Вакансии

Location: Терек Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов в отделении банка * продавать продукты и услуги Сбера и помогать с их оформлением * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить платежи и переводы. Требования * имеешь образование среднее и выше * активно используешь гаджеты * доброжелателен и готов помогать клиентам * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа недалеко от дома * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Будет преимуществом опыт работы в компаниях: Россельхозбанк, Росбанк, Совкомбанк, ГазпромБанк Яндекс, Ozon, Wildberries, Деловые Линии, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, МТС, Билайн, Мегафон, Ростелеком. #клиентский\_менеджер #менеджер\_по\_продажам #администратор #консультант #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #страхование #вклады #ипотека #кредиты #Сбербанк #специалист #начинающий\_специалист #Сбер

Location: Михайловск Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов по всем продуктам и услугам Сбера, включая ипотеку * продавать банковские продукты и услуги * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег. Требования * имеешь образование среднее и выше * доброжелателен и готов помогать клиентам * активно используешь гаджеты и программы MS Office * готов использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа в офисе нового формата рядом с домом или местом учебы * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. #начало\_карьеры #работа\_без\_опыта #менеджер\_по\_продажам #консультант #менеджер\_по\_обслуживанию #обслуживание\_физических\_лиц #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #продажи #страхование #вклады #ипотека #кредиты #касса #работа\_с\_наличными #банковские\_ценности #прием\_платежей

Location: Berlin, Germany About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius Token Factory is looking for scientists who can turn frontier LLM and VLM inference bottlenecks into research questions, conduct rigorous experiments, and translate their findings into production capabilities. You will own focused research and optimization projects, write strong code, and produce prototypes, publications, and technical artifacts that engineers can build on. Your research will span quantization, distillation, speculative decoding, KV-cache optimization, and model/runtime co-optimization, alongside inference engines and distributed inference architectures. You will investigate how these approaches interact, evaluate their trade-offs across model quality, latency, throughput, memory footprint, and cost per token, and work with engineering teams to bring promising results into production. Your responsibilities Lead research projects in efficient LLM and VLM inference, from hypotheses and experiments through ablations, prototypes, and production handoff. Develop and evaluate methods spanning quantization, quantization-aware training (QAT), distillation, speculative decoding, KV-cache reuse, KV-cache compression, long-context inference, MoE routing, and model/runtime co-optimization. Build prototypes using PyTorch, Triton, CUDA-adjacent tooling, or inference-serving frameworks, and collaborate with MLEs and platform engineers to turn them into production components. Research LLM request routing and scheduling strategies, including cache-aware load balancing and prefill–decode disaggregation (PDD). Evaluate how queueing, KV-cache transfer, worker placement, and prefill/decode capacity allocation affect latency, throughput, and serving cost. Investigate multi-node inference for dense and mixture-of-experts models, including wide expert parallelism (WideEP). Study expert placement, load imbalance, and computation/communication trade-offs, and use the findings to guide model and system architecture choices. Develop rigorous evaluations covering quality, latency, throughput, numerical stability, memory footprint, tail latency, and cost per token. Compare serving architectures under consistent workload conditions and GPU budgets. Work with MLE, GPU kernel, backend infrastructure, product, and customer teams to select research priorities with measurable production impact. Share results through internal reports, technical blogs, papers, and open-source artifacts, and mentor engineers and scientists on experimental design, scientific rigor, and model/system trade-offs. Must-haves A PhD in computer science, machine learning, ML systems, computer systems, computer architecture, electrical engineering, applied mathematics, or a closely related discipline. A strong publication record or equivalent research artifacts in ML, ML systems, efficient inference, model compression, quantization, distillation, serving systems, or related areas. Strong Python and PyTorch implementation skills, with the ability to turn ideas into experiments and working prototypes. Deep knowledge of LLMs, VLMs, transformer inference, decoding algorithms, model compression, quantization, and production-serving trade-offs. Strong experimental design skills covering ablations, baselines, metrics, statistical reasoning, and failure analysis. Excellent written and verbal communication. Nice-to-haves First-author publications at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, ACL, EMNLP, ASPLOS, OSDI, SOSP, ISCA, or HPCA. Experience deploying ML models or inference optimizations in production. Experience with vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, FlashAttention, FlashInfer, Triton, CUDA, or PyTorch internals. Experience applying post-training, SFT, DPO, RLHF, RLAIF, preference optimization, or synthetic data generation to inference quality or efficiency. Open-source research artifacts, widely used benchmarks, technical blogs, or invited talks demonstrating contributions to efficient AI systems. Research or implementation experience in one or more areas of distributed inference system architecture, such as LLM request routing, PDD, multi-node serving, or MoE expert parallelism, including WideEP. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Location: Zurich, Switzerland About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius Token Factory is looking for scientists who can turn frontier LLM and VLM inference bottlenecks into research questions, conduct rigorous experiments, and translate their findings into production capabilities. You will own focused research and optimization projects, write strong code, and produce prototypes, publications, and technical artifacts that engineers can build on. Your research will span quantization, distillation, speculative decoding, KV-cache optimization, and model/runtime co-optimization, alongside inference engines and distributed inference architectures. You will investigate how these approaches interact, evaluate their trade-offs across model quality, latency, throughput, memory footprint, and cost per token, and work with engineering teams to bring promising results into production. Your responsibilities Lead research projects in efficient LLM and VLM inference, from hypotheses and experiments through ablations, prototypes, and production handoff. Develop and evaluate methods spanning quantization, quantization-aware training (QAT), distillation, speculative decoding, KV-cache reuse, KV-cache compression, long-context inference, MoE routing, and model/runtime co-optimization. Build prototypes using PyTorch, Triton, CUDA-adjacent tooling, or inference-serving frameworks, and collaborate with MLEs and platform engineers to turn them into production components. Research LLM request routing and scheduling strategies, including cache-aware load balancing and prefill–decode disaggregation (PDD). Evaluate how queueing, KV-cache transfer, worker placement, and prefill/decode capacity allocation affect latency, throughput, and serving cost. Investigate multi-node inference for dense and mixture-of-experts models, including wide expert parallelism (WideEP). Study expert placement, load imbalance, and computation/communication trade-offs, and use the findings to guide model and system architecture choices. Develop rigorous evaluations covering quality, latency, throughput, numerical stability, memory footprint, tail latency, and cost per token. Compare serving architectures under consistent workload conditions and GPU budgets. Work with MLE, GPU kernel, backend infrastructure, product, and customer teams to select research priorities with measurable production impact. Share results through internal reports, technical blogs, papers, and open-source artifacts, and mentor engineers and scientists on experimental design, scientific rigor, and model/system trade-offs. Must-haves A PhD in computer science, machine learning, ML systems, computer systems, computer architecture, electrical engineering, applied mathematics, or a closely related discipline. A strong publication record or equivalent research artifacts in ML, ML systems, efficient inference, model compression, quantization, distillation, serving systems, or related areas. Strong Python and PyTorch implementation skills, with the ability to turn ideas into experiments and working prototypes. Deep knowledge of LLMs, VLMs, transformer inference, decoding algorithms, model compression, quantization, and production-serving trade-offs. Strong experimental design skills covering ablations, baselines, metrics, statistical reasoning, and failure analysis. Excellent written and verbal communication. Nice-to-haves First-author publications at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, ACL, EMNLP, ASPLOS, OSDI, SOSP, ISCA, or HPCA. Experience deploying ML models or inference optimizations in production. Experience with vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, FlashAttention, FlashInfer, Triton, CUDA, or PyTorch internals. Experience applying post-training, SFT, DPO, RLHF, RLAIF, preference optimization, or synthetic data generation to inference quality or efficiency. Open-source research artifacts, widely used benchmarks, technical blogs, or invited talks demonstrating contributions to efficient AI systems. Research or implementation experience in one or more areas of distributed inference system architecture, such as LLM request routing, PDD, multi-node serving, or MoE expert parallelism, including WideEP. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Location: London, United Kingdom About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius Token Factory is looking for scientists who can turn frontier LLM and VLM inference bottlenecks into research questions, conduct rigorous experiments, and translate their findings into production capabilities. You will own focused research and optimization projects, write strong code, and produce prototypes, publications, and technical artifacts that engineers can build on. Your research will span quantization, distillation, speculative decoding, KV-cache optimization, and model/runtime co-optimization, alongside inference engines and distributed inference architectures. You will investigate how these approaches interact, evaluate their trade-offs across model quality, latency, throughput, memory footprint, and cost per token, and work with engineering teams to bring promising results into production. Your responsibilities Lead research projects in efficient LLM and VLM inference, from hypotheses and experiments through ablations, prototypes, and production handoff. Develop and evaluate methods spanning quantization, quantization-aware training (QAT), distillation, speculative decoding, KV-cache reuse, KV-cache compression, long-context inference, MoE routing, and model/runtime co-optimization. Build prototypes using PyTorch, Triton, CUDA-adjacent tooling, or inference-serving frameworks, and collaborate with MLEs and platform engineers to turn them into production components. Research LLM request routing and scheduling strategies, including cache-aware load balancing and prefill–decode disaggregation (PDD). Evaluate how queueing, KV-cache transfer, worker placement, and prefill/decode capacity allocation affect latency, throughput, and serving cost. Investigate multi-node inference for dense and mixture-of-experts models, including wide expert parallelism (WideEP). Study expert placement, load imbalance, and computation/communication trade-offs, and use the findings to guide model and system architecture choices. Develop rigorous evaluations covering quality, latency, throughput, numerical stability, memory footprint, tail latency, and cost per token. Compare serving architectures under consistent workload conditions and GPU budgets. Work with MLE, GPU kernel, backend infrastructure, product, and customer teams to select research priorities with measurable production impact. Share results through internal reports, technical blogs, papers, and open-source artifacts, and mentor engineers and scientists on experimental design, scientific rigor, and model/system trade-offs. Must-haves A PhD in computer science, machine learning, ML systems, computer systems, computer architecture, electrical engineering, applied mathematics, or a closely related discipline. A strong publication record or equivalent research artifacts in ML, ML systems, efficient inference, model compression, quantization, distillation, serving systems, or related areas. Strong Python and PyTorch implementation skills, with the ability to turn ideas into experiments and working prototypes. Deep knowledge of LLMs, VLMs, transformer inference, decoding algorithms, model compression, quantization, and production-serving trade-offs. Strong experimental design skills covering ablations, baselines, metrics, statistical reasoning, and failure analysis. Excellent written and verbal communication. Nice-to-haves First-author publications at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, ACL, EMNLP, ASPLOS, OSDI, SOSP, ISCA, or HPCA. Experience deploying ML models or inference optimizations in production. Experience with vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, FlashAttention, FlashInfer, Triton, CUDA, or PyTorch internals. Experience applying post-training, SFT, DPO, RLHF, RLAIF, preference optimization, or synthetic data generation to inference quality or efficiency. Open-source research artifacts, widely used benchmarks, technical blogs, or invited talks demonstrating contributions to efficient AI systems. Research or implementation experience in one or more areas of distributed inference system architecture, such as LLM request routing, PDD, multi-node serving, or MoE expert parallelism, including WideEP. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Location: с Яшалта Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста в с Яшалта? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов по всем продуктам и услугам Сбера, включая ипотеку * продавать банковские продукты и услуги * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег Требования * имеешь образование среднее и выше * доброжелателен и готов помогать клиентам * активно используешь гаджеты и программы MS Office * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа в офисе нового формата рядом с домом или местом учебы * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. #начало\_карьеры #работа\_без\_опыта #менеджер\_по\_продажам #консультант #менеджер\_по\_обслуживанию #обслуживание\_физических\_лиц #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #продажи #страхование #вклады #ипотека #кредиты #касса #работа\_с\_наличными #банковские\_ценности #прием\_платежей

Задачи: — проектировать и разрабатывать автоматизированные тесты с использованием Python/PyTest; — поддерживать и развивать существующий фреймворк для задач автоматизированного тестирования; — участвовать в ревью кода для соблюдения технических стандартов компании; — анализировать и разбирать результаты ежедневных тестовых прогонов. Требования: — уверенные знания Python/Pytest, опыт написания автотестов от 3-х лет; — уверенные знания теории и практики тестирования, работа с тестовой документацией; — знание сетей (протоколы TCP, UDP, HTTP); — знание Linux на уровне уверенного пользователя; — опыт работы в GitLab; — опыт анализа требований и написания по ним тест-кейсов; — готовность развиваться и получать новые знания. Будет преимуществом: — опыт работы со снифферами трафика (wireshark, tcpdump); — опыт работы с сетевыми устройствами; — знание работы OSPF, BGP, NAT, iptables. Условия: — работа в аккредитованной ИТ-компании и трудоустройство по ТК РФ; — динамическое начало и окончание рабочего дня; — сильная команда, которая поможет профессионально развиваться; — комфортные офисы, куда хочется возвращаться вновь — кофе, чай, вкусные и полезные перекусы на кухнях, а также корпоративная библиотека и удобные переговорные.

Location: Новочеркасск Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов по всем продуктам и услугам Сбера, включая ипотеку * продавать банковские продукты и услуги * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег. Требования * имеешь образование среднее и выше * доброжелателен и готов помогать клиентам * активно используешь гаджеты и программы MS Office * готов использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа в офисе нового формата рядом с домом или местом учебы * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Будет преимуществом опыт работы в компаниях: Россельхозбанк, Росбанк, Совкомбанк, ГазпромБанк Яндекс, Ozon, Wildberries, Деловые Линии, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, МТС, Билайн, Мегафон, Ростелеком. #начало\_карьеры #работа\_без\_опыта #менеджер\_по\_продажам #консультант #менеджер\_по\_обслуживанию #обслуживание\_физических\_лиц #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #продажи #страхование #вклады #ипотека #кредиты #касса #работа\_с\_наличными #банковские\_ценности #прием\_платежей

Location: Кропоткин Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов в отделении банка * продавать продукты и услуги Сбера и помогать с их оформлением * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить платежи и переводы. Требования * имеешь образование среднее и выше * активно используешь гаджеты * доброжелателен и готов помогать клиентам * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа недалеко от дома * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Будет преимуществом опыт работы в компаниях: Россельхозбанк, Росбанк, Совкомбанк, ГазпромБанк Яндекс, Ozon, Wildberries, Деловые Линии, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, МТС, Билайн, Мегафон, Ростелеком. #клиентский\_менеджер #менеджер\_по\_продажам #администратор #консультант #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #страхование #вклады #ипотека #кредиты #Сбербанк #специалист #начинающий\_специалист #Сбер

Задачи: — Управление продуктами с фокусом на AI, данные и платформы. — Запуск нескольких продуктов с нуля, включая как минимум одно мобильное приложение для потребителей, доступное в App Store и Google Play (ссылки обязательны). Требования: — Опыт работы в управлении продуктами не менее 7 лет, включая владение продуктами AI, данных и платформ. — Высокая техническая грамотность: способность обсуждать модели данных, API и системные компромиссы с техническим директором и переводить их в четкие продуктовые решения и требования. — Понимание применения AI и агентных рабочих процессов, включая вопросы надежности, оценки, стоимости и необходимости человеческого контроля. Условия: — Занятость: полный рабочий день, B2B. — Зарплата до 10000 евро брутто в месяц. — Языки: английский и русский на уровне B2+. — Местоположение кандидата: любое.

Требования: — 3+ лет опыта в Data Engineering. — Опыт полного ownership хранилища: от источников до пользовательских витрин. — Сильный SQL и production Python. — Production-опыт с dbt. — Практический опыт Airflow / Dagster / Prefect. — Глубокий опыт хотя бы с одной MPP / columnar системой: Trino, ClickHouse, Greenplum, Spark и др. — Понимание Kimball, Data Vault и/или Anchor Modelling. Условия: — Удалённая работа. — Работа по времени МСК. — Полная занятость (Full-time).

Location: Cyprus Workplace: remote About Finom   Finom is a European tech startup headquartered in Amsterdam, and we’re on a journey towards revolutionizing the financial landscape for entrepreneurs worldwide. Our mission is to develop an all-in-one financial B2B solution that integrates banking functions, accounting, financial management, and invoicing into a seamless, mobile-first platform.   We recently closed a €115 million Series C equity round (around $133 million), bringing our total funding to approximately $346 million. This significant investment follows a $105 million growth funding round from General Catalyst, a long-term backer since 2021 known for supporting companies like Airbnb, HubSpot, KAYAK, and Stripe.   Finom's platform goes beyond traditional banking, offering invoicing and a growing suite of features, including AI-enabled accounting, aiming to simplify financial management for entrepreneurs. We're actively expanding our reach across key EU markets like Germany, France, the Netherlands, Italy, and Spain.   At Finom, we’re not just redefining the entrepreneurial experience — we’re empowering our employees to make a real difference. Your work matters, and your impact extends far beyond product metrics. We nurture innovation and an inspiring work environment where bold ideas thrive, prioritizing thorough research, swift implementation of solutions, and ensuring that every effort we make benefits our users, employees, partners, and our business as a whole.   Maintaining our start-up spirit, we prioritize thorough research, swift implementation of solutions, and ensuring that every effort we make benefits our users, employees, partners, and, of course, our business. At Finom, we're transforming how small and medium businesses across Europe manage their money - and financial crime prevention sits right at the heart of that promise. As a Senior Machine Learning Engineer, you'll take over DRS: a production ML product that scores our whole client base daily and drives our quarantine, alert suppression, and soon our credit decisions. This is genuine end-to-end ownership on a small team - you'll deploy, serve, monitor, and improve the system rather than inherit a finished one. If you're the kind of engineer who quietly keeps production models honest and wants their decisions to actually reach live traffic, this is your seat. What You Will Be Doing Full-stack ML model development (binary classification and regression) for the detection and prevention of financial crime during transaction processing and client onboarding: gathering requirements, prototyping, and deployment in a production environment. Own and evolve the Dynamic Risk Score (DRS) across all markets — daily scoring of the full client base that feeds decisioning across the client lifecycle. Handle a portfolio of transaction rules with ML-driven detection inside, optimizing their performance and the number of generated alerts. Set up continuous monitoring of model and rule performance in production, and develop the champion-challenger framework so the best-performing model is always the one live in production. Participate in infrastructure development for ML model operationalization and inter-service interactions, so models of varying complexity can be served and inferred. Who You Are At least 5 years as a Machine Learning Engineer or Full-stack Data Scientist, with production deployment experience (incl. API services like FastAPI). Strong in SQL and Python, and with cloud data platforms (e.g. Databricks). Strong architectural skills — able to design and improve infrastructure that serves models of varying complexity. Experience with model monitoring and champion-challenger / A-B evaluation in production. Exposure to graph modeling or foundation models/embeddings is a plus. Critical, analytical thinker — proactive, result-driven, comfortable working with little supervision in a start-up setting. A quantitative education (math, engineering, economics, or CS) and full working proficiency in English. What You Will Get In Return   Make a genuine impact on the product   Join our upward trajectory, and grow with us. We provide the resources and opportunities for continuous personal and professional development, empowering you to make a genuine impact on our evolving product.   Work in the EU   Embark on this exciting journey with us and enjoy the flexibility of traveling and working remotely or in a hybrid model across Europe.   Become a stock options holder   Unlock your inner entrepreneur and align your aspirations with ours through our Stock Options Program. This exciting opportunity is available to every team member, from junior team members to our founders.   Receive unwavering support and care   Finom stands by you at every step, embodying our commitment to your well-being and success reflected in our modern, friendly, and eco-conscious corporate culture. We offer constant support and care to ensure your Finom experience is successful and fulfilling.   Work & Swim program   Immerse yourself in our exclusive Work & Swim Program. Spend one month in a comfortable corporate apartment in enchanting Cyprus. It's the ideal opportunity to strike the perfect work-life balance while enjoying breathtaking Mediterranean views.   Equal Opportunity Statement    At Finom, we're an equal opportunity employer and value diversity at our company. We embrace diversity and invite applications from all walks of life. We do not discriminate based on race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, disability status, or other applicable legally protected characteristics.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать production-системы и сервисы на Go — Участвовать в проектировании архитектуры и технических решений — Работать с высоконагруженными системами — Решать задачи производительности, конкурентности и многопоточности — Проектировать API и интерфейсы взаимодействия компонентов — Писать понятный, тестируемый и поддерживаемый код — Проводить code review — Участвовать в полном жизненном цикле разработки — от проектирования до релиза и поддержки — Диагностировать и устранять проблемы в production — Взаимодействовать с архитекторами и разработчиками и аргументировать технические решения Требования: — Коммерческий опыт разработки на Go от 6 лет — Go — основной язык разработки в последние годы — Уверенное понимание concurrency, многопоточности и профилирования — Опыт разработки высоконагруженных систем — Опыт работы с базами данных — Опыт работы с Docker — Понимание процессов CI/CD и релизов — Опыт проектирования API — Умение диагностировать и оптимизировать проблемы производительности — Хорошие навыки code review — Самостоятельность, ответственность за результат и умение работать в команде — Для backend-направления особенно важны PostgreSQL, Redis/NoSQL, Kafka/RabbitMQ/NATS, REST/gRPC, понимание принципов распределённых систем, Kubernetes — Будет плюсом: глубокое знание Kafka, опыт с распределёнными БД, event-driven архитектурой, zero-downtime deploy, SLI/SLO и Linux — Для системного и сетевого направления важен практический опыт работы с сетевыми протоколами либо опыт разработки высокопроизводительного системного или server-side ПО — Понимание устройства высоконагруженных систем, concurrency, асинхронной обработки и оптимизации производительности — Опыт разработки сетевых сервисов, прокси, балансировщиков или другого высокопроизводительного server-side ПО будет плюсом — Умение писать понятный, поддерживаемый код — Навыки проведения качественного code review — Проактивность и ответственность за результат — Умение аргументировать технические решения и работать в команде Условия: — Полная занятость — График 5/2 — Формат работы: удалённо или гибрид

Задачи: — Разрабатывать и реализовывать SEO-стратегии под гео: LatAm, India, Bangladesh — Драйвить кратный рост и буст целевого органического трафика (Organic Growth) — Собирать и кластеризовать семантику с учетом локального сленга и языковых особенностей — Строить ссылочные стратегии под iGaming (PBN, аутрич, дропы, аукционные домены) — Проводить мониторинг SERP, искать незанятые НЧ/СЧ ниши и свежие механики — Делать технические аудиты и устранять ошибки (индексация, скорость, структура) Требования: — Опыт в SEO от 5 лет (в идеале iGaming / арбитраж / серые ниши) — Подтвержденные кейсы вывода локальных сайтов в ТОП-1 (LatAm — жирный плюс) — Реальные результаты по органике (готовность показать скрины / графики / Dashboard) — Умение грамотно распоряжаться бюджетом на ссылки, контент и инфраструктуру — Уверенный стек: Ahrefs, Semrush, Screaming Frog, GSC, GA4, софты под PBN/дропы Условия: — Конкурентная ЗП (обсуждаем ваши ожидания) — Полный Remote — ДМС после 3 месяцев работы — 2 Day-off в год + премии к значимым событиям — Обучение, тренинги, тимбилдинги и корпоративные поездки — Минимум бюрократии — свобода действий и фокус на результат

Задачи: — Виростити команду з 8 до 15 інженерів, наймати і менторити — Будувати процеси та стандарти, які реально працюють Требования: — 12+ років досвіду у backend розробці з використанням Python, Go, AWS, Kubernetes, мікросервісів — Вміння вести людей і домовлятися з бізнесом — Англійська на рівні advanced Условия: — Локація: Відень — Відкритий до remote для Європейського Союзу

Требования: — Банковский опыт разработки обязателен — Опыт работы с АБС «ЦФТ-Банк» в качестве разработчика от 4 лет — Понимание основных банковских процессов — Опыт работы с базами данных Oracle и PostgreSQL О компании: — Направление финансового мониторинга в крупном банковском проекте Важно: — Локация/Гражданство: РФ — Банковский опыт разработки обязателен

Location: Remote - Europe About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role We are building a high-performance AI inference platform for developer-native teams running latency- and cost-sensitive workloads at scale. In AI infrastructure, PoC success does not guarantee production success. This role ensures that what we commit to is scalable, efficient, and aligned with platform strategy. We are looking for a Senior Sales Engineer to become a foundational technical partner to our customers and a force multiplier for Sales and Engineering. You will shape complex AI workloads from first discovery through production feasibility validation, ensuring technical rigor, economic viability, and scalable architecture decisions. You will operate at the intersection of customer ambition, engineering reality, and commercial growth, influencing: Revenue quality Engineering focus Product evolution Customer trust at scale You’re welcome to work remotely from Europe. Your responsibilities will include: Strategic Technical Discovery Lead deep technical discovery with engineering teams and technical founders Understand model requirements, traffic expectations, latency constraints, GPU economics, and system dependencies Translate customer ambition into production-feasible architectures Identify hidden technical risks early Commercial Acceleration Partner tightly with Sales on strategic deals Influence deal strategy through architectural clarity Prevent misaligned commitments before engineering allocation Increase PoC-to-production conversion by ensuring technical realism PoC Architecture & Validation Define measurable success criteria (latency, TTFT, throughput, cost envelope) Classify workload complexity and required optimization depth Align appropriate resources (ML Solution Architects, engineering, GPU capacity, etc.) Drive structured Go / No-Go decisions Prevent uncontrolled customization or hidden R&D Pattern Recognition & Platform Leverage Identify recurring configuration patterns across customers Quantify demand for advanced optimizations (quantization, speculative decoding, etc.) Surface structured insights to Product and Engineering Help evolve platform capabilities based on real workload data We expect you to have: Deep understanding of AI inference systems and GPU-backed infrastructure Experience with LLM workloads and performance-sensitive environments Experience with inference frameworks and libraries (e.g., vLLM, SGLang, TensorRT-LLM). Ability to reason about latency, throughput, cost, and architecture tradeoffs Strong customer presence with engineering-first organizations Comfort challenging assumptions and pushing back constructively Commercial awareness – you understand that engineering time is a strategic resource Preferred technical stack : Programming Languages– Python Frameworks and Libraries– vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, OpenAI/Anthropic SDKs Frameworks for Agentic Pipelines : Langchain / Langsmith / smolagents / equivalent API and Web Frameworks– FastAPI, Flask MLOps and DevOps tools– Kubernetes (K8s), Docker, Git Cloud Platforms– AWS (SageMaker, Bedrock), GCP (Vertex AI), Azure (Azure ML) What success looks like : Strategic deals are technically sound before engineering engagement PoCs are clearly scoped and economically justified Engineering capacity is allocated predictably Conversion to production improves Customers view you as a trusted architectural advisor Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Location: Сланцы Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов по всем продуктам и услугам Сбера, включая ипотеку * продавать банковские продукты и услуги * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег. Требования * имеешь образование среднее и выше * доброжелателен и готов помогать клиентам * активно используешь гаджеты и программы MS Office * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа в офисе нового формата рядом с домом или местом учебы * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Будет преимуществом опыт работы в компаниях: Россельхозбанк, Росбанк, Совкомбанк, ГазпромБанк Яндекс, Ozon, Wildberries, Деловые Линии, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, МТС, Билайн, Мегафон, Ростелеком. #начало\_карьеры #работа\_без\_опыта #менеджер\_по\_продажам #консультант #менеджер\_по\_обслуживанию #обслуживание\_физических\_лиц #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #продажи #страхование #вклады #ипотека #кредиты #касса #работа\_с\_наличными #банковские\_ценности #прием\_платежей