Вакансии

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать бэкенд‑сервисы для ИИ‑агентов на базе Yandex AI Studio (агенты, RAG, инструменты, автоматизации). — Интегрировать агентов с внутренними системами через REST API (тикет‑системы, внутренние сервисы): обработка запросов, авторизация, ошибки, retry, логирование. — Строить и поддерживать пайплайны обновления RAG‑баз: загрузка/парсинг документов, генерация эмбеддингов, идемпотентные апдейты векторной базы, логирование изменений. — Организовывать автоматическую оценку качества агентов (eval‑harness): подготовка тестовых наборов, прогон запросов, расчёт метрик, отчёты о регрессиях. — Проводить анализ логов/трейсов работы агентов: базовые метрики, выявление проблемных сценариев, формулировка гипотез и приоритетных улучшений. — Обеспечивать надёжность и наблюдаемость: внятные логи, метрики, обработка ошибок, стабильность при повторных запусках. — Взаимодействовать с командой по требованиям, документации и интеграциям; при необходимости поддерживать и дорабатывать существующие скрипты/сервисы. Требования: Обязательные: — Уверенный Node.js, умение писать чистый, тестируемый код, работать с асинхронностью/конкурентностью. — Понимание принципов работы RAG: загрузка/парсинг документов, эмбеддинги, векторные базы, стратегии апдейтов. — Опыт работы с REST API: заголовки, тело, авторизация, обработка ошибок; базовое понимание CI/CD. — Навыки работы с данными: JSON/CSV, базовая нормализация и дедупликация, написание простых скриптов/утилит. — Готовность разбираться в логах/трейсах, считать метрики и предлагать улучшения. — Опыт работы с sql база данных. Будет плюсом: — Опыт с Open WebUI (кастомные функции/интеграции) и Yandex AI Studio (агенты, RAG, инструменты). — Знакомство с Python на уровне чтения/поддержки скриптов (для взаимозаменяемости и миграции). — Работа с ITSM/тикет‑системами (Jira и аналоги), LDAP/AD, Nginx, Linux/Windows Server. — Навыки документирования (требования, схемы в Mermaid/PlantUML/C4). Условия: — Работа в аккредитованной IT-компании. — Различные форматы работы: гибрид / офис / удалённый формат. — Возможности для профессионального и карьерного роста: карьерные треки. — Внутреннее и внешнее обучение. — Расширенная программа лояльности и скидки на услуги и товары Рольф, и партнеров (фитнес, изучение языков, кэшбэки, библиотеки профессиональной литературы и др.).

Задачи: — Анализировать технические, пользовательские и экономические события, связанные с работой сервисов и дата-продуктов — Строить и развивать аналитические витрины — Определять и рассчитывать SLI/SLO и другие показатели надежности — Анализировать доступность сервисов, время отклика, уровень ошибок, использование и стоимость эксплуатации — Выявлять аномалии, закономерности и точки ухудшения показателей — Проводить анализ с использованием SQL, Python и статистических методов — Создавать понятные дашборды, отчеты и рекомендации для владельцев сервисов и дата-продуктов — Оценивать эффект реализованных инициатив: изменение базовых показателей, MTTD/MTTR, полноту сигналов, долю полезных рекомендаций и экономический эффект Требования: — Опыт аналитики данных и построения аналитических витрин — Уверенное знание SQL — Практический опыт анализа данных с использованием Python — Понимание принципов мониторинга и оценки надежности IT-сервисов — Опыт работы с SLI/SLO или аналогичными показателями — Опыт анализа доступности, времени отклика, ошибок и нагрузки — Владение статистическими методами анализа Будет преимуществом: — Опыт работы с SLA, MTTD, MTTR — Опыт аналитики в командах мониторинга, эксплуатации или надежности сервисов — Опыт анализа стоимости эксплуатации IT-сервисов — Опыт анализа временных рядов — Опыт работы с высоконагруженными или распределенными системами Условия: — Внутренние семинары, митапы, обучение — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидка на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Техника для комфортной работы — Сессии профессионального развития персонала с планом индивидуального развития каждого сотрудника

Отдел занимается обеспечением качества в нескольких направлениях: Развитие и поддержка процессов производства Развитие сервиса нагрузочного тестирования Развитие автоматизированного тестирования Чем надо заниматься: — Участвовать в нагрузочном тестировании продуктов компании - разрабатывать средства/скрипты нагрузочного тестирования, проводить нагрузочное тестирование — Помогать командам в интерпретации результатов нагрузочного тестирования, а так же участвовать в развитии процесса НТ в компании От тебя потребуются: — Практический опыт в области нагрузочного тестирования от 3 лет — Понимание основных метрик: RPS, перцентили времени отклика (p95/p99), уровень ошибок и пропускная способность — Опыт работы с инструментами нагрузочного тестирования, такими как Jmeter, Gatling, Locust — Навыки работы с реляционными СУБД: написание SQL-запросов, понимание принципов работы индексов, планов выполнения и механизмов блокировок — Умение выявлять и анализировать проблемы производительности: работа с метриками, графиками и логами, определение узких мест (приложение, база данных, инфраструктура), понимание принципов работы JVM (heap, сборка мусора, профилирование) — Опыт использования систем мониторинга (Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics) — Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes) — Базовые навыки программирования на C, Java или Python Будет здорово, если у тебя есть опыт работы: — Практический опыт запуска тестов НТ в CI/CD-пайплайнах ЧТО У НАС ЕСТЬ: — Достойный уровень заработной платы + премии — Официальное трудоустройство, социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, телемедицина, полис для выезжающих за рубеж, доплата по больничным листам до 20 дней в году, материальная помощь в особых случаях — Профессиональное развитие: обучение за счет компании, посещение профильных конференций, электронная библиотека — Корпоративная культура: командные виды спорта, корпоративные мероприятия, тимбилдинги, лектории — Комфортный офис на ст.м. Римская (БЦ «Голден Гейт»): зоны отдыха, корпоративная столовая, кухни с чаем, кофе и снеками — График работы: 5/2, возможность работать удаленно

Задачи: — Проходить онбординг, знакомиться с ментором и тим-лидом, погружаться в курс дела — Получать первые боевые задачи на дизайн или оценку экспериментов с поддержкой ментора — Продумывать дизайн A/B-тестов на магазинах или лояльных клиентах и интерпретировать их результаты — Помогать руководителям инициатив в оценке экспериментов — Исследовать новые подходы к оценкам A/B-тестов, преимущество — знания статистики и causal inference — Помогать развивать core-библиотеку для оценки и дизайна A/B-тестов — Решать различные ad-hoc запросы: эконометрические задачи, модели прогнозирования, рекомендательные системы Требования: — Понимание термина "ad-hoc" и его сути — Уверенное владение Python (pandas, numpy, matplotlib и базовый набор для аналитики данных) — Знание SQL (join'ы, оконные функции) — Знание статистики и основ машинного обучения — Аналитический склад ума, наблюдательность, умение внимательно анализировать — Желательно, но не обязательно, любовь к мемам — Преимущество — владение бигдатой Условия: — Продолжительность стажировки 6 месяцев, full-time (40 часов в неделю) — Удаленная работа с возможностью работать из офиса в Москве — Оклад 100 тыс. рублей, gross — Помощь менторов на всем этапе стажировки — Коллектив, атмосфера, оффлайн-тимбилдинги — Технический стек: Hadoop, Hive, Spark; данные хранятся в Hadoop — Оборудование: 2 сервера Intel Xeon 32Core 256 GB RAM Bare Metal, ноутбуки HP / Dell — Влияние на бизнес: задачи затрагивают более 22000 магазинов по всей стране — Data Science — ключевое направление компании — Роль дата-сайентиста: полный цикл от понимания бизнес-потребности до внедрения решений — Регулярные встречи 3-4 часа в неделю, не мешают работе — Карьерный рост по результатам performance review два раза в год — Задачи могут быть исследовательскими и продуктивными — На этапе стажировки роль сервисная Контакт для отклика: tg @Zzzelar https://t.me/Zzzelar

Location: United States Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients. We're looking for a Data Analyst, Regulatory Analytics and Reporting to join our team remotely! The #1 goal of this role is to turn complex compliance and regulatory data into clear, actionable insights that protect the business, satisfy regulators, and support senior leadership in making high-stakes decisions. You'll work at the intersection of data engineering, regulatory reporting, and compliance operations in a fast-paced, high-scrutiny environment where accuracy and audit-readiness are non-negotiable. Beyond technical expertise, success in this role depends on being a true business partner who combines data-driven insights with deep knowledge of compliance regulations and frameworks. You'll own end-to-end data management from building and maintaining datasets and pipelines to designing dashboards and insights for compliance and leadership teams. You will also automate compliance processes and workflows to boost efficiency and minimize human error. If you combine exceptional data analysis expertise with solid knowledge of compliance regulations, a keen eye for regulatory risk, and the drive to shape the future of crypto with a top-tier brand - this is your next mission!   THE OPPORTUNITY - Own the design of dashboards, compliance metrics, and regulatory reports, turning data into actionable insights for stakeholders, cross-functional partners, and regional compliance officers - Automate end to end compliance related data solutions, governance controls, and automations to boost efficiency and minimize manual intervention - Dive into large, complex datasets to turn findings into scalable, audit-ready data models that facilitate regulatory reporting and analytics - Translate regulatory and business requests into accurate reports and automated data pipelines using Python, SQL, DBT and Airflow - Lead cross-functional projects with analysts, engineers, and compliance teams to build and maintain high-quality data pipelines and sources - Coordinate client data quality monitoring by identifying issues, flagging remediations, and partnering with responsible teams to ensure timely resolution - Support ad-hoc data requests for audits, exams, risk assessments, and day-to-day business needs - Deliver insights that shape compliance direction through clear, data-driven storytelling   WHAT YOU BRING - 5+ years of experience in data analysis and data management within financial services or a regulated industry, with hands-on experience in compliance and regulatory reporting across frameworks such as AML, KYC, Sanctions, MiCA, or MiFID - Solid understanding of regulatory risk and the ability to operate effectively in high-scrutiny, audit-ready environments - Expert SQL skills including complex joins, CTEs, and analytical functions, paired with proficiency in Python libraries such as pandas, matplotlib, and plotly - Hands-on experience using dbt or similar tooling to model and organize high fidelity data for reporting and decision-making - Experience setting up and managing data pipelines with a strong understanding of data workflow orchestration - Proficiency with BI and data visualization tools such as QuickSight, Power BI, or Superset to build executive-facing dashboards - Strong communicator who can simplify complex data ideas for both technical and non-technical audiences - Alignment with the values outlined in Kraken's Tentaclements document   NICE TO HAVES - Degree in Mathematics, Statistics, Finance, Information Systems, or a related technical field - Passion for continuous learning and approaching problems with a beginner's mindset - Solid understanding of the cryptocurrency space and how financial markets function Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on Twitter https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Location: United Kingdom; Brazil; Ireland; Cyprus; Portugal; Lithuania; Czech Republic; Canada; Poland Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We're looking for a Data Analyst, Regulatory Analytics and Reporting to join our team remotely! The #1 goal of this role is to turn complex compliance and regulatory data into clear, actionable insights that protect the business, satisfy regulators, and support senior leadership in making high-stakes decisions. You'll work at the intersection of data engineering, regulatory reporting, and compliance operations in a fast-paced, high-scrutiny environment where accuracy and audit-readiness are non-negotiable. Beyond technical expertise, success in this role depends on being a true business partner who combines data-driven insights with deep knowledge of compliance regulations and frameworks. You'll own end-to-end data management from building and maintaining datasets and pipelines to designing dashboards and insights for compliance and leadership teams. You will also automate compliance processes and workflows to boost efficiency and minimize human error. If you combine exceptional data analysis expertise with solid knowledge of compliance regulations, a keen eye for regulatory risk, and the drive to shape the future of crypto with a top-tier brand - this is your next mission!   THE OPPORTUNITY - Own the design of dashboards, compliance metrics, and regulatory reports, turning data into actionable insights for stakeholders, cross-functional partners, and regional compliance officers - Automate end to end compliance related data solutions, governance controls, and automations to boost efficiency and minimize manual intervention - Dive into large, complex datasets to turn findings into scalable, audit-ready data models that facilitate regulatory reporting and analytics - Translate regulatory and business requests into accurate reports and automated data pipelines using Python, SQL, DBT and Airflow - Lead cross-functional projects with analysts, engineers, and compliance teams to build and maintain high-quality data pipelines and sources - Coordinate client data quality monitoring by identifying issues, flagging remediations, and partnering with responsible teams to ensure timely resolution - Support ad-hoc data requests for audits, exams, risk assessments, and day-to-day business needs - Deliver insights that shape compliance direction through clear, data-driven storytelling   WHAT YOU BRING - 5+ years of experience in data analysis and data management within financial services or a regulated industry, with hands-on experience in compliance and regulatory reporting across frameworks such as AML, KYC, Sanctions, MiCA, or MiFID - Solid understanding of regulatory risk and the ability to operate effectively in high-scrutiny, audit-ready environments - Expert SQL skills including complex joins, CTEs, and analytical functions, paired with proficiency in Python libraries such as pandas, matplotlib, and plotly - Hands-on experience using dbt or similar tooling to model and organize high fidelity data for reporting and decision-making - Experience setting up and managing data pipelines with a strong understanding of data workflow orchestration - Proficiency with BI and data visualization tools such as QuickSight, Power BI, or Superset to build executive-facing dashboards - Strong communicator who can simplify complex data ideas for both technical and non-technical audiences - Alignment with the values outlined in Kraken's Tentaclements document   NICE TO HAVES - Degree in Mathematics, Statistics, Finance, Information Systems, or a related technical field - Passion for continuous learning and approaching problems with a beginner's mindset - Solid understanding of the cryptocurrency space and how financial markets function Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on Twitter https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Задачи: — преподавание в одной из следующих областей: web development (full stack / frontend / backend), кибербезопасность (основы cybersecurity, ethical hacking), ai engineering (Python, machine learning, LLM), web design (UI/UX, Figma). Требования: — опыт и портфолио в выбранной области не менее 1–2 лет; — умение просто и интересно объяснять сложные концепции; — опыт преподавания или наставничества (преимущество); — ответственность и заинтересованность в результатах учеников. Условия: — современная IT-лаборатория, оснащённая новейшими технологиями; — гибкий график работы (подходит и для студентов); — возможность участия в сильной сети профессионалов и других проектах. Местоположение: Yangihayot tumani, TIST здание.

Задачи: – поддерживать и развивать REST API; – дорабатывать модели, сериализаторы, административную панель и бизнес-логику; – развивать интеграцию с Bitrix24; – писать миграции PostgreSQL и следить за безопасностью изменений схемы; – поддерживать Celery worker и периодические задачи; – выявлять и исправлять технический долг; – разбирать ошибки production и доводить исправления до релиза; – писать и поддерживать тесты; – постепенно разделять крупные модули без рискованного переписывания проекта. Требования: – коммерческий опыт разработки на Python и Django; – уверенное знание Django ORM и Django REST Framework; – опыт работы с PostgreSQL: миграции, индексы, транзакции, блокировки; – понимание Celery и очередей сообщений; – опыт написания тестов на pytest; – умение работать с Docker и CI/CD; – способность читать чужой код и вносить локальные изменения вместо переписывания системы целиком; – самостоятельность в диагностике ошибок. Будет плюсом: – опыт использования AI для ускорения разработки; – опыт интеграции с Bitrix24; – опыт поддержки проекта с большим количеством связей между моделями

Задачи: — принять проект у подрядчика и перенести разработку внутрь команды — изучить кодовую базу и инфраструктуру, проверить полноту передачи проекта, стабилизировать тесты и CI, оценить технический долг — поддерживать и развивать проект — поддерживать и развивать REST API — дорабатывать модели, сериализаторы, административную панель и бизнес-логику — развивать интеграцию с Bitrix24 — писать миграции PostgreSQL и следить за безопасностью изменений схемы — поддерживать Celery worker и периодические задачи — выявлять и исправлять технический долг — разбирать ошибки production и доводить исправления до релиза — писать и поддерживать тесты — постепенно разделять крупные модули без рискованного переписывания проекта Требования: — коммерческий опыт разработки на Python и Django — уверенное знание Django ORM и Django REST Framework — опыт работы с PostgreSQL: миграции, индексы, транзакции, блокировки — понимание Celery и очередей сообщений — опыт написания тестов на pytest — умение работать с Docker и CI/CD — способность читать чужой код и вносить локальные изменения вместо переписывания системы целиком — самостоятельность в диагностике ошибок Будет плюсом: — опыт использования AI для ускорения разработки — опыт интеграции с Bitrix24 — опыт поддержки проекта с большим количеством связей между моделями Условия: — формат работы: удаленно, полная занятость — прайм-тайм команды 10:00–18:00 МСК — зарплата от 170 до 210 тыс руб gross/мес, выплата раз в месяц

Задачи: — Составлять тестовую документацию: тест-кейсы, тест-планы, чек-листы, протоколы тестирования релизов; — Изучать и оценивать требования к ПО на предмет полноты и покрытия функциональности; — Функциональное, регрессионное, интеграционное тестирование; — Анализ, воспроизведение, локализация дефектов; — Участие в создании автотестов; — Работа в JIRA, Confluence, Bitbucket. Требования: — Опыт тестирования enterprise решений от 3 лет; — Знание методик тестирования; — Опыт тестирования REST API; — Знание JSON и XML (XSD); — Умение работать с консолью браузера; — Знания JavaScript; — Умение писать автотесты на фреймворке Jest с использованием Selenium. Желательные навыки: — Участие в реализации web-проектов с нуля; — Знание backend-стека (Node.js, Express, Sequelize, PostgreSQL, ClickHouse). Условия: — Оформление в штат аккредитованной ИТ-компании по ТК РФ или ИП: полностью белая заработная плата, оплачиваемые отпускные и больничные; — Индексация заработной платы; — Расширенная программа ДМС; — Скидки на фитнес, кино и уроки английского; — Техника по требованиям проекта. Не рассматриваем Java, Python, TS и другие языки на данную позицию.

Задачи: — Анализ платного и органического привлечения — Исследование причин оттока пользователей на сайте — Улучшение атрибуции — Создание дашбордов — Проведение экспериментов с кросс-функциональной командой Demand and Supply Требования: — Опыт в маркетинговой аналитике не менее 2 лет — Опыт в B2C HealthTech, телемедицине, подписных цифровых продуктах или электронной коммерции — Опыт веб-маркетинговой аналитики по платному привлечению, воронкам конверсии, атрибуции и ROI — Опыт работы с рынками США, Европы или другими международными рынками — Владение SQL, Python для анализа и BI-инструментами — Опыт работы с PostHog, Mixpanel, GA4 или аналогичными инструментами — Знание статистики и A/B тестирования — Свободное владение русским и английским (уровень B2+) — Наличие доступности по времени, пересекающему CET/CEST — Опыт, ограниченный только мобильной или десктопной аналитикой, не подходит Условия: — Влияние на маркетинговые решения — Полностью удалённая работа в B2B-среде — Возможности для роста — Медицинская страховка после испытательного срока — Компенсация на оздоровление — Оплачиваемый отпуск и больничные — Уроки английского языка через Preply

Задачи: — Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей внутри различных срезов умности, постановка и выбор сетапа эксперимента — творческий этап. — Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора обучающих данных, их синтеза, обработки и фильтрации в новых доменах, масштабировать пайплайны, делать их более эффективными. — Изменение обучения: модифицировать обучение модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние на качество. — Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов; модели для генерации обучающих данных — SOTA в своём узком домене; модели-фильтры для отсева некачественных данных. — Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять, как масштабирование влияет на рост рассуждающих способностей. Требования: — Глубокое понимание NLP. — Знание Python и опыт разработки на нём. Условия: — В крупных офисах есть спортзалы с тренажёрами, инвентарём и душевыми. — Полный список бонусов доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Задачи: — Design, build, and maintain data infrastructure and pipelines spanning both batch and real-time / streaming workloads, contributing to architectural decisions along the way — Build and maintain scalable, efficient, and reliable ETL/ELT pipelines using languages and frameworks such as Python, SQL, Spark, Flink, Beam, or equivalents — Work on real-time or near-real-time data solutions (e.g. CDC, streaming, micro-batch) for use cases that require timely data — Partner with data scientists, ML engineers, analysts, and product teams to understand data requirements, define SLAs, and deliver coherent data products that others can self-serve — Establish data quality, validation, observability, and monitoring frameworks (data auditing, alerting, anomaly detection, data lineage) — Investigate and resolve complex production issues: root cause analysis, performance bottlenecks, data integrity, fault tolerance — Document data flows, data dictionaries, architecture patterns, and operational runbooks Требования: — 5+ years of experience in data engineering (or similar) roles — Strong experience in ETL/ELT pipeline design, implementation, and optimization — Deep expertise in Python and SQL writing production-quality, maintainable, testable code — Experience with large-scale data warehouses (e.g. Databricks, BigQuery, Snowflake) — Solid grounding in software engineering fundamentals, data structures, and systems thinking — Hands-on experience in data modeling (dimensional modeling, normalization, schema design) — Experience building systems with real-time or streaming data (e.g. Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming), and familiarity with CDC frameworks — Experience with orchestration / workflow frameworks (e.g. Airflow) — Familiarity with data governance, lineage, metadata, cataloging, and data quality practices

MEDvidi, a US-based mental healthcare platform, is seeking an AI Product Analyst to focus on Voice AI Agents that engage with patients and automate key parts of their care journey. The role involves analyzing AI behavior in production, identifying failure patterns such as hallucinations and inconsistencies, and assessing AI quality and reliability through examination of call transcripts, conversation logs, and operational data. Responsibilities include developing monitoring frameworks and dashboards to track AI performance, detecting anomalies and shifts in quality, and measuring the impact of AI on patient experience and business outcomes. Collaboration with Product, Engineering, QA, and Operations teams is essential. Candidates should have over three years of experience in Product, Data, or Operational Analytics, proficiency in SQL and Python for handling large text datasets, familiarity with ML pipelines or AI products, and an understanding of LLM limitations and AI failure modes. Experience in building monitoring systems and strong communication skills to translate insights into product decisions are required. Fluency in Russian and English (B2+) and availability during CET-overlapping hours are necessary. Preferred qualifications include experience with conversational AI, evaluating LLM outputs, and knowledge of AI quality metrics. The position offers remote work, involvement with impactful AI healthcare products, and benefits such as health insurance and paid leave.

Задачи: — Поддерживать и улучшать payment reports и dashboards — Готовить аналитические отчёты и data extracts — Мониторить payment performance, alerts и ключевые метрики — Находить аномалии в платёжных данных и анализировать причины — Проверять качество данных и consistency между источниками — Работать с большими product и transactional datasets — Автоматизировать recurring reports и analytical workflows Требования: — 1–3 года опыта в Data / Product Analytics — Сильный SQL — Практический Python для анализа данных и автоматизации — Опыт с большими датасетами и BI dashboards — Advanced Excel / Google Sheets — Умение валидировать данные, находить inconsistencies и anomalies — Внимательность к деталям, ownership mindset, быстрая обучаемость — Опыт с Payment / transactional / billing / financial data (плюс) — Опыт с Subscription, fintech, e-commerce, gaming или high-volume B2C (плюс) — Опыт с AWS Athena / S3 (плюс) — Опыт с Tableau / Superset / Looker (плюс) — Опыт с автоматизацией отчётов (плюс) — Интерес к AI tools (плюс)

Location: Paris Workplace: Hybrid ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. THE ROLE Cybersecurity is one of the areas where AI could do the most good — and one where the capability must be built with particular care. As a Research Engineer on this track, you'll push our models' capabilities in vulnerability discovery and remediation, security analysis, incident response, and across the offensive-to-defensive spectrum of cybersecurity, and it will be your job to develop that ability deliberately and safely. The work sits at the meeting point of research and engineering: you'll devise new approaches and be the one to implement them. Concretely, that means designing and building RL environments that reproduce realistic security scenarios, pipelines that generate synthetic training instances at scale, and experiments and evaluations that show what our models can actually do. Your results feed directly into the production training runs that shape our frontier models, in close collaboration with Mistral's researchers, engineers, and security specialists. Security specialists and ML engineers are both welcome here — what matters is that you can hold your own in both worlds, and are eager to go deeper on the one you know less. WHAT YOU WILL DO - Design and implement RL environments simulating cybersecurity scenarios. - Build the pipelines and infrastructure that generate synthetic cybersecurity training instances at scale — thousands of scenarios, not one hand-crafted exercise. - Conduct experiments and evaluations of model capabilities on these environments, from quick prototypes to controlled benchmark runs. - Own the infrastructure behind the environments: containers, sandboxes, VMs, cloud deployments, and orchestration (Kubernetes), all managed as code. - Partner with researchers and security specialists across Mistral, distilling their domain expertise into reproducible environments and datasets. - Write clear, efficient code in Python and enforce strong software-design practices: testing, code review, CI/CD. WHAT WE'RE LOOKING FOR - Hands-on expertise in offensive and/or defensive cybersecurity: vulnerability analysis, web/network/cloud security, secure coding practices, and SOC. - Strong software engineering skills: clean, reliable, well-tested code — not just exploit scripts. - Fluency in Python plus comfort reading lower-level languages (C/C++) for vulnerability analysis. - DevOps experience: Docker, Kubernetes, cloud deployments, sandboxed or simulated environments. - A pragmatic research-to-engineering mindset: ship a working first version, then refine and scale it. - Working knowledge of RL techniques and LLM training methodologies, or strong motivation to develop it. - Self-starter, low-ego, collaborative — comfortable working across research and engineering. NICE-TO-HAVES - CTF, cyber-range, or bug-bounty experience — as a player, challenge author, or platform builder. - A research background in cybersecurity, academic or industrial, or in another experimental discipline. - Prior experience building RL environments or large-scale ML training infrastructure. - Relevant open-source contributions and projects. WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.

Location: Singapore ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. ABOUT THE JOB Mistral AI is seeking Applied Scientists and Research Engineers focused on robotics. You will design, train, and deploy SOTA robotics models (VLM, VLA models for navigation and manipulation) and apply them to diverse use cases. You'll work cross-functionally with internal and external science, engineering, and product teams to deliver high-impact AI solutions. WHAT YOU WILL DO - Run pre-training, post-training and deploy state of the art models on large clusters. - Generate and curate datasets (image-text, video-text), and build evaluators/benchmarks for perception, navigation and manipulation tasks. - Develop the necessary tools and frameworks to facilitate data generation, model training, evaluation and deployment. - Collaborate with cross-functional teams to tackle complex use cases. - Manage research projects and communications with client research teams. ABOUT YOU - Fluent in English with excellent communication skills. - Expert with PyTorch or JAX. - Experience with Vision Language Models (VLM), Vision-Language-Action (VLA) models, perception, navigation and manipulation, simulation tools (e.g. Isaac SIM). - Clean, readable, high-performance Python code. - Doesn't need roadmaps. Ships. - Low-ego, collaborative and eager to learn. - Track record of success through personal projects, professional projects or academia. NICE TO HAVE - PhD / Master in a relevant field (Robotics, Machine Learning). - Research experience in robotics navigation, perception, manipulation. - Contributions to a large open-source or industry codebase. - Publications in top academic journals or conferences. - Enjoys improving existing code: typing, tests, CI pipelines. WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.

Location: Singapore ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. ABOUT THE JOB Mistral AI is seeking an Applied AI Engineer focused on robotics deployment. You will take state-of-the-art AI models and make them work on real robots, in real environments, for real customers. This is a hands-on role at the intersection of machine learning and physical systems: you will own the path from model to deployed autonomy, working alongside robotics engineers, ML researchers, and systems engineers to deliver end-to-end autonomous solutions across diverse use cases. WHAT YOU WILL DO - Integrate AI models with robotic hardware, sensors, and embedded systems, bringing modern perception and language-driven capabilities onto physical platforms. - Improve the robustness, reliability, and safety of robotic systems operating in real-world, unstructured environments. - Test and validate algorithms in simulation and in real-world deployments, moving fluidly between the two. - Analyze field data to improve model performance and system reliability, closing the loop between what happens on the robot and what happens in training. - Bring up, tune, and debug the autonomy stack — localization, mapping, navigation, and perception — on real hardware, from sensor calibration to real-time performance. - Develop and tune robot navigation behaviors — path planning, obstacle avoidance — so systems hold up in dynamic, cluttered, and partially observable environments. - Diagnose failures end-to-end: mapping drift, localization dropouts, perception edge cases, timing issues — and fix them. - Collaborate with robotics engineers, ML researchers, and systems engineers to deliver complete autonomous solutions for customer use cases, from prototype through production deployment. - Build and maintain the tooling needed for deployment, monitoring, and continuous improvement of deployed systems. ABOUT YOU - Bachelor's, Master's, or PhD in Mechatronics, Robotics, or a relevant discipline (e.g. Computer Science, Electrical or Mechanical Engineering). - Fluent in English with excellent communication skills. - Strong software engineering in Python and/or C++: clean, readable, high-performance code; comfortable working in and improving production codebases. - Knowledge of robotics frameworks such as ROS/ROS2. - Experience with robot perception and state estimation: SLAM, localization and mapping, path planning, sensor fusion, or computer vision. - Solid mathematical fundamentals — geometry, probability, and estimation — and the judgment to know when a hand-crafted algorithm beats a learned one. - Familiarity with simulation tools and robotics development environments (e.g. Isaac Sim, Gazebo, or similar). - Strong problem-solving skills and ability to work in interdisciplinary teams. - Comfortable with the messiness of the real world: hardware quirks, edge cases, and field surprises don't scare you. - Low-ego, collaborative, and eager to learn. - Doesn't need roadmaps. Ships. NICE TO HAVE - Experience deploying ML models on embedded or edge hardware (GPU/NPU inference, quantization, real-time constraints). - Hands-on experience with sensor modalities such as LiDAR, depth cameras, or IMUs, including calibration and time-synchronization. - Exposure to VLM/VLA models or other foundation-model approaches for robot perception and control. - Experience with navigation in GPS-denied or otherwise challenging environments, or with visual-inertial odometry. - Working knowledge of established autonomy tooling — e.g. Nav2, SLAM Toolbox, Cartographer, RTAB-Map, or AMCL — and knowing when to build versus reuse. - Experience with behavior trees, dynamic costmaps, or fleet-level navigation. - Contributions to open-source robotics or ML projects. - Experience with safety-critical or regulated deployment environments. - Track record of success through personal projects, professional projects, or academia. WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.