Вакансии

Location: London, United Kingdom - Deliveroo Our Global Structure Deliveroo is now part of DoorDash, bringing together teams with even greater reach, scale, and ambition. Depending on your role, you may collaborate with teammates, systems, and leaders across DoorDash and Wolt. Together, we’re unlocking new possibilities as one global team. Join us in our mission to transform the way people shop and eat, where impact, innovation and growth drive everything we do. Our Analytics organisation sits at the heart of Deliveroo powering decision-making across our 3 sided marketplace. We’re looking for an Analytics Engineering Manager to join our London team. This is a hybrid role, with 3 days per week on-site. In this role, you’ll lead a team of Analytics Engineers embedded in a key business domain, owning the pipelines, models and metrics that power day-to-day decisions and building the data foundations your stakeholders rely on. About the Analytics Engineering Org Analytics Engineering is a core pillar of Deliveroo’s Analytics organisation, alongside Data Science. With over 70 Analytics Engineers across the UK and India, we are embedded directly within product and business domains, owning the pipelines, models and metrics that power decision-making at scale: from self-serve AI-enabled analytics and experimentation through to executive reporting and strategic planning. The discipline is evolving fast. With new tooling changing how we work, we are shifting from building data pipelines to building AI first data products, developing rich semantic and data context layers and empowering self-serve data users. This role leads that work across a defined business domain, directly managing a team of Analytics Engineers and helping shape AE standards, culture and direction across the wider org. What You'll Be Doing Directly lead a team of Analytics Engineers embedded in a defined business domain, owning their performance, development and wellbeing Own the AE roadmap for your domain, identifying the highest-leverage investments, prioritising competing requests, and building the case for them with your business and product stakeholders Drive a data products mindset across your estate: clear ownership, SLAs, observability and data contracts built into how your team works by default Maintain strong technical involvement: reviewing data models and SQL, guiding architectural decisions, and stepping in hands-on when your team needs unblocking Contribute to AE-wide decisions on tooling, standards and process, helping shape how Analytics Engineering works at Deliveroo beyond your immediate team Build a high-performing, inclusive team culture by giving regular and actionable feedback, handling performance and motivation challenges, and running effective rituals Partner with Recruiting to hire strong, diverse AE talent into your team What You'll Need to Thrive Essential Experience in an Analytics Engineering, BI Engineering, or Data Engineering role, with strong, hands-on SQL foundations you still draw on regularly Proven experience managing a team of ICs, with a track record of developing people, giving hard feedback, and handling typical team situations independently Demonstrated ability to own a technical roadmap for a domain area and deliver against it with measurable business impact Strong grounding across the modern AE stack (cloud data warehousing, transformation tooling, data modelling, and data quality practices), with the ability to engage credibly on technical decisions and unblock your team Comfortable engaging and influencing at senior business and product level, with experience aligning analytics investment to domain priorities Nice to Have Experience in a marketplace, e-commerce, grocery or retail analytics context Familiarity with semantic and metrics layer tooling, or Python for data automation and pipeline work Exposure to AI for Data, including agentic AI methods, semantic layers, or AI-assisted analytics workflows Experience contributing to analytics ways of working: documentation standards, peer review processes, onboarding, and knowledge sharing Why Join Us? At Deliveroo, you’ll do work that matters, solving real-world problems in a three-sided marketplace that’s constantly evolving. We’re food lovers, problem solvers, community builders and more, brought together by a shared drive to make things better. Working here you can expect to: 🔧 Solve meaningful problems at real scale Work on a complex, always-on marketplace that impacts millions every day. 🌱 See your impact, fast Ship, test and improve ideas quickly in a low-hierarchy, high-ownership environment. 🧠Grow through challenge and ownership Take on big, ambiguous problems and accelerate your career with strong support. 🌎A culture built for builders High standards, collaboration, flexible working and continuous learning. ​​ 💰 Share in the success you help create Competitive salary and equity options, so you’re rewarded for the impact you make. Diversity, Equity and Inclusion At Deliveroo, we know that a great workplace reflects the world around us and that true diversity and inclusion make us stronger, more creative, and better at what we do. We’re committed to fostering an environment where everyone can do their best work and feel they belong. We believe in equality of opportunity and welcome candidates from all backgrounds regardless of age, gender, ethnicity, disability, sexual orientation, gender identity, socio-economic background, religion, or belief. If you have a disability or long-term health condition and need support to apply for one of our roles, or require any reasonable adjustments during the recruitment process, you’ll have the opportunity to let us know once you’ve submitted your application. We’ll share details on how to request support so we can ensure you have a fair and equitable experience. If you’re excited about making a real impact in a fast-moving marketplace and growing your career alongside ambitious, supportive teams, we’d love to hear from you! Beware of recruitment scams: DASH Brands will never ask you to pay money or share sensitive financial information during hiring — learn more about DASH Brands' legitimate recruiting process at careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness .

Задачи: — проектирование, масштабирование и автоматизация сред (Prod/Stage/Test) через IaC (Terraform, Ansible) — развитие и поддержка кластеров Kubernetes и Docker — развитие пайплайнов в GitLab CI/CD для ускорения доставки кода — развитие мониторинга, логов и алертинга (Grafana, Loki, Sentry) — расследование production-сбоев, разбор причин, повышение отказоустойчивости — внедрение DevOps-стандартов, инфраструктурное ревью, помощь разработчикам Требования: — опыт от 4 лет в DevOps/SRE, опыт в качестве Team lead — уверенный Linux, Docker, Kubernetes — практический опыт с GitLab CI, Terraform и Ansible — опыт работы со связкой Grafana, Loki, Sentry — умение расследовать инциденты и выстраивать отказоустойчивую архитектуру Будет плюсом: — опыт в Highload / Fintech проектах — знание практик SRE (SLI/SLO, error budget) — знание Python, Go или Bash Условия: — официальное оформление по ТК РФ, полностью «белая» зарплата — IT-аккредитация (право на IT-ипотеку и отсрочку) — ДМС после испытательного срока — гибридный формат работы (3 дня в офисе, 2 — удалённо) — возможность собрать команду под себя, влиять на технические решения и развитие инфраструктуры

Location: Germany; Portugal; France; Spain; Italy; The Netherlands Workplace: Hybrid WHY PRODUCT ENGINEERING AT LANGFUSE Your work will have an outsized impact. Everything you build is open source (MIT-licensed) and immediately visible. Langfuse has 35,000+ GitHub stars and our SDKs are downloaded more than a hundred million times per month. When you ship a new feature the community notices in GitHub issues, on X, and in our community channels. Product engineers at Langfuse are the people who deliver new features end-to-end to our users. You own the product thinking from understanding the user problem to deciding what to build to shipping the solution. You will also have direct exposure to how cutting-edge LLM applications are built. The users you serve are some of the best and most ambitious software engineers leveraging Langfuse to improve their applications. Deeply understanding the problems they solve will help you design the best possible product and along the way makes you an expert on LLM engineering yourself.   YOU WILL GROW AT LANGFUSE BY - Own features end-to-end: from talking to users, to writing the spec, to shipping the code and docs, to writing the changelog post https://langfuse.com/changelog with your name on it. To give you a sense: recent features a single engineer owned include the Langfuse for Agents https://langfuse.com/changelog/2025-11-05-langfuse-for-agents release (new trace views, agent graphs, semantic span labels), the TypeScript SDK v4 https://langfuse.com/changelog/2025-08-28-typescript-sdk-v4-ga rewrite on OpenTelemetry, and managing dashboards via API/CLI/MCP https://langfuse.com/changelog/2026-07-17-dashboard-and-widget-operations-in-api. - Work across the full stack: and we mean full. Our surface area is wide: React frontend, Next.js backend, ClickHouse analytics, Python and TypeScript SDKs, public docs, Terraform modules, and more. You'll touch whatever the feature needs. One week you might be writing a new ClickHouse query for cost analytics, the next you're designing an SDK API, the next you're building a new rust worker for faster data processing. - Talk to users constantly: jump on calls, respond in community channels, and route support requests. At Langfuse, support is how we build conviction about what to build next. Our handbook says it best: support by engineers is a core value proposition. - Write public documentation about the features you own. At Langfuse, docs are product. - Ship publicly during Launch Weeks: we've run four Launch Weeks https://langfuse.com/blog/2025-10-29-launch-week-4 so far, dropping a new feature every day for a week. Engineers present the features they built to the community.   WHAT WE’RE LOOKING FOR - Someone who has built features or even entire products from scratch end-to-end - Experience building and shipping user-facing products end-to-end, ideally in TypeScript/React and with exposure to data-intensive backends - Someone who can manage projects themselves. You know how to develop strong conviction about what to build and how to ship it. - Taste for great developer experience: you care about API design, UI details, and clear documentation - Interest in open source software and genuine excitement about talking to developers about their problems - Thrives in a small, accountable team where your output is visible and matters - CS or quantitative degree preferred Bonus points: - Experience with ClickHouse, analytics databases, or building complex data visualizations - Former founder or early startup experience - Contributions to popular open source projects - ML/AI background or familiarity with the LLM framework ecosystem No candidate checks all boxes. If you feel you are a good fit for this role, please go ahead and apply.   PERKS - Flexible work environment - ClickHouse is a globally distributed company and remote-friendly. We currently operate in over 25 countries. - Healthcare - Employer contributions towards your healthcare. - Equity in the company - Every new team member who joins our company receives stock options. - Time off - Flexible time off in the US, generous entitlement in other countries. - A USD$500 Home office setup if you’re a remote employee. - Global Gatherings – We believe in the power of in-person connection and offer opportunities to engage with colleagues at company-wide offsites. CULTURE - WE ALL SHAPE IT As part of a rapidly scaling start-up, you will be instrumental in shaping our culture. Are you interested in finding out more about our culture? Learn more about our values here https://clickhouse.com/company/careers. Check out our blog posts https://clickhouse.com/blog or follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/life/0c1ee7f4-2129-488d-b413-e7f6270659fd/?viewAsMember=true to find out more about what’s happening at ClickHouse. EQUAL OPPORTUNITY & PRIVACY ClickHouse provides equal employment opportunities to all employees and applicants and prohibits discrimination and harassment of any type based on factors such as race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws. Please see here https://clickhouse.com/legal/applicant-privacy-notice for our Privacy Statement.

Требования: — Опыт интервьюирования и владение английским языком на уровне C1/C2 — Минимум 6 лет профессионального опыта разработки — Глубокие знания современных языков программирования и фреймворков, таких как JavaScript/TypeScript, Python, Java или C# — Опыт работы с системами контроля версий (Git) и методологиями гибкой разработки (Agile) — Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде Условия: — Полностью удалённая работа в часовом поясе США

Location: Paris; San Francisco 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. Mistral AI is building a new Compute Support team to ensure the reliability, performance, and scalability of our GPU clusters in a Kubernetes environment. As one of the founding members of this team, you will play a pivotal role in shaping its processes, standards, and culture. In this hybrid L1/L2 support role, you will be the first point of contact for customers and internal teams, providing technical guidance, troubleshooting, and issue resolution for compute-related inquiries. You’ll also serve as the escalation point for complex issues, leveraging your deep systems knowledge, Kubernetes expertise, and operational debugging skills to ensure our AI workloads run smoothly at scale. This is a support-focused role that blends system administration, customer-facing communication, and compute infrastructure expertise. While coding is not the primary focus, familiarity with Go for debugging and automation is a plus.     KEY RESPONSIBILITIES FIRST CUSTOMER’S POINT OF CONTACT - Act as the first interlocutor for customers and internal teams, providing timely and effective responses to compute-related inquiries. - Triage and prioritize incoming requests, ensuring SLAs are met for acknowledgment, first response, and resolution. - Gather and analyze initial issue details (e.g., logs, error messages, system metrics) to diagnose problems efficiently. - Provide clear, actionable guidance to customers and internal users, including temporary workarounds where applicable.     TECHNICAL SUPPORT - Serve as the L2 escalation point for Linux, Kubernetes, and compute infrastructure issues, providing deep technical troubleshooting for: - GPU/TPU workloads (e.g., CUDA errors, memory leaks, job failures). - Kubernetes clusters (e.g., pod crashes, node failures, networking misconfigurations). - Bare metal and cloud environments (e.g., AWS EC2, GCP VMs, HPC clusters). - Diagnose and resolve performance bottlenecks, hardware failures, and resource contention in distributed systems. - Analyze system metrics, logs, and traces (e.g., dmesg, journalctl, nvidia-smi, Prometheus, Grafana) to identify root causes of issues. - Participate in on-call rotations to provide 24/7 support for critical compute systems - Nice to have: Optimize system configurations (e.g., kernel parameters, filesystem tuning, network settings) for high-performance computing (HPC) and AI workloads.     KUBERNETES & CONTAINERIZATION - Debug Kubernetes clusters with a focus on: - Pod and node issues (e.g., CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff). - Networking and storage (e.g., CNI plugins, PersistentVolumes, StorageClasses). - Resource management (e.g., Requests/Limits, QOS classes, node affinity). - Troubleshoot container runtime issues (Docker, containerd) such as image pull failures, OCI compliance, or runtime errors. - Collaborate with SRE teams to understand and improve existing IaC (Terraform, Ansible) and Go-based tooling.     DOCUMENTATION & PROCESS IMPROVEMENT - Create and maintain runbooks, playbooks, and internal documentation for common compute issues (e.g., GPU debugging, Kubernetes troubleshooting). - Contribute to post-mortems with actionable follow-ups to prevent recurring incidents. - Train internal teams on best practices for compute infrastructure and debugging. - Help define and refine support processes as a founding member of the new Compute Support team. What We’re Looking For REQUIRED SKILLS & EXPERIENCE - 5+ years of experience in system administration, technical support, or infrastructure operations, with a strong focus on compute-heavy environments (bare metal, cloud, HPC, or virtualization). - Deep Linux/Unix expertise: - Debugging kernel-level issues (e.g., OOM killer, I/O bottlenecks, CPU throttling). - Performance tuning (e.g., sysctl, ulimit, filesystem optimizations). - Networking troubleshooting (e.g., iptables, tcpdump, DNS, NFS, SSH). - Storage management (e.g., LVM, RAID, NVMe, GPU-local storage). - Hands-on Kubernetes experience is mandatory: - Debugging pods, nodes, and clusters (e.g., kubectl describe, kubectl logs, crictl). - Networking and storage (e.g., CNI plugins, PersistentVolumes). - Resource management (e.g., Requests/Limits, QOS classes). - Familiarity with containerization (Docker, containerd) and basic IaC awareness Proficiency with monitoring tools (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry). - Basic scripting/automation skills (preferably Go, but Bash or Python are acceptable for ad-hoc tasks). - Experience with bare metal, virtualization, or HPC environments (e.g., Fluidstack, Coreweave, Vast) is a strong plus. - Excellent problem-solving and communication skills, with the ability to explain technical issues clearly and patiently to both technical and non-technical stakeholders. - Customer-focused mindset with a passion for resolving issues efficiently and improving system reliability. - Ability to work in on-call rotations and handle high-pressure situations with a structured, calm approach. - Commitment to meeting tight SLAs for issue acknowledgment, triage, and first response. 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: Nicosia Wrike is the most powerful work management platform. Built for teams and organizations looking to collaborate, create, and exceed every day, Wrike brings everyone and all work into a single place to remove complexity, increase productivity, and free people up to focus on their most purposeful work. Wrike is our people, not a place. As a distributed team, we own our growth, stay globally connected, and rely on the product we build to deliver impactful work alongside brilliant minds. You'll have real ownership over meaningful work, a global team that has your back, and the flexibility to do your best work your way. If that sounds like you, we'd love to hear from you. Our vision: A world where everyone is free to focus on their most purposeful work, together. About the Role: You'll help build the very AI-powered platform you use every day, with real autonomy over the features you ship. We're looking for a Product Analyst to help us better understand how customers use Wrike, identify product opportunities, and support better product decisions with data. You’ll work closely with Product, Design, Engineering, and UXR throughout the product development lifecycle — from exploring customer problems and evaluating opportunities to defining success metrics and measuring the impact of released features. This role goes beyond reporting numbers. We expect Product Analysts to understand why something is happening, why it matters, and what we should consider doing next — turning data into clear insights and actionable recommendations. Our Work Style: Tech Stack: SQL (GBQ), Python, Tableau, Amplitude, Airflow Work Mode: Hybrid – 2 days in office Your Impact: Discover and Evaluate Product Opportunities Explore customer behavior and product usage, size opportunities, investigate root causes, and turn findings into actionable insights and recommendations. Assess and Measure Product Impact Estimate the potential impact of product initiatives, define meaningful success metrics and baselines, and evaluate whether released changes deliver the expected customer and business value. Run Experiments and Product Research Design and analyze experiments and quantitative research, selecting appropriate methods and data sources and clearly communicating limitations and confidence in the results. Turn Data into Product Insights Investigate adoption, engagement, conversion, and changes in user behavior. Go beyond what happened to explain why it matters and what teams should consider doing next. Build Analytics for Scale Create dashboards, reusable analyses, documentation, and automation that make recurring questions easier to answer and help teams use data more effectively. Partner with Product Teams Bring an analytical perspective to product discussions, communicate findings clearly, challenge assumptions when needed, and help teams make evidence-informed decisions. Use AI to Work Smarter Use AI responsibly to accelerate analytical work and improve analytical workflows. Your Qualifications: 2+ years of experience in product, data, business analytics, or a similar analytical role Strong SQL skills and experience with analytical databases; Google BigQuery is a plus Experience with BI tools (Looker / Tableau) Good understanding of statistics, experimentation, and A/B testing Ability to independently drive analytical projects from understanding the question to delivering insights and recommendations Strong problem-solving skills and ability to connect data to customer, product, and business context Ability to validate data and assumptions and recognize limitations in evidence Ability to balance analytical depth, speed, and business needs Strong communication and collaboration skills Experience using AI tools to improve analytical workflows and productivity, with a critical approach to validating outputs. Upper-Intermediate or better English Standout Qualities: Python skills for data analysis Experience with Amplitude Experience with advanced analytical methods such as regression, clustering, or causal inference Experience with product discovery or opportunity assessment Experience building AI-enabled analytical workflows, automations, or reusable AI solutions. Team Dynamics: You'll join a team of experienced Product Analysts working closely with Product and R&D teams. We use data not only to measure what happened, but to understand customer behavior, identify opportunities, and help teams make better product decisions. We value curiosity, analytical rigor, ownership, business thinking, and collaboration, while continuously looking for ways to make analytics more scalable through reusable approaches, automation, and AI. What’s Next? Exploratory call with recruiter Home task assignment Technical Interview Culture Interview If you're passionate about understanding how and why customers use products and want your analysis to influence real product decisions, we'd love to hear from you. Perks & Benefits: 25 calendar days of paid vacation Sick Leave Compensation (5 Paid Uncertified Sick Days) Parental Leave: 18 Weeks Maternity / 4 Week Paternity 2 Volunteer Days Medical Insurance (Employees + Dependents) Hybrid Working Model School Allowance (Up to €600/month for school aged kids) Simcard w/ Unlimited Internet Access for active employees Office Lunch Allowance (via Wolt) on Wednesdays / Thursday Your recruitment buddy will be Alexandra Vorobyova , Lead Recruiter. #LI-AV1 Who Is Wrike and Our Culture We’re a team of innovators and creators who solve the complex work problems of today and tomorrow. Hybrid work mode Wrike is our people, not a place. With 1,000+ employees collaborating across nearly every time zone, we support talent through 10 global hubs — Australia, Costa Rica, Cyprus, Czechia, Estonia, France, India, Ireland, Japan, and the United States — offering flexible ways of working that include remote work, hybrid environments, and co-working spaces across many locations. While flexibility looks different across teams and regions, employees located near certain hubs — particularly in Prague (CZ), Nicosia (CY), Bangalore (IN), and Rennes (FR) — are generally expected to collaborate in person around 2–3 days per week, balancing the flexibility of distributed work with opportunities for in-person collaboration and connection. Our persona 💡  Smart: We love what we do, and we’re great at it because this is our domain. Our combined knowledge in this space is unmatched. 💚  Dedicated: We get up every day focused on helping our customers win. We’re committed to helping our teammates win, too! 🤗  Approachable: We're friendly, easy to get along with, considerate, and helpful. Our culture and Values 🤩 Customer-Focused We care about our customers. We understand the customer journey, experience, and value derived from Wrike. Decision-making and action-taking are done with the customer in mind. 🤝 Collaborative We work as one and win together, each bringing unique strengths that contribute to diversity of thought for better outcomes. Leveraging our own work management platform, we foster an environment of creative collaboration and shared achievement. 🎨 Creative We strive to succeed through continuous innovation. It’s our pursuit of novel concepts that helped us create a market category. We continue to cultivate a workplace that fosters creative thinking as a means of transcending conventional boundaries and empowers us to break new ground to deliver extraordinary work management solutions. 💪 Committed We believe in ownership at all levels of the organization, by owning workflows from start to finish. Each member of our team is an integral part of this commitment, establishing work as a platform for personal growth and transformation, as well as collective success and growth. Check out our LinkedIn Life Page , Company culture page , Instagram , Wrike Engineering Team , Medium , Meetup.com , Youtube for a feel for what life is like at Wrike.

Location: Belgrade; London; Remote; Berlin Perplexity is looking for a highly skilled Expert Systems Engineer to join our Search Core team. For the indexing and data processing stream. This role is critical to building next-generation search products and technologies. Responsibilities - Design and build core search engine components, especially indexing pipelines, data storage formats that operate at the scale of billions of pages - Develop streaming and batch data processing with YT systems for search index construction in a high-load environment - Push the limits of hardware performance through low-level optimizations and systems-level tuning - Tackle challenges in multithreading, concurrency, and system-level optimization - Design and build core search engine components, including indexing pipelines, retrieval algorithms, and ranking systems that operate at the scale of billions of pages - Develop streaming and batch data processing systems for search index construction in a high-load environment - Push the limits of hardware performance through low-level optimizations and systems-level tuning - Tackle challenges in multithreading, concurrency, and system-level optimization Qualifications - 3+ years of hands-on experience in systems programming (Rust, C++, C, or similar) - Ownership of full project lifecycle you don't just write a fast inner loop, you care about how the system is built, deployed, operated, and scaled in production - Knowledge of Python or other scripting languages - Knowledge of Data processing systems (YT/Kafka/Hadoop) - Passion for writing clean, efficient, and scalable systems-level code - Strong knowledge of algorithms and data structures, and the ability to apply them effectively - Deep understanding of multithreading, including various approaches, challenges, and trade-offs - Experience building high-load, distributed, and hardware-adjacent services - Solid understanding of Linux internals (syscalls, networking stack, memory model, kernel tuning) - Familiarity with low-level optimization techniques (memory management, cache efficiency, SIMD, profiling) Nice to have - Experience developing core components of search engines, databases, or information retrieval systems - Understanding of search fundamentals: indexing, query parsing, ranking, and relevance - Experience with trading systems or other latency-sensitive real-time systems - Familiarity with cloud services, Kubernetes, and AWS infrastructure

Location: Москва **О команде** ============= Мы занимаемся независимой оценкой качества и модельных рисков Kandinsky – семейства генеративных моделей для создания и редактирования изображений, видео и аудиовизуального контента, а также моделей мира (world models). Наша задача – находить слабые места моделей, проверять выбранные подходы к оценке и готовить рекомендации, которые помогают принимать решения о релизе и возможных сценариях применения моделей. Мы работаем с новыми версиями Kandinsky до их выхода к пользователям. Разрабатываем собственные методологии, бенчмарки и инструменты полного цикла, объединяя автоматические метрики, human evaluation и подходы LLM/VLM-as-a-judge. **О роли** ========== Мы ищем специалиста на стыке исследований и инженерной разработки. В этой работе не всегда существует готовая методология или универсальная метрика. Нужно определить, из чего складывается качество модели, спроектировать проверяемый эксперимент и реализовать воспроизводимый evaluation-пайплайн. Роль охватывает весь цикл оценки: от формулирования критериев и подготовки тестовых данных до анализа результатов и рекомендаций для команды разработки. Важно не только измерить качество модели, но и понять, насколько она подходит для реальных пользовательских и бизнес-сценариев, какие ограничения критичны и что осталось непроверенным. Обязанности **Проектировать оценку с нуля** * декомпозировать качество на измеримые критерии и собирать под них тестовые сценарии, промпты и выборки * проектировать оценку там, где готовой методологии ещё нет. **Разрабатывать evaluation-пайплайны** * реализовывать на Python инструменты для запуска моделей, сбора результатов и расчёта метрик * обеспечивать воспроизводимость экспериментов и развивать внутреннюю библиотеку оценки * готовить инструкции для асессоров и контролировать качество разметки. **Строить VLM-as-a-judge** * разрабатывать судей под конкретные критерии, учитывать их bias и ограничения * понимать, где автоматическая оценка работает, а где без человека нельзя. **Разбираться в ошибках моделей** * понимать ограничения diffusion-моделей и причины типовых артефактов * отличать реальную проблему модели от ошибки методологии или замера. **Формировать заключение по модельному риску** * анализировать качество по отдельным сценариям, типам промптов и срезам, а не только по среднему значению * формулировать условия релиза, ограничения и явно фиксировать то, что осталось непроверенным. Требования **Хорошее понимание устройства генеративных моделей**: * понимание принципов работы Transformers, diffusion- и мультимодальных моделей и основных задач: T2I, Image Editing, T2V, Audio, Video-Audio.; * понимание типовых ограничений, ошибок и артефактов моделей; способность разбираться в причинах ошибок и способах их проверки. **Способность проектировать оценку качества моделей**: * декомпозировать качество на измеримые критерии и проектировать тестовые сценарии, промпты и выборки. * выбирать корректный подход к оценке: human evaluation, автоматические метрики, LLM/VLM-as-a-judge, а также подходящие модели для сравнения; * проверять валидность метрик и уметь проектировать оценку для новых задач и модальностей, где ещё нет готовой методологии. **Навыки работы с LLM и VLM:** * prompt engineering, structured output, tool calling и работа с контекстом и ограничениями моделей; * построение и валидация LLM/VLM-as-a-judge, включая проверку автоматической оценки относительно человеческой; * понимание нестабильности, bias и галлюцинаций моделей; умение подбирать модель под конкретную исследовательскую задачу. **Понимание AI-агентов и агентных систем**: * понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; * знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация; * понимать, когда агентный подход действительно полезен, а когда создаёт лишнюю сложность; * уметь оценивать надёжность и ограничения агентных решений. **Умение проводить технический и научный ресерч**: * находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; * сравнивать решения с актуальными подходами и оценивать достоверность результатов; * переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. **Будет плюсом** ================ **Умение работать с агентами и субагентами**: * декомпозировать задачи между агентами, задавая им чёткие роли и зоны ответственности; * управлять контекстом и изоляцией субагентов, организовывать проверку результатов; * собирать результаты нескольких агентов в единое решение и критически оценивать их выводы. **Навыки вайбкодинга и AI-assisted coding**: * уверенно работать с Codex, Claude Code и другими coding-агентами * проверять и дорабатывать сгенерированный код, использовать агентов для тестирования; * понимать архитектуру создаваемого решения **Продуктовое мышление**: * связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта; * приоритизировать направления проверки и переводить результаты оценки в рекомендации для разработки; * понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. **Дополнительный релевантный опыт**: * оценка Image, Video, Audio и мультимодальных моделей; разработка собственных бенчмарков и методологий; * работа с асессорами, большими массивами пользовательских запросов и построение аналитических пайплайнов/отчётов; * понимание GPU-инфраструктуры и инференса; практический опыт построения multi-agent систем. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график - офис / гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Обязанности: • Во время стажировки разбираться в цифровых следах атак, анализировать события безопасности и вместе с экспертами участвовать в расследовании инцидентов. Требования: • SQL для работы с данными; • Умение структурировать информацию и формулировать аналитические выводы; • Знание методологий качественных и количественных исследований; • Базовые навыки анализа данных в Python будут плюсом. Условия: • Локация: Москва; • График: 5/2; • Рабочие часы: от 4-х (по договоренности); • Зарплата: от 60 000 до 100 000 ₽.

Задачи: — Администрирование, конфигурация, оптимизация и поддержка платформы Databricks. — Управление рабочими пространствами Databricks в средах разработки, тестирования и продакшена. — Конфигурация и управление кластерами, пулами, заданиями и рабочими процессами для поддержки ETL, потоковых и ML задач. — Мониторинг состояния платформы, емкости и производительности, проактивное выявление и устранение проблем. — Управление версиями Databricks runtime, библиотеками и интеграциями с облачным хранилищем и сервисами данных. — Реализация и поддержка процедур резервного копирования, восстановления и обеспечения непрерывности бизнеса. — Настройка и поддержка управления идентификацией и доступом (IAM) в Databricks. — Внедрение и соблюдение лучших практик безопасности, включая шифрование, сетевой контроль и политики доступа к данным. — Сотрудничество с командами безопасности и соответствия для соблюдения организационных и нормативных требований. — Поддержка стандартов управления данными (например, Unity Catalog). — Оптимизация конфигураций кластеров, автоскейлинга и планирования заданий для баланса производительности и затрат. — Анализ метрик использования и затрат, внедрение стратегий контроля затрат. — Рекомендации и реализация стратегий настройки и оптимизации платформы для больших данных. — Взаимодействие с инженерами данных, аналитиками и дата-сайентистами для понимания требований и рекомендаций по использованию Databricks. — Предоставление поддержки уровня Tier 2/3 по инцидентам и запросам, связанным с Databricks. — Разработка и поддержка документации, инструкций и стандартных операционных процедур. — Проведение обучения пользователей и обмен знаниями по возможностям и лучшим практикам Databricks. — Автоматизация развертывания рабочих пространств и кластеров, конфигураций и политик с использованием Infrastructure as Code (Terraform, ARM/Bicep, CloudFormation). — Интеграция Databricks с CI/CD пайплайнами для развертывания кода и управления средами. — Поддержка лучших практик контроля версий для ноутбуков, заданий и конфигураций. Требования: — Высшее образование в области компьютерных наук, информационных систем, инженерии или смежных областях либо дополнительный опыт работы 4 года при отсутствии диплома. — Опыт работы не менее 8 лет в администрировании облачных платформ данных или сред больших данных. — Практический опыт администрирования Databricks (Azure, AWS или GCP Databricks). — Глубокое понимание рабочих пространств, кластеров, заданий, пулов и ноутбуков Databricks. — Знание облачных хранилищ (Azure Data Lake Storage, S3, GCS) и сетевых концепций. — Опыт управления идентификацией и доступом в соответствующем облачном провайдере (Azure AD, IAM и др.). — Навыки скриптинга и автоматизации (Python, PowerShell, Bash). — Знакомство с концепциями Spark (кластеры, исполнители, задания, партиции) и вопросами производительности. — Опыт мониторинга и устранения проблем с производительностью и надежностью платформы. — Сильные аналитические и проблемно-ориентированные навыки. — Умение объяснять сложные технические концепции технической и нетехнической аудитории. — Ориентация на клиента и качество сервиса. — Способность работать самостоятельно и в команде в динамичной agile-среде. Желательные квалификации: — Сертификация Databricks (например, Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional, Lakehouse Fundamentals, Administrator). — Опыт работы с Unity Catalog и тонкой настройкой доступа к данным. — Опыт работы с CI/CD инструментами (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins). — Опыт работы с Infrastructure as Code (предпочтительно Terraform). — Опыт работы с инструментами агрегации логов и мониторинга (Azure Monitor, CloudWatch, Datadog, Splunk). — Знание Delta Lake, структурированного стриминга и архитектур Lakehouse. — Опыт работы в корпоративных средах с высокими требованиями к безопасности и соответствию. Условия: — Удаленная работа из любой точки. — Полная занятость, 40 часов в неделю. — Требуется получение и поддержание уровня безопасности Public Trust с обязательной процедурой снятия отпечатков пальцев. — Требования к резидентству в США: проживание в США или территориях последние 5 лет с ограничениями на время отсутствия. — Конкурентная зарплата в диапазоне $10,669 – $14,435 в месяц ($128,039 - $173,229 в год), зависит от опыта и местоположения. — Пакет социальных льгот, включая медицинское страхование, 401(k) с компанией-матчем, оплачиваемый отпуск и другие выплаты. — Гибкий график работы и поддержка баланса работы и личной жизни. — Процесс верификации личности с использованием биометрии и ИИ для предотвращения мошенничества.

FunnelFox — no-code инструмент для роста дохода приложений через Web2App-воронки. Требования: — 7+ лет опыта работы с Python — опыт в платежных системах или биллинговой инфраструктуре — опыт работы с PostgreSQL, Docker, Kubernetes Размер команды – 50+. Формат работы: удалённо.

Location: Poland - Remote Who we are We are a global wealth-tech company powering the next generation of trading. We deliver cutting-edge centralised trading solutions and robust B2B financial infrastructure. Our proprietary trading platform offers clients seamless access to stocks, ETFs, bonds, futures, options, swaps, funds, and currency pairs- all within a single, multi-currency account. We believe in the boundless flow of capital and information. Whilst developing EXANTE, we saw technology as a means to improve global connectivity of the financial services industry. Over the years, we have earned a reputation for providing superior service and for getting the results our clients and customers want. Most importantly, people have come to know us for our technological insights and focus on privacy. Our inspiration stems from the talent and ambition of our clients. We are offering an ecosystem of financial products and services that would provide the most tailored assistance to traders. Our culture Everything at EXANTE starts with our people. We bring together almost 800 minds across 70 locations. We place trust in our team with real autonomy - the freedom to drive change across products, processes and everything in between. That trust fuels innovation, and the demands of the markets build resilience; we adapt, push forward, and we look after each other while we do it. That freedom is matched by real investment in growth: we back our people with ongoing learning, hands-on development and the kind of stretch opportunities that turn good careers into great ones. About the Role Our Business Intelligence department owns financial data and analytics at the most granular level—from individual transactions and counterparties to products, clients, and business segments. We collect cost and revenue data from external counterparties, transform it into appropriate booking logic, and ensure it is correctly reflected in the General Ledger and analytical systems. We are looking for a Cost & Revenue Controller to take hands-on ownership of this process—ensuring data is collected completely, booked correctly, reconciled, and any discrepancies are identified and resolved. The role sits between Finance, BI, and Technology, bridging financial requirements with technical implementation. Reporting Line — Head of Business Intelligence Worksite — Remote What You Will Do Cost & Revenue Collection Own the process from raw counterparty statements through to final booking. Understand individual cost and revenue items and define appropriate collection and booking logic. Support onboarding of new products and counterparties. Ensure costs and revenues are correctly mapped to General Ledger accounts, products, and business categories. Reconciliation & Data Quality Reconcile counterparty statements against internal data and the General Ledger. Identify missing, duplicated, incorrectly classified, or incorrectly booked items. Investigate discrepancies, identify root causes, and coordinate their resolution. Develop automated reconciliation and validation controls. Define and monitor data-quality and error KPIs. Business & Technology Integration Translate financial and business requirements into clear requirements for technical teams. Follow implementations through development, testing, deployment, and production monitoring. Validate that implemented solutions reflect the intended financial and accounting logic. Act as a bridge between Finance, BI, Operations, and Technology. Incident & Process Management Own financial data-quality incidents and ensure they are resolved within agreed SLAs. Perform root-cause analysis and drive permanent solutions for recurring issues. Continuously improve and automate reconciliation and control processes. Use SQL, Claude Code, and other analytical tools to investigate data and build reconciliation and control solutions. What You Will Bring Must Have: Strong understanding of reconciliation principles, financial controls, and accounting. Experience working with General Ledger and detailed financial data. Strong logical and analytical thinking with the ability to investigate complex discrepancies. Ability to translate financial requirements into requirements for technical teams. Strong attention to detail and focus on data quality. Ability to work independently and own problems through to resolution. Nice to Have: Experience in brokerage, banking, asset management, payments, or fintech. Experience working with transaction-level data and external counterparty statements. Experience designing automated reconciliation and financial controls. Experience building applications or analytical tools using Claude Code or similar AI-assisted development environments. Experience with Power BI, Python, or similar analytical tools. Previous audit experience, including Big Four. We Offer Competitive salary that reflects your experience and the value you bring. Flexibility that fits your life — work from home, from our office, or a mix of both. You decide what works best. Flexible benefits package — choose the options that suit your life, not a one-size-fits-all bundle. A genuinely good place to work — an informal, collaborative culture where ideas are heard and bureaucracy stays out of your way. Continuous learning — ongoing training, education programs, and the support to deepen your expertise in a fast-moving industry. Connection beyond your desk — events that bring our teams together to network and celebrate. Global exposure — work side by side with talented colleagues from all over the world, across a business serving clients in 100+ countries. EXANTE is a global prime broker backed by proprietary technology and dedicated service. All regulated group companies and fully controlled affiliates and subsidiaries are committed to compliance with data protection laws, including the GDPR. We process personal data in line with the GDPR principles of fairness, purpose limitation, transparency, data minimisation, storage limitation and deletion, accuracy, confidentiality and integrity, and accountability. We rely on legitimate interests to assess and manage your application, after determining that our interests are not overridden by your rights and interests. You have the rights of access, rectification, data portability, erasure, restriction of processing, and objection to processing. To exercise your rights or contact our Data Protection Officer, please see our GDPR policy at https://exante.eu/gdpr/. We retain recruitment data only for as long as necessary for the purposes described above, after which it will be securely deleted unless we are required to keep it longer to comply with law or you consent to a longer retention. Where personal data is transferred outside the EEA, it will be protected to a standard at least equivalent to that sought by the GDPR. Personal data is safeguarded by technical and organisational measures that are reviewed and updated regularly. This website is not intended for individuals under 18 and we do not knowingly collect data relating to children.

Location: Москва **ИТ B2C** — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! Мы — команда экспертов, объединённых общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам. Наша главная задача — создание современной масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Мы следим за развитием технологий, экспериментируем с новыми ML-подходами, внедряем их в платформу и доводим до конкретного применения в бизнесе. Мы ищем **Lead ML Engineer**, который будет отвечать за технологическое развитие направления рекомендательных систем и формирование единой инженерной и операционной среды для DS- и MLE-команд. В зоне ответственности — скорость и воспроизводимость проверки DS-гипотез, качество разработки и вывода моделей в production, а также надёжная эксплуатация ML-решений с предсказуемыми качеством и стоимостью. Обязанности * формировать технологическое видение и roadmap развития ML Engineering и MLOps в направлении рекомендательных систем, определяя ключевые инженерные приоритеты и точки роста * развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и дальнейшего сопровождения * создавать инженерные стандарты и практики, которые помогают командам выпускать качественные и надёжные модели: требования к коду и данным, тестированию, версионированию, документированию, релизам * управлять портфелем технологических инициатив, находя баланс между развитием новых возможностей, повышением надёжности и устранением архитектурных ограничений * повышать производительность DS/MLE команд за счёт автоматизации, стандартизации, переиспользуемых компонентов и упрощения пути от эксперимента до production * развивать применение GenAI в процессе создания ML-решений: находить наиболее перспективные сценарии, запускать пилоты и оценивать их влияние на скорость и качество разработки * повышать масштабируемость, надёжность и экономическую эффективность ML-инфраструктуры * развивать ML-инженеров и технических лидеров направления. Требования * опыт технического лидерства в крупном ML-направлении не менее двух лет: умение формировать технологическое видение и roadmap, а также доводить системные изменения до результата * глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и дальнейшего сопровождения * опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая batch-, streaming- и real-time-сценарии * опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами, включая согласование приоритетов и защиту потребностей своего направления * умение принимать решения в условиях конфликтующих приоритетов, объяснять компромиссы и доводить выбранные инициативы до результата * опыт people management в DS/MLE командах: найм и адаптация сотрудников, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов, а также формирование среды для обмена знаниями и распространения сильных инженерных практик * опыт внедрения GenAI-инструментов в процессы разработки и оценки их влияния на скорость и качество работы команд. **Будет большим плюсом:** * опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями * практический опыт работы в роли Data Scientist: формулирование и проверка ML-гипотез, оценка качества моделей и участие в A/B-тестах. * опыт эксплуатации real-time ML-систем на масштабе миллионов пользователей и при строгих требованиях к latency и availability. **Стек технологий:** Python, PySpark, PyTorch, RePlay, GigaChat, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и другие инструменты для разработки, обучения, внедрения и мониторинга ML-моделей. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития   * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Задачи: — Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM; — Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning; — Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools; — Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД; — Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения; — Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений; — Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits; — Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента; — Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента; — Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM. Требования: — Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security; — Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки; — Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие; — Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling; — Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency; — Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search; — Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM; — Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits; — Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд. Что мы ищем в кандидатах: — Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений; — Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF; — Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop; — Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов; — Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов; — Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks. Будет плюсом: — Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами; — Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами; — Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation; — Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage. Условия: — Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк); — Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами); — Условия ипотечного кредитования от Сбербанка; — Индивидуальный план развития; — Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ; — Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника; — Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.

Задачи: — исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии — Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков — применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач — разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками — проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades — анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения Требования: — senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах — участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата — понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики — знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей — уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna — опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки — опыт работы с order book и trades — автономность в постановке гипотез и доведении их до результата — владение русским языком для общения в команде Будет плюсом: — Reinforcement Learning — опыт на Rust или low-latency engineering — опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте — опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах — опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage — активное использование AI-инструментов Условия: — фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару) — квартальный profit sharing от результатов стратегий — оплачиваемый отпуск — компания оплачивает AI-подписки

Задачи: – Разработка и рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark; – Разработка и поддержка OLAP движков Starrocks/Clickhouse; – Поддержка текущих пайплайнов на Greenplum и Hadoop; – Миграция с HDFS на S3; – Оптимизация spark-приложений. Требования: – Опыт работы с Python от 3 лет; – Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными; – Опыт работы с Apache Airflow; – Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов; – Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse); – Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake; – Понимание разницы между OLTP/OLAP системами; – Уверенная работа c linux и git; – Понимание процессов ci/cd.

Задачи: – Создание отказоустойчивых и отказоустойчивых инфраструктур – Масштабирование инфраструктуры для обработки высоких нагрузок – Настройка процессов сборки и доставки кода – Автоматизация и оптимизация рутинных задач – Внедрение новых инструментов и технологий – Поддержка и разработка кластеров баз данных – Управление и устранение неполадок в производственных кластерах Kubernetes, написание Helm-диаграмм – Участие в дежурствах по вызову Требования: – Более 4 лет коммерческого опыта в области DevOps – Опыт управления серверами и инфраструктурой Linux с использованием инструментов IaC (Ansible, Terraform или аналогичные) – GitLab CI: настройка конвейеров CI/CD для бесперебойной доставки контейнеров Docker с кодом на Python или Go – Настройка и обслуживание кластеров баз данных (PostgreSQL, Kafka, Redis, Aerospike, Consul) – Работа с системами мониторинга и логирования (Zabbix, Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, ELK, Sentry) – Работа с контейнеризацией: Docker, docker-compose – Опыт управления и устранения неполадок в производственных кластерах Kubernetes, написание Helm-диаграмм – Опыт поддержки и разработки кластеров PostgreSQL, понимание принципов высокой доступности, резервного копирования и репликации – Разговорный английский на уровне B1 или выше (средний уровень)

Задачи: — Проектировать и считать профиль прибыли зала, определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса. — Строить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию, точно определять масштаб прогноза для каждой категории. — Управлять дилерским пространством на основе данных, строить оптимальную логику маршрута, проверять её на живом трафике и анализировать поведение. Требования: — Сильная база в математической статистике, практическое применение. — Владение Python и SQL. — Умение читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском. Условия: — Компенсация 80% ДМС супругам и детям сотрудников. — Оплата ведения беременности и родов сотрудницам и жёнам сотрудников с опытом работы более двух лет. — Полный список бонусов доступен по ссылке.