estimated Total Compensation at Target: $208,300+ Annual Benefits Stipend: $21,393 United Kingdom Base Salary: £124,370 Bonus at Target Performance: 15% (~£18,656, with potential for upside. For reference, with the organization's current performance multiplier, this amount would be ~£21,827 in 2025) Estimated Total Compensation at Target: £143,026+ Annual Benefits Stipend: £2,760 Kenya Base Salary: $112,350 Bonus at Target Performance: 15% (~$16,853, with potential for upside. For reference, with the organization's current performance multiplier, this amount would be ~$19,717 in 2025) Estimated Total Compensation at Target: $129,203+ Annual Benefits Stipend: $8,453 This role is fully remote, so if you are not based in the US, UK or Kenya, we will share an estimated salary benchmark for the country you are based in during the hiring process. Why work at GiveDirectly? At GiveDirectly, we work to ensure that you have everything you need to excel in your role and on your team, including: A positive and supportive team with opportunities for advancement A demonstrated commitment to helping all staff develop and grow A competitive salary, including bonus A robust health benefits plan (exact details will vary by country) Unlimited PTO (that we encourage staff to take!) Desk allowance and flexible work location About this specific hiring process Take-home coding assignment Live Coding (60 mins) Systems Design (60 mins) Project Deep Dive + Behavioral (60 mins) *It’s possible that there will be adjustments to this interview process. Any changes will be communicated to you during the process. #LI-REMOTE Working at GiveDirectly GiveDirectly is an Equal Opportunity Employer. All qualified applicants are considered for employment without regard to the person’s race, color, religion, national origin, sex, sexual orientation, age, marital status, veteran status, disability, or any other characteristic protected by applicable law. Flagging for US applicants: We invite you to " Know Your Rights " as an applicant. Commitment to Safeguarding As a global organization working with communities to eliminate extreme poverty, GiveDirectly takes the safeguarding of its recipients, staff, and partners seriously. To that end, GiveDirectly is a member of the Misconduct Disclosure Scheme , and will systematically check with previous employers about any abuse or misconduct related matters involving potential new hires. We may also employ other robust pre-hire screens, including in-depth reference checks, criminal background checks, and sanctions screens. These efforts help us continue to build and maintain trust with the communities we work with, and prevent abuse to our recipients and staff. **GD is committed to observing all local, national and international laws that protect people and basic human rights of all. GD is committed to a policy of “zero tolerance when it comes to preventing,  reporting, or responding to any form of abuse or  exploitation.” and expects anyone who works for GD to uphold the protection and safeguarding of our recipients as a priority.** Reasonable Accommodations We are committed to fostering an inclusive and accessible work environment. If you require any accommodations during the application or interview process, or to perform the essential functions of the role, please email us at careers@givedirectly.org with the email subject “Accommodation Needed”. We will work with you to ensure reasonable accommodations are made to support your needs. Want to put your best foot forward on your GiveDirectly application? Take a look at our Candidate Application Prep Guide ! Referrals Know the right person for this role? Please consider referring them . We offer a reward of $3,000 for a Senior Manager or above role, and $500 for a Manager role, paid if we end up hiring your referral. Thank you for sending great people our way!

О нас за минуту DV Group — это eRetail маркетинг. У нас две собственные платформы: CDP (DV Platform) — сегментирует покупателей по чековым данным, MAID, строит Sales Lift. DSP (DV Programmatic) — закупает трафик в RTB с таргетингом на реальных онлайн-покупателей (не на интересы). Уникальная интеграция с ПБД. Что предстоит делать Разработка и внедрение ML-моделей Анализ больших объемов данных Построение recommendation / prediction моделей Подготовка и очистка данных Проведение A/B тестов Написание сложных запросов ClickHouse и их оптимизация Взаимодействие с frontend-разработчиками, backend-разработчиками, аналитиками, product-менеджером и DevOps Кто нам нужен Python, SQL, Spark, ClickHouse pandas, numpy, scikit-learn Опыт работы с ML-моделями Работа с оркестраторами (Dagster, Airflow) и Kubernetes Понимание статистики и теории вероятностей Способность разрабатывать надежные ETL пайплайны Что предлагаем Зарплата: 200 000 – 220 000 ₽ оклад net + годовая премия Формат: гибрид или полная удалёнка, но ты проживаешь в РФ График: 10:00–19:00 ДМС со стоматологией после испытательного срока, локация Москва Свой бариста в офисе и правда классный Экспертная среда — никакой скуки, только реальные AdTech-задачи и возможность влиять на продукт Продукт в реестре отечественного ПО — это важно для нас и для клиентов.

Задачи: — Аналитика данных в компании Rambler Требования: — Опыт от 1 года — Работа с Python и SQL — Использование визуализаторов данных Условия: — Работа в Москве — Гибридный формат работы — Зарплата обсуждается индивидуально

Booking — сервис интернет-бронирования отелей по всему миру. Вакансия Data Scientist II (Finance Payments) в компании Booking, расположенной в Амстердаме. Требования к опыту и навыкам: применение методов GenAI, знание SQL, владение Python или R. Размер команды компании — более 10 тысяч человек. CEO компании — Glenn Fogel, ранее вице-президент Morgan Stanley. В компании работает много русскоязычных сотрудников.

Задачи: — Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив — Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop — Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта — Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене — Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы — Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента — Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений Требования: — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов — Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации — Уверенный выбор алгоритмов под задачу — Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов — Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование — Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL — Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью — Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах — Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference — Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными

Задачи: — Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен. — Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей. — Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев). — Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок. Требования: — 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений. — Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH. — Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome). — Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения. Условия: — Удалёнка из любого города РФ или офис по желанию. — Оформление по договору ИП. — Зарплата 350 000 – 400 000 ₽ Gross.

Задачи: — Мониторинг рынка: отслеживание котировок, объемов торгов и рыночных трендов на ключевых криптобиржах (Binance, Bybit, OKX и др.). — Техническая поддержка торговли: выставление и контроль исполнения ордеров по четким указаниям ведущего трейдера. — Ведение отчетности: ежедневная фиксация результатов торговых сессий, заполнение торговых журналов и расчет PnL (прибылей и убытков). — Сбор и анализ информации: поиск новостей, крипто-инсайдов и важных макроэкономических событий, способных повлиять на волатильность рынка. — Работа с таблицами: ведение баз данных в Excel или Google Таблицах, автоматизация базовых расчетов. Требования: — Базовые знания крипторынка: понимание того, что такое спот, фьючерсы, лонг/шорт, плечо (leverage), ордера (Limit, Market, Stop-loss). — Аналитический склад ума: умение быстро работать с цифрами, большими объемами данных и графиками. — Высокий уровень дисциплины: четкое следование правилам риск-менеджмента и торговой стратегии без проявления эмоций. — Уверенный пользователь ПК: отличное владение Excel/Google Sheets (формулы, сводные таблицы); — базовые навыки работы с TradingView будут преимуществом. — Стрессоустойчивость и концентрация: готовность оперативно реагировать на резкие изменения рынка. Будет плюсом: — Опыт личной торговли криптовалютой или на традиционных финансовых рынках. — Понимание основ технического и фундаментального анализа. — Знание английского языка на уровне Upper-Intermediate (для чтения зарубежной аналитики и новостей). — Минимальные навыки программирования (Python, SQL) для автоматизации сбора данных. Условия: — Обучение и менторство: сильная практическая база от ведущего трейдера компании с перспективой перехода на позицию самостоятельного трейдера. — График работы: гибкий или посменный (так как крипторынок работает 24/7), обсуждается индивидуально. — Формат: удаленная работа или комфортный офис.

Задачи: — Администрировать и поддерживать Linux-инфраструктуру: 2 000+ виртуальных машин и 500+ физических серверов — Работать с PostgreSQL и Greenplum, включая troubleshooting производительности и надёжности — Поддерживать KeyDB, ClickHouse и Kafka — Настраивать и поддерживать Nginx, Jenkins, GitLab CI, DataHub, Allure и Airflow — Автоматизировать инфраструктурные задачи с помощью Ansible, Python и Bash — Работать с Docker и Kubernetes, включая деплой приложений через Helm Требования: — 3+ года администрирования Linux Ubuntu — Хорошее понимание Linux internals, сетей, системных сервисов и troubleshooting — Опыт администрирования PostgreSQL и/или Greenplum — Docker, Kubernetes, автоматизации инфраструктуры с Ansible — Скрипты Python и/или Bash — Опыт работы с AWS и OpenStack — Опыт работы с CI/CD, особенно GitLab CI и/или Jenkins — Опыт работы с Prometheus, Grafana — Английский — B1+ для технической документации и письменной коммуникации Будет плюсом: — Опыт с AWS SageMaker — Опыт работы с высоконагруженными распределёнными системами — Опыт работы с PCI DSS

Задачи: — Ключевое влияние на продукт: проектирование и развитие пайплайнов оценки качества всех компонент AI-чата на базе LLM-моделей и агентских систем. — Разработка мультиязычных моделей и адаптация решений под особенности разных стран для международных рынков. — Масштабирование решений и запуск AI-чата в новой стране за две недели. — Совместная работа с продуктовой и технической командами, взаимодействие с продакт-менеджерами и участие в продуктовых решениях. Требования: — Применение методов анализа данных и ML. — Владение Python и SQL. — Желание заниматься ML, NLP и аналитикой. — Умение делать выводы на основе данных. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия для предотвращения тревожности и выгорания.

Задачи: — Развивать и приводить в порядок критически важную инфраструктуру бэк-офиса (reporting, reconciliations, integrations, data pipelines). — Backend для внутренних финтех-процессов: payments, reporting, reconciliations. — Интеграции с банками и платежными провайдерами. — Работа с сырыми финансовыми данными и API. — Оптимизация внутренних процессов и инструментов. Требования: — От 3+ лет коммерческого опыта с Go (основной язык). — Опыт с Python. — Опыт в payments / crypto / fintech (обязательно). — Опыт работы с public API или data ingestion. — Опыт с ОТС деск и/или опыт с трежерис. — Опыт работы в малых/средних командах, где разработчик решает задачи end-to-end. — Активное использование AI в разработке. — Ownership mindset: самостоятельность, внимание к деталям, ответственность. Условия: — Работа по CET timezone из любой точки мира. — B2B контракт с отпускными и больничными. — Конкурентная зарплата и годовой бонус. — Small senior team, без бюрократии. — Активно развивающийся продукт без легаси.

About this role As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale. This role will also be key to adapting ML workflows to take advantage of modern AI productivity tools. You won’t just build models, you will architect the systems that allow those models to help tens of thousands of small retailers compete and grow their local businesses. What You Will Do: — Define and drive the long-term architecture of Faire’s ML platform including training, inference, feature management, governance — Establish company-wide standards for code quality, testing, MLOps (CI/CD), experimentation, model lifecycle management, and observability — Lead adoption and advanced use of Unity Catalog, multi-workspace strategies, and data/ML mesh patterns — Architect highly scalable ML workflows using Spark, Delta Lake, and MLflow — Optimize performance, reliability, and cost of the ML platform — Evaluate and integrate emerging Databricks features — Stay ahead of the curve by engaging with the latest developments in machine learning and AI — Serve as senior ML technical advisor to Faire’s data science and production engineering teams — Represent Faire at ML conferences and meetups — Mentor ML engineers and raise the overall bar for Machine Learning at Faire What it takes: — 10-12 years of experience building and improving large-scale ML or data platforms — A degree (preferably graduate level) in Computer Science, Engineering, Statistics, or a related technical field — Deep expertise in Databricks lakehouse architecture, including governance via Unity catalog, orchestration via Workflows, and cost optimization — Proven ability to design systems that support multiple data science teams and production workloads — Strong background in distributed systems, ML infrastructure, and cloud architecture — Demonstrated technical leadership across teams and orgs; ability to influence without authority — Experience integrating LLM workflows into enterprise platforms is a plus — Previous contributions to open source ML Infrastructure projects or research publications is a very strong plus Tech Stack: Faire uses a modern cloud based tech stack. For this role, you’ll want to be proficient with the following: — Languages: Python, SQL, Kotlin — ML Frameworks: PyTorch, PySpark, MLFlow — Big Data & Processing: Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL — Cloud & Infrastructure: AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, Terraform — Generative AI: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Conditions: Hybrid work format with office presence 3 days per week (Tuesdays, Thursdays, and a flex day) and flexibility to work remotely up to 4 weeks per year. Remote work possible for candidates located in Ontario, Canada. Salary Range: $248,000 to $341,000 per year, eligible for equity and benefits. Actual base pay depends on skills, experience, market demands, and location. Base pay range subject to change.

Задачи: — Создавать и поддерживать платформу наблюдаемости, которая собирает телеметрию клиентов — события, логи и трассировки — с использованием OpenTelemetry и лучших отраслевых практик — Разрабатывать возможности дашбордов и визуализации для команд поддержки и полевых команд, обеспечивая видимость состояния системы в реальном времени, выявление проблем и трендов, а также помогать клиентам сохранять устойчивость в масштабе — Проектировать и реализовывать систему уведомлений и оповещений, основанную на данных телеметрии и эвристиках с использованием AI-агентов и lakehouse-интеллекта — Писать инфраструктуру как код с помощью Helm и Terraform для упрощения развертывания и эксплуатации внутри Dremio — Создавать и поддерживать фреймворки приложений, стандартизирующие разработку между командами, решая сквозные задачи, такие как внедрение зависимостей и контроль доступа на основе ролей в масштабе — Сотрудничать с командами SRE и DevOps для определения лучших практик и предоставления стандартизированных решений для общих инженерных рабочих процессов — Взаимодействовать с сообществом разработчиков для понимания их проблем и превращения этих знаний в улучшения платформы — Помогать определять и реализовывать дорожную карту и этапы интеграции с платформой SAP HANA/BDC для обеспечения единого опыта Требования: — Степень бакалавра, магистра или выше в области компьютерных наук или смежной области — Опыт работы в разработке программного обеспечения не менее 5 лет — Опыт работы с Java не менее 2 лет — Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Helm, Terraform или эквивалент) не менее 2 лет — Глубокий опыт работы с одной из основных облачных платформ (AWS, Azure или GCP) — Практический опыт работы с OpenTelemetry или аналогичными платформами наблюдаемости — Опыт работы с Kubernetes и Docker — Хорошее понимание основ сетевых технологий (TCP/IP, DNS, HTTP) — Желание изучать новые технологии и умение решать сложные задачи Преимущества: — Опыт создания SaaS микросервисов и распределённых систем — Опыт работы с многопоточными или асинхронными моделями программирования — Владение NoSQL базами данных (MongoDB, RocksDB) или Redis — Опыт работы с CI/CD инструментами (Jenkins, ArgoCD) — Знание других языков программирования, таких как C++, Go, Python, Node.js, Rust и др. — Опыт в обработке запросов, распределённых системах, контроле конкуренции, репликации данных или системах хранения — Опыт настройки Java GC/heap, Apache Arrow, SQL операторов или оптимизации путей данных Условия: — Удалённая работа из Португалии или другого места — Полная занятость Компания Dremio — это платформа lakehouse для самообслуживания аналитики и ИИ, использующая открытые технологии, включая Apache Iceberg и Apache Arrow, обеспечивающая гибкость и скорость получения инсайтов при снижении затрат.

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Строить 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 / Information Retrieval / Applied AI. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM / RAG / AI-agent приложениями. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт 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 FastAPI, REST, Docker, Git. — Многоязычный 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. Условия: — Работа в Инчхоне, Южная Корея. — Полная занятость. — Формат работы: офис / гибрид. — Конкурентная зарплата, обсуждается индивидуально. — Возможна поддержка с визой и релокацией.

Задачи: — Разрабатывать и внедрять решения автоматизации на протяжении всего жизненного цикла сотрудника: от найма до увольнения — Использовать Low-Code / No-Code платформы для быстрого создания рабочих процессов, запуска автоматизаций и поддержки бизнес-пользователей — Моделировать и поддерживать базы данных HR, обеспечивая масштабируемость и надежность — Писать пользовательские скрипты на JavaScript для интеграций, трансформации данных, вызовов API и автоматизации рабочих процессов — Интегрировать HR-системы и внутренние инструменты через REST API, вебхуки, JSON, OAuth и другие распространённые методы — Работать с Airtable или аналогичными платформами для структурирования данных, создания кастомных представлений и триггеров автоматизаций — Мониторить и оптимизировать существующие автоматизации, анализировать метрики и устранять узкие места — Сотрудничать с HR, IT и заинтересованными сторонами для преобразования бизнес-процессов в технические рабочие процессы — Предлагать идеи, экспериментировать с новыми инструментами и улучшать процессы автоматизации — Документировать созданные решения, обучать коллег и создавать базу повторно используемых практик Требования: — Уверенные навыки моделирования баз данных: реляционные или полуструктурированные модели — Отличное владение JavaScript, включая асинхронные паттерны и модули — Опыт работы с Low-Code/No-Code инструментами (Make, n8n, Zapier, Power Automate, Retool, Bubble и др.) — Знание Airtable или аналогичных платформ будет плюсом — Понимание API, REST, вебхуков, JSON, OAuth и интеграционных паттернов — Способность анализировать и переводить бизнес-процессы HR в автоматизированные рабочие процессы — Аналитический склад ума, внимание к деталям и умение оптимизировать решения — Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и нетехническими командами — Самостоятельность и инициативность в работе — Уровень английского B2 и выше для эффективного общения в международной команде Плюсы: — Опыт работы в HR-технологиях, HRIS, финтехе или стартапах — Знание других языков программирования (Node.js, Python) и инструментов визуализации данных (SuperSet, Power BI, Tableau, Looker) — Знание SQL, облачных платформ (AWS, GCP, Azure) и RPA (например, UIpath) — Понимание вопросов конфиденциальности данных, соответствия GDPR и безопасности, особенно в HR — Готовность работать в условиях неопределённости и создавать новые системы Условия: — Поддержка релокации в Мексику для сотрудника и семьи — Гибкий формат работы: офис или удалённо — Медицинское страхование — Бюджет на образование: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации — Бюджет на здоровье: компенсация расходов на ментальное здоровье и фитнес — Отпуск: 20 дней оплачиваемого отпуска и оплачиваемый больничный

Задачи: — Владение AI-функциями от концепции до продакшена, интеграция LLM и кастомных моделей. — Работа с задачами реального времени в области live-стриминга: модерация контента, рекомендации и прочее. — Обучение и донастройка моделей на продакшен-данных с обеспечением производительности под реальной нагрузкой. — Оценка и выбор между созданием собственных моделей и покупкой готовых на основе данных. — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и кросс-функциональными командами для разработки функций. Требования: — Опыт разработки ПО 5+ лет с практическим опытом работы с LLM. — Подтверждённый опыт обучения и деплоя моделей машинного обучения. — Сильные навыки Python и PyTorch, знание production-level сервинга. — Понимание принципов production engineering: мониторинг, отладка, оптимизация. — Английский на уровне Intermediate или выше. Плюсы: — Опыт работы с real-time видео/аудио инференсом, модерацией контента или рекомендательными системами. — Знакомство с ML инфраструктурой: Docker, Kubernetes, GCP. Условия: — Конкурентная зарплата, бонусы и опционы (все являются партнёрами). — Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга. — Комфортный офис в Лимассоле с питанием и перекусами. — Медицинская страховка: 100% для сотрудника, 75% для семьи. — Доступ к матчам и мероприятиям Aris Limassol F.C. — Возможности профессионального роста и командных активностей. Формат работы: onsite (офис в Лимассоле).

Обязанности: — Разработка и поддержка витрин данных по продуктам страхования — Построение воронок прохождения этапов в мобильном приложении — Написание чистого кода и автоматизированных пайплайнов отчётности с последующей передачей команде ПРОМ-разработки — Формирование требований/заявок на ПРОМ-реализацию, взаимодействие с разработчиком ПРОМ-витрин на этапе внедрения — Плотная коммуникация с командами-заказчиками для сбора и уточнения потребностей в аналитике (в т.ч. размытых бизнес-требований) — Ad-hoc аналитика по запросам бизнеса — Периодически — клиентская аналитика в страховом направлении — Постепенный перевод проверенных временем решений в ПРОМ и интеграция с «Навигатором» Требования: — Опыт работы аналитиком данных от 1–3 лет в компаниях финансового сектора (банки/страховые) — Уверенный SQL, опыт работы с Greenplum — Python — для автоматизаций, выгрузок, трансформаций данных — Умение строить простые ML-модели (регрессия, классификация) — Опыт работы с Hadoop/Hive/Spark — Excel продвинутого уровня: сводные таблицы, составные формулы, ВПР, элементы прогнозирования — Базовые навыки сборки pipeline/отчетов/дэшей — Готовность работать с CI/CD — Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации — Понимание страховых продуктов, банковского сектора Условия: — Гибридный формат работы (современный офис в Москве на метро Проспект мира) — Льготные ипотечные условия кредитования — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие — ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких — Корпоративная пенсионная программа — Детский отдых и подарки за счет Компании — Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификаци.