Вакансии

В команду технологического развития инвестиционного бизнеса ищем системного аналитика для развития платформы с открытыми блокчейнами. • Опыт работы системным аналитиком от 4 лет.

350 000 – 380 000 ₽

На этой позиции вы будете отвечать за администрирование облачных платформ, автоматизацию CI/CD, Infrastructure as Code, контейнеризированные среды. Важной частью роли станет обеспечение стабильной и эффективной инфраструктуры для BI-сервисов, data-driven приложений и сопутствующих систем.

Зарплата не указана

Задачи: — Отвечать за всю AI-часть продукта: архитектура AI-системы от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения, принимать все ключевые технические решения — Обеспечивать качество рекомендаций, повышая конверсию на каждой итерации — Проводить быстрые итерации с выкатыванием изменений каждую неделю, сбором метрик, анализом и улучшением — Проводить эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели, быстро проверять гипотезы на реальных пользователях — Масштабировать систему с 2000 туров на Мальдивы до 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день — Строить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на архитектуру Требования: — Опыт с продакшен LLM-приложениями, построение RAG-систем или чат-ботов на основе GPT/Claude — Экспертный уровень промпт-инжиниринга: правильная структура промптов, few-shot examples, chain-of-thought — Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском, понимание similarity search, hybrid search, reranking — Python на уровне продакшена: чистый, быстрый, поддерживаемый код Будет плюсом: — Опыт с компьютерным зрением и мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet) — Опыт с high-load системами и оптимизацией latency — Понимание рекомендательных систем — Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование — Опыт построения recommendation систем и MCP для LLM систем — Личный опыт использования LLM для автоматизации задач Софт-скиллы: — Продуктовое мышление: AI как инструмент решения бизнес-задач — Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — Быстрота принятия решений: выкатывать несовершенное решение и тестировать — Умение объяснять сложное простым языком для команды и бизнеса Условия: — Официальное оформление по ТК РФ — График 5/2, офис, сокращённый рабочий день по пятницам до 15:30 — Корпоративные программы обучения и развития — Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть — Специальные предложения от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия) — Организация отдыха сотрудников и их детей, оплата детского сада — Аккредитованная IT компания — Офис на станции м. Курская — Корпоративные условия на приобретение туров — Дополнительный оплачиваемый отпуск 3 дня, оплата больничного — ДМС для членов семьи по корпоративным условиям — Корпоративные условия на изучение английского и занятия спортом

от 400 000 ₽

-Создавать новое направление работы потоковой обработки данных для ML моделей. -Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений.

Зарплата не указана

- находить потенциальных клиентов, которым нужна разработка или обновление сайта; - выходить на ЛПР и инициировать общение;

Зарплата не указана

О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта

✔Отчетность по эффективности User Acquisition: анализ расходов, CPA, ROAS, воронки от клика до FTD с разбивкой по каналам, кампаниям, географиям и партнерам. ✔Сверка данных между рекламными кабинетами, AppsFlyer и корпоративным хранилищем данных, выявление и расследование расхождений.

Зарплата не указана

10 филиалов, полный цикл внедрения, роль функционального архитектора по блоку МСФО — от целевой модели до первого промышленного закрытия. Опыт работы в роли ведущего консультанта 5 и более лет.

250 000 – 300 000 ₽

— ежедневно следить за трендами Reels и ловить их в первые 1–2 дня; — разбирать вирусные ролики: модель, промпт, монтаж и механику виральности;

50 000 – 50 000 ₽

Bags Again — проект в сфере luxury resale, работающий с люксовыми сумками и аксессуарами, помогая клиентам находить актуальные, редкие и снятые с производства модели. Задачи: — самостоятельно искать и подбирать сумки под конкретные запросы клиентов, включая редкие и снятые с производства модели; — принимать решения на основе накопленных данных и внутренних критериев проекта; — собирать наиболее подходящие варианты и передавать информацию менеджеру; — предлагать решения и улучшения, которые помогают команде работать эффективнее. Требования: — брать ответственность за результат своей работы и качество каждого подбора; — быстро обучаться и с интересом разбираться в новых брендах, моделях и площадках; — искренне интересоваться люксом и стремиться развивать экспертизу в этой сфере; — внимательно работать с деталями, от которых зависит ценность и точность предложения; — рассматривать эту работу как долгосрочное профессиональное направление и быть готовым развиваться вместе с проектом. Опыт работы с сумками, fashion, luxury или ресейлом станет преимуществом, но не обязателен — всему необходимому готовы обучить. Главное — самостоятельность, энергия, внимательность и желание становиться сильнее в этой сфере. Условия: — удалённая работа и возможность выстроить комфортный рабочий процесс; — гибкий график, который согласовывается с командой; — оплату по договорённости — в зависимости от опыта и объёма задач; — перспективу долгосрочного сотрудничества и роста внутри проекта; — возможность влиять на процессы, предлагать идеи и видеть результат своей работы.

Зарплата не указана

Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач;

Зарплата не указана

Who you are / Qualifications 7+ years in CEO, Chief Product Officer, or similar executive leadership roles within large-scale international businesses. Proven ownership of product portfolio, long-term product strategy development and tangible results in driving company revenue and profit growth.

92 000 – 149 500 $

Build and lead an exceptional team of highly-engaged ML engineers by hiring, coaching, and instilling a sense of ownership and impact. Drive the technical vision and roadmap for Safety ML by collaborating with your team and partners across Trust & Safety, Product, Policy, Legal, and Data Science.

272 000 – 340 000 $

You'll lead the team that builds the intelligence every ZoomInfo AI agent reasons over — what's true about companies and the people in them, how they relate, and what they're buying. You'll set the technical bar for a team of senior engineers while staying close to the code, shipping alongside the people you lead.

233 100 – 366 300 $

Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных. Задачи: — Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента. — Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их. — Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние. — Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных. — Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах. Требования: — Глубокое понимание NLP. — Знание Python и опыт разработки на нём. Будет плюсом: — Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации). — Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов. — Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).

Зарплата не указана

Эксплуатация и непрерывность: Обеспечение бесперебойной работы ПО и торгового оборудования в зоне ответственности, проведение регламентных работ и поддержание высокого качества ИТ-сервиса. Мониторинг и проактивность: Построение, сопровождение и развитие систем мониторинга (оборудование и ПО).

Зарплата не указана

- Создавать реалистичные VFX, оптимизированные для мобильных устройств (особенно много будет эффектов для оружия - мы делаем классные сложные скины с анимациями и VFX). - Разрабатывать концепты эффектов на основе заданной тематики, моделей, анимаций и первоначальных идей.

Зарплата не указана

• Анализ рынка, конкурентов и клиентского спроса; • Формирование стратегии и roadmap нового направления ;

Зарплата не указана