Вакансии

Location: Москва, гибрид или удалённая работа, RU; Россия О команде Мы — команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety. Развиваем инструменты доверия и безопасности на платформе: помогаем проверять контент и снижать риск появления материалов, которые нарушают правила Авито. Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализируем текст, фото и параметры, автоматизируем проверки и снижаем нагрузку на ручную модерацию. Основной проект — развитие LLM-модерации, около 80% рабочего времени. Система уже работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, а LLM проверяют их по правилам Авито. Мы улучшаем промпты, дообучаем LLM- и VLM-модели, автоматизируем эксперименты с помощью AI-агентов. Ищем DS-инженера полного цикла, который будет вести решения от постановки задачи и работы с данными до инференса, мониторинга и оценки влияния на продукт. Помимо основного проекта, будут задачи автомодерации с текстом, изображениями и видео. Какие задачи вас ждут: развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений; строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений; применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры там, где это оправдано качеством и стоимостью; готовить датасеты: организовывать сбор и разметку, проверять качество данных и репрезентативность выборок; встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене: учитывать качество, задержки, вычислительную стоимость и риски ошибок; настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты и регулярные итерации улучшений; оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики. Мы ждём, что вы: умеете проводить полный цикл ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и проверки влияния с помощью A/B-тестов или эквивалентных подходов; имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене; работали с LLM в прикладных задачах и умеете проверять качество решений на данных; дообучали LLM и VLM, работали с LoRA, PEFT и оптимизацией инференса, например с vLLM; уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost или аналогами, умеете работать с DL-фреймворками, например PyTorch; понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументировать компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками; умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени: дрейф, деградации, проблемы данных; пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества; читаете англоязычную техническую литературу. Будет здорово, если вы: имеете опыт в модерации, Trust & Safety или антифроде; разрабатывали инструменты для AI-агентов, MCP-серверы или автоматизировали с их помощью ML-процессы; знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow; настраивали мониторинг и алерты в Grafana, участвовали в A/B-тестах и канареечных релизах; использовали LLM в прикладных задачах; работали с CV или мультимодальными задачами, например VLM. Работа у нас — это: масштабный инженерный процесс, где вы можете участвовать во всех этапах работы над ML-решением; интересные развивающие задачи и влияние на продуктовые и бизнес-метрики; культура взаимопомощи и обмена опытом; прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Задачи: — Создавать 2D-графику для игры, включая персонажей, пропсы, окружение и оформление UI окон в стиле проекта — Отрисовывать пропсы, декорации интерфейса, предметы и иконки, сохраняя целостный визуальный стиль — Подготавливать ассеты для анимации и интеграции в игру — Оптимизировать графику под мобильные платформы — Работать с фидбеком от гейм-дизайнеров, арт-лидов и продуктовой команды для улучшения качества и стиля арта Требования: — Опыт работы на позиции 2D-художника от 2–3 лет в игровой индустрии — Умение точно попадать в заданный стиль проекта — Свободное переключение между стилями — Наличие актуального портфолио с работами в казуальной и/или гиперказуальной стилистике — Уверенное владение программами Photoshop и Figma — Опыт работы с базовыми генеративными AI-инструментами и использование их в рабочем процессе — Глубокое понимание основ рисунка, цветопередачи, композиции и визуального повествования — Умение работать по техническому заданию в установленные сроки и внимательное отношение к деталям Будет плюсом: — Владение 3D-пакетами — Опыт работы с 2D-анимацией — Знание основ работы с Unity — Навыки концептинга и креатива, интерес к созданию и придумыванию — Опыт работы с мобильными играми

Отвечать за delivery направления: обеспечивать прозрачность планов, сроков, статусов и рисков для 12 продуктовых команд разработки. Организовывать эффективную работу команд, координировать взаимодействие проджект менеджеров и скрам мастера направления "Запись".

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Мы развиваем десктопный клиент Телемоста для Windows и macOS и планируем добавить поддержку Linux. Ищем разработчика, который будет создавать продуктовые функции и участвовать в технических решениях. Ждём, что вы больше трёх лет пишете на C++ и работали с Qt. Яндекс Телемост объединяет видеовстречи и чаты в одном приложении. Мы развиваем десктопный клиент для Windows и macOS и планируем добавить поддержку Linux. Ищем C++-разработчика, который будет создавать продуктовые функции и участвовать в технических решениях. Задачи охватывают разные части десктопного приложения: от проектирования до реализации и проверки кода. Обязанности Разрабатывать продуктовые функции Вам предстоит участвовать во всех этапах разработки: разбирать задачу, проектировать решение, писать и тестировать код. Вы будете работать с разными частями приложения для видеовстреч и чатов. Участвовать в развитии версии для Linux Вы будете помогать расширять поддержку операционных систем, сохраняя развитие клиента для Windows и macOS. Принимать технические решения Нужно будет учитывать потребности пользователей, технические ограничения, производительность и сроки реализации, обсуждать решения с командой. Улучшать процесс разработки Предстоит работать с существующим кодом и улучшать опыт разработки вместе с другими инженерами, осваивать AI-инструменты для написания и ревью кода. Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers Требования * Больше трёх лет пишете на C++ * Разрабатывали десктопные приложения для Windows и macOS * Работали с Qt * Умеете тестировать свой код и разбираться в существующей кодовой базе * Готовы использовать AI-инструменты в разработке и осваивать принятые в команде подходы * Умеете обсуждать технические решения и работать в команде Будет плюсом * Работали с WebRTC * Разрабатывали приложения для Linux и знакомы с особенностями этой платформы * Работали с Qt WebEngine

-Участвовать в product discovery: проводить интервью с пользователями и заказчиками, выявлять их потребности и реальную «боль», проверять гипотезы. -Определять и описывать рамки и границы проекта, проектировать продукт с нуля: клиентские сценарии и customer journey, логику обращений, очереди и операционных правил.

Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения. Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке.

Проектировать и развивать LLM-пайплайны для ИИ-помощника: диалоги, уточняющие вопросы, рекомендации, саммари, инсайты, объяснения медицинских данных простым языком. Разрабатывать агентные сценарии: сбор данных из внешних источников, валидация данных, обогащение профиля, уточнение рисков, подготовка данных к приёму врача, контроль следования рекомендациям.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем Go-разработчика как для развития существующих решений, так и для создания абсолютно новых. Разработчик будет участвовать в создании масштабируемых продуктов с ориентацией на пользователей. Вам предстоит работать в кросс-функциональной команде, совместно принимать технические решения и участвовать в обсуждении продуктовых. Мы развиваем платформу потоковой обработки данных поверх YTsaurus (YT) с поддержкой гарантий exactly-once. Продукт позволяет надёжно обрабатывать потоки данных и строить на их основе критичные для бизнеса пайплайны. Команда отвечает за весь пользовательский путь продукта: разрабатывает интерфейс и пользовательские фичи, развивает обсервабилити и инструменты мониторинга, занимается надёжностью системы и её эксплуатацией, а также отвечает за деплой и доставку изменений. У вас будет возможность влиять не только на отдельные фичи, но и на то, каким в целом будет продукт. Задачи Проектирование и разработка новой функциональности существующих сервисов Разрабатывать и развивать backend-сервисы платформы на Go Работать с production-контуром: мониторинг, метрики, логирование, диагностика инцидентов, эксплуатационные улучшения Кросс-командные взаимодействия над продуктовыми и техническими треками Придумывание отказоустойчивых, масштабируемых решений с хорошим observability Требования Опыт коммерческой backend-разработки от пяти лет Уверенный опыт разработки на Go или очень близкий опыт с готовностью быстро перейти на Go Понимание сервисной архитектуры и практический опыт разработки production-сервисов Хорошее знание многопоточности, параллельных вычислений, конкурентного доступа к данным, graceful shutdown и работы с контекстами Опыт проектирования API и межсервисного взаимодействия Опыт работы с базами данных: проектирование схем, написание запросов, понимание индексов, транзакций и миграций Понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых систем Важно понимать принципы работы LLM и иметь практический опыт их использования в разработке: для анализа кода, проектирования решений, ускорения реализации и повышения личной эффективности Умение понятно коммуницировать и договариваться с командой и смежными подразделениями

Workplace: Удаленно RWB — международная технологическая группа компаний, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы развиваем одну из крупнейших цифровых экосистем, объединяя электронную коммерцию, финтех, логистику, рекламу, путешествия, здоровье и другие направления. Наши технологии помогают людям решать повседневные задачи, а предпринимателям — находить новые возможности для роста. Портал Продавцов — это личный кабинет продавца, где он отслеживает свои товары, изучает аналитику и руководит процессами продаж. Логистика, динамическое ценообразование, подъем-моделирование, рекомендации, временные ряды, качественные данные и NLP — мы работаем во множестве доменов. Наша задача — не только обеспечить продавцу принятие решений по данным, но и вывести весь UX продавца на новый уровень: от распределения товаров по складам до ИИ для создания карточек товара. Сейчас мы ищем новых коллег ML Engineer'ов, чтобы вместе внедрять SOTA-модели и растить бизнес-метрики на миллиарды. Обязанности Строить и реализовывать модели классического ML/DL; Проводить анализ используемых моделей и улучшать их; Использовать и понимать современные подходы e2e ML-разработки; Уметь запускать инференс моделей: batch и real-time; Принимать участие в формулировке в продуктовой постановке задачи; Принимать участие в дизайне A/B экспериментов; Проактивно взаимодействовать с аналитиками и менеджерами по продуктам. Требования Опыт решения задач классического ML (временные ряды, классификация, регрессия); Уверенный опыт разработки на Python (не менее 2-х лет); Опыт работы с Scikit-learn, PyTorch, бустингами; Опыт написания backend-оберток для ML-моделей на FastAPI; Навыки контейнеризации k8s будут плюсом; Опыт работы с Apache Airflow, ClearML или аналогичными решениями; Опыт в Big Data стеке: HDFS, PySpark, Trino; Умение использовать эконометрические подходы в работе с данными. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Мы строим маркетплейс ИИ-агентов и скиллов — платформу, где партнёры (разработчики, студии, вендоры, интеграторы) публикуют своих агентов и размещают навыки. Это новый продукт, который позволит предпринимателям подключать нужные решения под свои бизнес-задачи (работа с документами, договорами, бухгалтерскими отчетами, строить финансовую аналитику и многое другое) и все это доступно через единый чат-интерфейс, не переключаясь между десятками сервисов. Мы ищем человека, который возьмёт на себя партнёрское направление и одновременно будет отвечать за то, как продукт выглядит и работает на витрине — от первого контакта с партнёром до демо перед продакшеном. Обязанности Работа с партнёрами \- привлекать партнёров: разработчиков агентов, студии, вендоров интеграторов. \- строить экосистему с нуля: определять, какие типы партнёров нужны маркетплейсу на каждом этапе роста \- выстраивать процессы онбординга, поддержки и развития партнёров \- собирать обратную связь от партнёров и транслировать её в продукт Витрина и размещение \- отвечать за витрину маркетплейса: какие агенты и скиллы там представлены, как они категоризированы и ранжированы \- отвечать за карточку агента/скилла: структура, поля, описание, примеры использования, метрики, визуал — то, как решение презентуется пользователю \- формировать и поддерживать стандарты качества контента карточек, ревьюить партнёрские материалы \- развивать таксономиию: типы агентов, категории скиллов, теги, сценарии использования Продукт и запуск \- участвовать в тестировании новых фич витрины и карточек \- проводить демо перед продакшеном, защищать решения по контенту и партнёрскому наполнению \- влиять на продуктовую стратегию маркетплейса: приоритеты, roadmap, гипотезы монетизации и роста \- работать в связке с продуктом, разработкой, дизайном и маркетингом. Требования \- опыт работы с партнёрами в B2B сегменте и развития партнёрских программ / экосистем \- понимание продукта на уровне владения витриной/каталогом: как структурировать контент, как писать требования, как оценивать качество \- верхнеуровневое понимание рынка ИИ-агентов: ключевые игроки, тренды, типы решений \- чёткое понимание разницы между LLM-моделью и скиллом, а также какие бывают виды скиллов и агентов \- умение работать с неопределённостью и влиять на решения без прямых полномочий \- Сильные коммуникативные навыки: переговоры, презентации, демо Будет плюсом \- опыт запуска маркетплейсов, каталогов, экосистемных продуктов \- навыки работы с генеративными AI-моделями \- понимание MCP, function calling, tool use, оркестрации агентов \- опыт написания требований и работы с дизайнерами/разработчиками \- технический бэкграунд или опыт работы с API-продуктами. Условия * комфортный современный офис Москва, Кутузовская 32 * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

— участвовать в масштабных трансформационных, кросс-функциональных проектах; — выстраивать партнерские взаимоотношения с курируемыми подразделениями;

Коммерческий опыт разработки 6+ лет, из них 4+ года с Go в production.

• Поддержка инфраструктуры, ее оптимизация, автоматизация процессов. • Обеспечение бесперебойного функционирования системы.

Формировать продуктовое видение и стратегию развития компании с учётом рыночных трендов, потребностей клиентов, конкурентной среды и технологического развития. Проводить аудит текущего продуктового портфеля: оценивать востребованность, прибыльность, конкурентоспособность, жизненный цикл и потенциал развития каждой продуктовой линейки.

• Опыт в бизнес- или продуктовом анализе от 1 года.

Развитие HR-платформы и внутренних сервисов. От 4 лет коммерческой разработки, из них от 2 лет на Go.

Location: Москва, RU; Россия О команде Наша команда развивает LLM Gateway — единую точку доступа к языковым моделям в Авито. Мы помогаем продуктовым командам быстро и безопасно получать доступ к подходящим моделям, управлять лимитами, видеть стоимость каждого запроса и отслеживать поведение моделей в продакшене. Какие задачи вас ждут: развивать LLM Gateway для Авито, чтобы создавать продукты с LLM было быстро и удобно; автоматизировать выдачу и настройку доступов к моделям; развивать управление потреблением LLM: рассчитывать стоимость LLM-вызова, настраивать бюджетные лимиты для клиентов и приоритеты; развивать динамическую балансировку трафика между LLM-моделями; определять SLA платформы и методику его расчёта, настраивать мониторинг и алёрты, поддерживать SLA; интегрироваться с платформой инференса, автоматизировать развёртывание моделей и открывать к ним доступ для пользователей в инфраструктуре Авито; тесно взаимодействовать с DS-инженерами, погружаться в работу LLM, следить за развитием индустрии и внедрять новые технологии. Мы ждём, что вы: имеете опыт технического лидерства в крупных направлениях с высокой степенью неопределённости: собирали требования, планировали работы, декомпозировали задачи, отвечали за реализацию и отслеживали результаты; имеете опыт поддержки критической высоконагруженной инфраструктуры: настраивали мониторинг и алёрты, участвовали в дежурствах 24/7; программировали на Python или Go от 5 лет; имеете опыт в MLOps или LLMOps: разворачивали и поддерживали инфраструктуру для автоматизации работы с ML- и LLM-моделями; понимаете основы работы LLM: чем prefill отличается от decode, зачем нужен KV-cache, что такое TTFT; умеете работать с задачами высокой неопределённости и выстраивать коммуникацию с командами. Будет здорово, если вы: работали с LLM API и LLM Gateway, например LiteLLM; создавали внутренние платформенные решения; работали с системами мониторинга LLM, например Langfuse, Opik и другими; создавали и поддерживали админки для внутренних пользователей; работали с Kubernetes и GPU; работали с DWH, например ClickHouse и Trino. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

I’m coming to you with some great news — we’re currently looking for an Operational Accountant to join our team in Limassol!