Вакансии

Задачи: — Разработка и реализация комплексной маркетинговой стратегии развития брендов; — Разработка, реализация и контроль медийного плана продвижения, а также креативной и коммуникационной стратегии; — Разработка, реализация и контроль запуска рекламных кампаний на TV, digital, BTL и других каналах продвижения и оценка эффективности проведения рекламных кампаний; — Управление медийными, креативными, рекламными агентствами; — Управление процессом создания и разработки визуализации рекламных материалов, дизайна упаковки, работа с дизайн-студиями и креативными агентствами; — Разработка продуктовой стратегии, формирование эффективного продуктового портфеля (развитие, оптимизация) внутри категорий и брендов для повышения эффективности; — Разработка и реализация долгосрочного и краткосрочного плана запуска новинок и инновационных решений по вверенным категориям и брендам; — Поиск, инициирование и лидирование процесса внедрения продуктовых и упаковочных инноваций по вверенным категориям и брендам; — Оценка и изучение рынка, конкурентного окружения категорий, анализ потребителей и выявление перспективных сегментов рынка; — Оптимизация продуктового и маркетингового микса; — Инициация и участие в процессе оптимизации рецептур; — Бюджетирование, реализация и контроль расходов маркетингового бюджета. Требования: — Высшее образование (маркетинг); — Опыт работы в области маркетинга от 5 лет (категории продуктов питания и/или напитков); — Опыт работы в роли SBM/BM от 2 лет (на рынке FMCG); — Опыт создания и реализации успешных маркетинговых стратегий, запуска новых продуктов; — Опыт работы в рамках основных бизнес-процессов для достижения отличных бизнес-результатов; — Отличные коммуникативные и презентационные навыки, умение работать в команде и взаимодействовать с мульти-функциональными департаментами и внешними партнерами. Условия: — Работа в крупной и стабильной Группе Компаний; — Интересные и динамичные задачи в бренд-маркетинге; — Открытые возможности для карьерного роста; — 100% белая заработная плата (оклад+годовой бонус); — Программа заботы о сотрудниках; — ДМС, страхование от несчастных случаев; — Скидки от партнеров на агрегаторе корпоративных предложений "Best Benefits".

Задачи: — Проектировать сервисы и взаимодействия между ними для non-custody карточного продукта. — Прорабатывать требования, системные flow, API и интеграции. — Находить технические ограничения и обсуждать решения с разработкой. — Вести фичи от бизнес-запроса до запуска, участвовать в коммуникации с партнёрами. Требования: — Senior-уровень: самостоятельность, ответственность за решения и опыт доведения задач до прода. — Практический Web3/on-chain опыт: смарт-контракты, кошельки, движение средств в блокчейне. — Опыт проектирования сервисов, понимание sync/async-взаимодействий и обработки сбоев. — Умение самостоятельно разбираться в API, коде и логах. — Использование AI с проверкой результата и понятной документацией. — Русский и английский от B2 — обязательны. Будет плюсом: опыт non-custody криптокарт, карточного процессинга, KYC/Sumsub и запуска партнёрских интеграций. Условия: — Полностью удалённо. — Небольшая команда, прямое взаимодействие с CTO и Product Owner, собственная зона ответственности с первых задач. — Быть на связи нужно с 10:00 до 16:00 по Кипру.

Задачи: — Строить AI-first продукт и определять его техническое будущее — Проектировать, разрабатывать и развивать API для ключевых health management функций продукта — Работать с интеграциями, payments, -office и другими ключевыми частями системы — Быть частью сильной амбициозной команды с высоким уровнем автономии, ответственности и скорости Требования: — Senior-уровень в backend-разработке на Python — Сильный опыт разработки production-ready backend-систем и API — Уверенный разговорный английский Условия: — Релокационный пакет для сотрудников и их семей (в Дубай)

Задачи: — Разработка и поддержка текущей инфраструктуры и CI/CD пайплайнов с использованием GitLab CI и ArgoCD — Поддержка развертывания приложений в тестовых и производственных средах — Настройка мониторинга и логирования, помощь в расследовании инцидентов Требования: — 7+ лет опыта в DevOps — Глубокий практический опыт работы с AWS SDK, Kubernetes, Docker и Terraform — Опыт работы с Helm, GitOps и инструментами мониторинга — Практические знания Linux, сетевых технологий и скриптов на Shell или Python — Английский C1 — Опыт работы с DevSecOps, Ansible или Go будет плюсом

Задачи: — Создавать персонажей, объекты, окружение и другие игровые арты в cartoon / stylized стилистике — Работать от идеи и референсов до финального арта — Точно попадать в существующий визуальный стиль проекта и поддерживать его консистентность — Прорабатывать композицию, цвет, свет, форму и детали — Дорабатывать арты по обратной связи Art Director — Взаимодействовать с другими художниками и командой проекта — Использовать AI-инструменты для ускорения работы, при этом самостоятельно рисовать и качественно дорабатывать результат руками Требования: — Уровень Senior / Lead — Сильное портфолио с коммерческими cartoon / stylized работами — Умение рисовать с нуля, а не только работать с AI-генерациями — Сильная база: композиция, цвет, свет, перспектива и анатомия — Умение быстро адаптироваться под разные визуальные стили — Уверенное владение Photoshop или аналогичными инструментами — Опыт в GameDev / игровой индустрии будет большим плюсом — Самостоятельность, внимание к деталям и адекватное отношение к обратной связи — Для Lead-позиции важен опыт ведения художественного направления, контроля качества арта и работы с другими художниками.

Задачи: — Развитие платформы: работать над функционалом, стабильностью и производительностью. — Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики. — Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять не только последствия, но и причины проблем. — Клиентские внедрения: превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска. — Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента. — Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков — от discovery до production. — Команда и инженерные практики: менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами. — Проводить code review и повышать качество решений команды. Требования: — От 4 лет коммерческого опыта в разработке, от 1 года опыта в продуктовой команде. — Уверенные знания в asyncio, очередях, кешировании, конкурентности. — Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT. — Опыт с OpenAI API или другими LLM API. — Знания prompt engineering, tool calling, RAG, caching и context management. — Опыт с embeddings, vector search и agentic workflows. — Опыт тестирования и evals. — Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries и observability. — Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами. — Умение разбираться в документации. — Опыт интеграций с CRM — особенно amoCRM и/или Bitrix24. — Умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти. — Будет плюсом опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем. — Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах. Условия: — Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы. — Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production. — Быстрый карьерный рост.

Задачи: — Полное ведение документации по ГОСТам и шаблонам ДИТ, включая разработку и поддержку ТЗ, ЧТЗ, ПЗ, ОИО, ОА, РА, РП, приемо-передаточных, комиссионных документов и других видов документации. — Создание и оформление технической документации по ГОСТ 19/34 и шаблонам ДИТ/госзаказчика, с учетом специфики государственных проектов. — Адаптация документов под требования заказчика и специфику государственных проектов, с учетом различий между требованиями заказчика и стандартами ДИТ. — Контроль качества документации: проверка на соответствие стандартам, терминологии, структуре и версионности, а также внедрение необходимых изменений по мере необходимости. — Взаимодействие с разработчиками, архитекторами и заказчиками: сбор требований, аргументация правок, отстаивание позиции по оформлению. — Управление процессом работы с документацией внутри команды, координация работы по документированию, общение с ДИТ и заказчиком. — Налаживание процесса работы с документацией: оптимизация процесса создания, согласования и хранения документов, с учетом особенностей работы с ДИТ и сложных заказчиков. — Обеспечение 100% соответствия документации ГОСТ/ДИТ/Заказчик без необходимости доработок от заказчика. Требования: — Глубокие знания ГОСТ 19.201-78, 34.602-89, 7.32-2017, шаблонов ДИТ Москвы (приветствуется), (ТЗ, ПЗ, ОИО и т.д.), а также опыт работы с госзаказчиками. — Опыт работы в технической документации ПО не менее 5 лет. — Опыт работы с госзаказами по 44-ФЗ и 223-ФЗ минимум 3 года. — Опыт работы с ДИТ: понимание их специфики, шаблонов и требований, способность аргументировать отклонения от их стандартов. — Навыки оформления документов в Word, Confluence, Excel. — Организаторские способности: управление дедлайнами, координация команды, способность аргументировать правки и вести переговоры. — Умение работать с проблемными заказчиками: решение конфликтных ситуаций, нахождение компромиссов, знание подходов для работы с трудными заказчиками, когда требования ДИТ и заказчика могут не совпадать. Дополнительные требования: — Полная самостоятельность в ведении документации: от разработки до оформления и согласования. — Способность наладить процесс работы с документацией внутри команды, с ДИТ и заказчиком. — Стремление к совершенствованию процесса, способность выявлять и устранять узкие места в работе с документами. — Гибкость в работе с различными требованиями, умение адаптировать документацию под различные стандарты и специфики. — Опыт работы с документацией, которая требует высокой точности и внимания к деталям, с обязательным соблюдением ГОСТ и стандартов. Ожидаемые результаты: — 100% соответствие документации ГОСТ/ДИТ/Заказчик без необходимости доработок от заказчика. — Полное ведение документации для 5+ проектов. — Погружение в специфику проекта, быстрая адаптация к особенностям работы с заказчиком и ДИТ. — Улучшение качества и ускорение процессов документирования в проекте. Условия: — Официальное оформление и стабильный прозрачный доход. — Формат работы: гибридный. — Территориально м.Алексеевская/Марьина Роща. — Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании. — Обучение: корпоративный университет, электронная библиотека, вебинары с внешними и внутренними экспертами, центр карьерного консультирования. — Сообщества: школа спикеров, дебат клуб, писатели Хабр, киберспорт. — Спорт: футбольный, волейбольный и баскетбольный клубы, частичная компенсация затрат на спорт. — Здоровье: ДМС, включая стоматологию и страхование родственников, врач в офисе, сервис «Понимаю» (психологические и юридические консультации). — Партнерские программы и скидки для сотрудников: в магазинах-партнерах, фитнес-клубах, на образовательных платформах, на досуговые мероприятия. — Собственный комфортный офис с местом для работы, спорта и отдыха: спортзал, салон красоты, летний коворкинг на крыше. — Питание: столовая, оборудованные кухни, кофейный киоск, вендинговые аппараты здоровой еды.

Location: Березовский 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

Задачи: — Вести коммуникацию с клиентами; — Собирать и документировать требования; — Ставить задачи команде разработки (декомпозировать задачи, устанавливать приоритеты); — Следить за рентабельностью, сроками и качеством реализации; — Составлять дорожную карту проекта; — Управлять рисками, оповещать о возможных последствиях; — Осуществлять сдачу-приемку работ; — Предоставлять внутреннюю и внешнюю отчетность, а также вести документооборот; — Взаимодействовать с несколькими как внутренними, так и внешними командами; — Опыт работы с экосистемой 1C Требования: — Владение английским языком на среднем уровне; — Наличие опыта в разработке сервисов/сайтов/приложений от 3 лет; — Наличие технического опыта в разработке сервисов/сайтов/приложений от 3 лет; — Понимание финансовых терминов для формирования отчетности; — Умение выстраивать эффективную коммуникацию и взаимодействие как с клиентами, так и с командами разработки; — Понимание общих принципов разработки современных web/mobile приложений; — Умение работать в режиме многозадачности. Условия: — Масштабные проекты и взаимодействие с экспертами в своих областях, возможности роста; — Оформление по договору ТК; — Эффективные и не токсичные команды с отлаженными бизнес-процессами, здоровыми отношениями и всегда открытыми ко всему новому.

Задачи: — Разрабатывать собственную платёжную инфраструктуру вместе с CTO: оркестрацию и маршрутизацию между провайдерами и MID, карточный vault и токенизацию, рекуррентные списания, ребиллинг, ретраи и защиту от двойных списаний. — Подключать эквайеров и доводить решения до продакшена. Требования: — Senior backend-инженер с 5+ годами коммерческой разработки и сильным Go или Node.js/TypeScript. — Практический опыт payment orchestration и карточной токенизации, понимание PCI DSS и безопасной работы с карточными данными. — Опыт работы с несколькими PSP/эквайерами, recurring payments, обработкой отказов и идемпотентностью. — Опыт работы в стартапах и самостоятельного ведения задач от технического решения до запуска. — Ежедневное использование Claude Code, Codex или аналогичных coding agents. — Очень продвинутый английский для общения с международной командой и объяснения технических решений фаундерам. — Большой плюс — network tokens, account updater, high-risk/continuity и платежи за физические товары. Условия: — Полностью удалённая работа, full-time без параллельных проектов, B2B и пересечение с рабочими часами Кипра. — Небольшая инженерная команда, прямое взаимодействие с CTO и возможность влиять на архитектуру продукта.

Australian Payments Plus (AP+) is seeking a Senior Product Manager to oversee critical components of Australia's payment infrastructure, including eftpos, BPAY, NPP, and the ConnectID secure identity service. The role is based in Sydney and involves managing product strategies and delivery for these key payment systems. Candidates should have extensive experience in product management within the payments or financial technology sectors, demonstrating strong leadership and stakeholder engagement skills. The position requires a deep understanding of payment ecosystems and the ability to drive innovation and operational excellence in a complex, regulated environment.

Задачи: — Поиск и привлечение новых клиентов (официальные дилеры, представительства автомобильных брендов в грузовом направлении по России) — Поддержание и развитие отношений с существующими клиентами — Анализ рынка и сбор информации о клиентах — Работа с возражениями клиентов — Организация встреч с потенциальными клиентами для заключения новых контрактов — Подготовка и проведение презентаций компании и товара — Расширение ассортимента у клиентов — Консультирование клиентов по продукции, участие в разработке и проведении рекламных и мотивационных акций — Решение сложных ситуаций с клиентами — Контроль дебиторской задолженности — Переговоры о цене и стоимости, контроль получения продукции клиентами — Работа с документацией: составление и заключение договоров, ведение документооборота — Составление отчетности и контроль своих показателей продаж — Проведение рекламных мероприятий и мотивационных акций — Представление компании на выставках, конференциях и других демонстрационных мероприятиях — Ведение деловой переписки, подготовка и проведение деловых встреч — Поддержание контактов с клиентами на всех уровнях, проведение презентаций и обучений у клиентов — Разработка и проведение акций по продвижению товара Требования: — Желателен опыт работы в аналогичной сфере (автомасла, автохимия, автоаксессуары, оборудование, запасные части, автошины) — Опыт работы в оптовой торговле в активных продажах от 2 лет обязателен — Опыт поиска, разработки и привлечения клиентов, прохождение всех основных этапов продаж — Знание техники продаж — Умение вести переговоры на любых уровнях, проводить презентации — Умение работать со сложными клиентами — Умение готовить коммерческие предложения для различных групп клиентов — Умение контролировать и управлять дебиторской задолженностью — Умение организовать и контролировать мероприятия по развитию клиентской базы — Навыки ведения договорной работы, оформления документов — Навык аналитической работы (анализ продаж, финансовых показателей и мероприятий по продвижению, анализ клиентской базы) — Навыки проведения акций по продвижению товаров — Умение презентовать продукцию — Умение работать с возражениями клиентов — Понимание конкурентных преимуществ продуктов — Навыки поддержания долгосрочных отношений с клиентами — Желательно знание 1С8 — Нацеленность на результат, инициативность, активность, оперативность, стрессоустойчивость, высокий уровень самостоятельности, ответственность, дальновидность, обучаемость Условия: — Работа с высококвалифицированным наставником — Обучение технологиям работы с клиентами отрасли — Корпоративное техническое обучение по продукции — Поддержка технической службы и развития в сложных переговорах — Маркетинговая поддержка продаж — Обширная клиентская база по всей России — Наличие продукции на складах компании — Большой ассортимент, высочайшее качество — График работы: пн.-пт., 9:00-18:00 — Оформление по ТК РФ — Своевременная заработная плата с ежегодной индексацией — Возможность влиять на размер заработной платы/бонуса — Перспектива долгосрочного карьерного развития — Дополнительная компенсация листа временной нетрудоспособности — Компенсация 50% от стоимости ДМС — Компенсация ГСМ — Корпоративная мобильная связь Место работы: ул. Рябиновая 44 (1 км от МКАД), Москва, удобное транспортное сообщение общественным транспортом.

Constructor — инструмент AI-персонализации результатов поиска на e-com сайтах для роста конверсий в покупку и выручки. Среди клиентов — Sephora, American Eagle, Birkenstock и др. Требования: — 4+ года опыта — Знание Python — Опыт работы с PyTorch, Spark, Airflow — Отличное владение английским языком Формат работы: удалённо (EMEA)

Задачи: — Участвовать в разработке внутренних и клиентских продуктов — не курировать со стороны, а кодить. — Распределять задачи внутри команды и следить за нагрузкой разработчиков. — Контролировать качество кода и соблюдение стандартов. — Дорабатывать сайты под технические требования SEO: скорость, структура страниц, микроразметка, адаптивность. — Вносить правки и улучшения по запросам клиентов — от мелких задач до функциональных доработок. — Работать с AI-инструментами и внедрять их в процессы разработки. Требования: — Уверенное владение Laravel. — Практический опыт работы с AI-агентами (Cursor, Copilot и подобные). — Опыт работы в команде — желательно в роли старшего разработчика или ведущего. — Опыт с другими PHP-фреймворками (php, css, js, git). — Опыт работы с популярными CMS. — Использование CSS-препроцессоров. — Понимание принципов работы PHP Frameworks и владение одним из них. — Опыт разработки на JS Framework. — Опыт работы с источниками данных SQL, XML, JSON. — Хорошие знания HTML5, CSS3, jQuery. — Понимание принципов ООП и MVC. — Понимание работы и конфигурирования веб-серверов. — Опыт работы с Git. — Будет плюсом: работа с Docker. — Будет плюсом: понимание SEO-специфики в разработке. Условия: — Полная занятость. — График: 5/2. — Формат работы: удалённо.

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 As a Senior Machine Learning Engineer on the Applied AI team at Nebius Token Factory, you will own model and endpoint optimization from model artifacts through production deployment. Your work will span model internals, quantization and model compression, speculative decoding, KV-cache optimization, inference engines, serving architecture, and benchmarking to improve latency, throughput, memory efficiency, GPU utilization, and cost per token while preserving quality and reliability. You will work with kernel and platform engineers to investigate serving problems, compare configurations, and resolve performance and quality regressions. You will evaluate model- and engine-level optimizations together with distributed inference designs, including request routing, scheduling, prefill/decode coordination, and multi-node GPU execution. Your improvements will be validated through reproducible benchmarks and safe production rollouts under real-world workloads. Your responsibilities Own optimization projects for specific model families, customer endpoints, or serving backends. Compare inference engines and recommend serving configurations suited to individual workloads. Diagnose model-quality and performance regressions during production rollouts. Improve LLM and VLM endpoint latency, throughput, memory efficiency, GPU utilization, quality, and cost per token. Deploy, configure, benchmark, and extend engines such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, and NVIDIA Dynamo. Develop production model-compression workflows covering quantization, quantization-aware training, distillation, low-bit serving, and accuracy recovery. Implement or integrate speculative decoding, draft-model approaches, KV-cache optimization, prefix caching, chunked prefill, continuous batching, and disaggregated prefill/decode serving. For prefill–decode disaggregation (PDD), evaluate KV-cache transfer, worker placement, and capacity balancing to determine which workloads benefit from the architecture. Design and improve LLM request routers and scheduling policies that balance worker utilization, queueing, request characteristics, and KV-cache locality while meeting latency and reliability targets. Scale dense and mixture-of-experts inference across multiple GPU nodes. Select and tune tensor, pipeline, data, and expert parallelism—including wide expert parallelism (WideEP)—with attention to hardware topology, expert load balance, and communication overhead. Build reproducible benchmark harnesses measuring TTFT, TPOT, tokens per second per GPU, p95/p99 latency, GPU memory, reliability, and cost per token. Validate architecture choices under representative traffic and consistent GPU budgets. Collaborate with GPU kernel and platform engineers to trace bottlenecks across model code, kernels, runtime, scheduler, gateway, and cluster layers. Produce design documents, performance reports, rollout plans, and customer-facing technical explanations. Must-haves Strong engineering skills in Python and PyTorch. Hands-on experience deploying or optimizing LLM, VLM, or high-throughput transformer inference. Practical knowledge of at least one modern inference stack, such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NVIDIA Dynamo, Ray Serve, KServe, or an equivalent internal system. A strong understanding of transformer inference bottlenecks involving KV cache, attention, memory bandwidth, batching, parallelism, and long-context serving. Ability to quantify trade-offs among latency, throughput, quality, utilization, and cost. Experience designing or optimizing distributed inference system architecture, with hands-on work in one or more areas such as request routing, distributed scheduling, PDD, multi-node inference, or expert parallelism. Strong communication and collaboration skills across research, kernel, infrastructure, product, and customer teams. Nice-to-haves Experience with quantization-aware training, post-training quantization, FP8, INT8, INT4, NVFP4, MXFP4, AWQ, GPTQ, or SmoothQuant. Experience with distillation, speculative decoding, EAGLE, Medusa, multi-token prediction, or related inference acceleration methods. Experience supporting agentic workloads involving tool calling, structured outputs, streaming APIs, high concurrency, and multi-step orchestration. Familiarity with CUDA or Triton; the role does not require kernel engineering to be the candidate’s primary specialization. Contributions to open-source projects such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, FlashInfer, LMCache, PyTorch, Triton, Ray, or KServe. Implementation experience with cache-aware request routing, PDD, or WideEP, including diagnosing communication bottlenecks and load imbalance. Familiarity with GPU communication libraries and interconnects, such as NCCL, NVLink, InfiniBand, or RoCE. 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.

Kanzum is an international B2B financial platform and fintech company focused on cross-border business payments and foreign exchange operations. Responsibilities: — Manage 3–4 Middle+ level vacancies simultaneously. — Conduct 25–30 candidate interviews per week. — Manage the candidate process across sourcing and initial screening stages. — Independently source candidates using LinkedIn, JuiceBox and Boolean search. — Build and maintain a consistent candidate pipeline for assigned vacancies. — Conduct initial candidate screenings and assess alignment with the role requirements. — Interview candidates and evaluate their experience, skills and overall fit for the position. — Present qualified candidates and move them forward to the next stages of the hiring process. — Maintain accurate candidate information and ensure consistent communication throughout the recruitment process. Requirements: — 1.5+ years of experience in recruitment and/or sourcing. — Experience recruiting for roles within complex products, fintech, SaaS or other technology-driven businesses. — English — B2+. — Hands-on experience sourcing candidates through LinkedIn, JuiceBox, Facebook and/or Boolean search. — Ability to independently manage 3–4 vacancies simultaneously. — Proven ability to conduct 25–30 candidate interviews per week. — Strong candidate assessment and interviewing skills. — Ability to independently build and maintain candidate pipelines. — Strong organizational skills and ability to work efficiently in a fast-paced environment. Conditions: — Fully remote work. — Opportunity to work with in dynamic international fintech company with growth opportunities. — Exposure to a variety of Middle+ roles across different business and technology functions.

Location: Amsterdam, Netherlands; Berlin, Germany; Israel; 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 As a Senior Machine Learning Engineer on the Applied AI team at Nebius Token Factory, you will own model and endpoint optimization from model artifacts through production deployment. Your work will span model internals, quantization and model compression, speculative decoding, KV-cache optimization, inference engines, serving architecture, and benchmarking to improve latency, throughput, memory efficiency, GPU utilization, and cost per token while preserving quality and reliability. You will work with kernel and platform engineers to investigate serving problems, compare configurations, and resolve performance and quality regressions. You will evaluate model- and engine-level optimizations together with distributed inference designs, including request routing, scheduling, prefill/decode coordination, and multi-node GPU execution. Your improvements will be validated through reproducible benchmarks and safe production rollouts under real-world workloads. Your responsibilities Own optimization projects for specific model families, customer endpoints, or serving backends. Compare inference engines and recommend serving configurations suited to individual workloads. Diagnose model-quality and performance regressions during production rollouts. Improve LLM and VLM endpoint latency, throughput, memory efficiency, GPU utilization, quality, and cost per token. Deploy, configure, benchmark, and extend engines such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, and NVIDIA Dynamo. Develop production model-compression workflows covering quantization, quantization-aware training, distillation, low-bit serving, and accuracy recovery. Implement or integrate speculative decoding, draft-model approaches, KV-cache optimization, prefix caching, chunked prefill, continuous batching, and disaggregated prefill/decode serving. For prefill–decode disaggregation (PDD), evaluate KV-cache transfer, worker placement, and capacity balancing to determine which workloads benefit from the architecture. Design and improve LLM request routers and scheduling policies that balance worker utilization, queueing, request characteristics, and KV-cache locality while meeting latency and reliability targets. Scale dense and mixture-of-experts inference across multiple GPU nodes. Select and tune tensor, pipeline, data, and expert parallelism—including wide expert parallelism (WideEP)—with attention to hardware topology, expert load balance, and communication overhead. Build reproducible benchmark harnesses measuring TTFT, TPOT, tokens per second per GPU, p95/p99 latency, GPU memory, reliability, and cost per token. Validate architecture choices under representative traffic and consistent GPU budgets. Collaborate with GPU kernel and platform engineers to trace bottlenecks across model code, kernels, runtime, scheduler, gateway, and cluster layers. Produce design documents, performance reports, rollout plans, and customer-facing technical explanations. Must-haves Strong engineering skills in Python and PyTorch. Hands-on experience deploying or optimizing LLM, VLM, or high-throughput transformer inference. Practical knowledge of at least one modern inference stack, such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NVIDIA Dynamo, Ray Serve, KServe, or an equivalent internal system. A strong understanding of transformer inference bottlenecks involving KV cache, attention, memory bandwidth, batching, parallelism, and long-context serving. Ability to quantify trade-offs among latency, throughput, quality, utilization, and cost. Experience designing or optimizing distributed inference system architecture, with hands-on work in one or more areas such as request routing, distributed scheduling, PDD, multi-node inference, or expert parallelism. Strong communication and collaboration skills across research, kernel, infrastructure, product, and customer teams. Nice-to-haves Experience with quantization-aware training, post-training quantization, FP8, INT8, INT4, NVFP4, MXFP4, AWQ, GPTQ, or SmoothQuant. Experience with distillation, speculative decoding, EAGLE, Medusa, multi-token prediction, or related inference acceleration methods. Experience supporting agentic workloads involving tool calling, structured outputs, streaming APIs, high concurrency, and multi-step orchestration. Familiarity with CUDA or Triton; the role does not require kernel engineering to be the candidate’s primary specialization. Contributions to open-source projects such as vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, FlashInfer, LMCache, PyTorch, Triton, Ray, or KServe. Implementation experience with cache-aware request routing, PDD, or WideEP, including diagnosing communication bottlenecks and load imbalance. Familiarity with GPU communication libraries and interconnects, such as NCCL, NVLink, InfiniBand, or RoCE. 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.