Вакансии

Обязанности: • Разработка программного обеспечения микроконтроллеров; • Взаимодействие с разработчиком схемотехники изделий; • Участие в разработке программ и методик изделий в части программного обеспечения микроконтроллеров; • Участие в наладке программного обеспечения микроконтроллеров; • Участие в разработке программной документации совместно с техническим писателем. Требования: • Профильное высшее техническое образование; • Продвинутое знание языка С, понимание семантики, умение применять паттерны проектирования; • Базовое владение C++ и любым языком для создания десктопных приложений (Python, C#, Java); • Опыт работы с микроконтроллерами семейства STM32 (ARM Cortex-M), умение настраивать основную периферию, умение работать с отладочными интерфейсами; • Опыт настройки и отладки основных интерфейсов: UART, SPI, I2C, CAN, понимание физических уровней RS485, RS232, MII; • Разработка сетевых приложений, знание стека TCP/IP, работа с протоколами транспортного уровня (TCP, UDP); • Умение работать с RTOS (FreeRTOS); • Опыт разработки документации на программное обеспечение; • Базовое знание схемотехники, умение анализа принципиальных схем; • Умение работать с системами контроля версий (Git); • Опыт работы с протоколом Modbus RTU (TCP). Условия: • Официальное трудоустройство с первого рабочего дня по ТК РФ; • Место работы: г. Москва, МФК «Поклонка Плейс»; • Стабильная и своевременная выплата заработной платы 2 раза в месяц; • График работы: 5/2, с 09:00 до 18:00, выходной: суббота, воскресенье; • ДМС + стоматология с первого дня работы.

Задачи: - Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка - Построение и развитие моделей улучшения качества контента - Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде - Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей Требования к кандидату: - Опыт работы от 3х лет - Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения - Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR - Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3) - Знание ML-алгоритмов и применение их на практике - Владение Python и основными ML-фреймворками - Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности - Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций

Location: New York, NY; Remote Workplace: OnSite ABOUT THE COMPANY Rain makes the next generation of payments possible across the globe. We’re a lean and mighty team of passionate builders and veteran founders. Our infrastructure makes stablecoins usable in the real-world by powering card transactions, cross-border payments, B2B purchases, remittances, and more. We partner with fintechs, neobanks, and institutions to help them launch solutions that are global, inclusive, and efficient. You will have the opportunity to deliver massive impact at a hypergrowth company that is funded by some of the top investors in fintech, crypto, and SaaS, including Sapphire Ventures, Norwest, Galaxy Ventures, Lightspeed, Khosla, and several more. If you’re curious, bold, and excited to help shape a borderless financial future, we’d love to talk.   OUR ETHOS We believe in an open and flat structure. You will be able to grow into the role that most aligns with your goals. Our team members at all levels have the freedom to explore ideas and impact the roadmap and vision of our company.   ABOUT THE TEAM The fraud risk management team at Rain creates sophisticated, scalable risk mitigation solutions to protect our customers and provide them a low-friction experience. We achieve this by maintaining transaction and lifecycle event monitoring, building alerts to speed up fraud detection and response, and creating risk rules and strategies empowered with ML models. We are a pillar of the business supporting new products and ensuring their success. Rain’s next generation payment technology brings unique and new fraud vectors requiring holistic, end-to-end thinking, strong data fundamentals and fraud management savvy to combat.   WHAT YOU’LL DO - Own the metrics, dashboards, and reports that inform business strategy and decision-making - Design and implement real-time monitoring systems for fraud signals and alerting thresholds - Design, simulate, and implement real-time risk controls using real-time and offline predictive ML models - Balance risk controls with customer experience by focusing on loss savings, reduced user friction, and margin improvement - Partner with go-to-market teams to demonstrate the technical and business value of risk controls to customers - Effectively summarize complex analytical results to leadership and non-technical stakeholders - Assist partners when they have fraud concerns with their traffic WHAT WE'RE LOOKING FOR - Advanced proficiency in SQL and Python - 3+ years hands-on experience working on automated fraud risk strategies and experimentation (A/B tests), including implementation of real-time and offline predictive ML models - Skilled in designing, building, and maintaining dashboards and fraud risk metrics - The ability to manage ambiguous problems and find solutions - High autonomy, including the ability to prioritize your workload effectively - Relevant quantitative bachelor’s (or higher) degree (Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, etc.) NICE TO HAVE, BUT NOT MANDATORY - Experience at a high-growth fintech company or financial services company - Exposure to customer-facing or GTM-facing analytics or fraud issue triaging - Background in identity risk, AML, payments fraud, or compliance analytics - Fluency in AI-assisted data analysis / data science tooling   THINGS THAT ENABLE A FULFILLING, HEALTHY, AND HAPPY EXPERIENCE AT RAIN: - Unlimited time off 🌴 Unlimited vacation can be daunting, so we require Rainmakers to take at least 10 days off. - Flexible working ☕ We support a flexible workplace. If you feel comfortable at home, please work from home. If you’d like to work with others in an office, feel free to come in. We want everyone to be able to work in the environment in which they are their most confident and productive selves. New Rainmakers will receive a stipend to create a comfortable home environment. - Easy to access benefits 🧠For US Rainmakers, we offer comprehensive health, dental and vision plans for you and your dependents, as well as a 100% company subsidized life insurance plan. - Retirement goals💡Plan for the future with confidence. We offer a 401(k) with a 4% company match. - Equity plan 📦 We offer every Rainmaker an equity option plan so we can all benefit from our success. - Rain Cards 🌧️ We want Rainmakers to be knowledgeable about our core products and services. To support this mission, we issue a card for our team to use for testing. - Health and Wellness 📚 High performance begins from within. Rainmakers are welcome to use their card for eligible health and wellness spending like gym memberships/fitness classes, massages, acupuncture - whatever recharges you! - Team summits ✨ Summits play an important role at Rain! Time spent together helps us get to know each other, strengthen our relationships, and build a common destiny. Expect team and company off-sites both domestically and internationally.

Location: Remote, Global ABOUT SUPABASE Supabase is the Postgres development platform, built by developers for developers. We provide a complete backend solution including Database, Auth, Storage, Edge Functions, Realtime, and Vector Search. All services are deeply integrated and designed for growth. ABOUT THE ROLE We are hiring a AI Platform Engineer to build the execution layer for Supabase's internal AI systems. Supabase is building an AI-native internal operating system: a common way of working across the company where AI carries a meaningful share of the operational load rather than sitting alongside it as an assistant. We are standing up a new central team to build those systems, enable the teams, and embed AI operations throughout the organization. You are the engineer on that team. The execution layer is yours. You will build the platform that actually runs agents: an event-triggered queue, a headless model-agnostic runtime, durable state so work survives a restart, a human review gate, atomic rollback, and full logging of every prompt, tool call and decision so any run can be reconstructed. You will build the evaluation layer that makes any of it trustworthy, because an agent that cannot be measured cannot be trusted with anything beyond reading. And you will build the agents themselves, across everything from executive reporting down to a layer of agents that watch the platform and improve it. This is a governance-heavy environment by design, and that is the interesting part of the problem. Agents are risk-tiered from read-only internal data through to external-facing output, with review depth, evaluation requirements and human approval scaling by tier. Some capabilities are permanently off limits: an agent may read and report, it may carry a human-authored update into a system of record once a human consents, and it may initiate contact within a strict budget, but it may never autonomously write a commitment (an owner, a due date, a status) into a shared work system. Your job is to make that structurally impossible rather than merely forbidden. You will be the only engineer on this platform. You will close open architecture decisions yourself, own the infrastructure end to end, and instrument the system so it reports its own return. WHAT YOU'LL BE RESPONSIBLE FOR In this role, you'll: - Ship the agent platform to production. An event-triggered queue, a headless model-agnostic runtime (choosing the runtime is an open decision you will close), durable state that survives a failed run, a human review gate, atomic rollback, and complete run logging in the warehouse. - Own the evaluation layer, and switch on the gate that depends on it. Golden suites with behavioral assertions rather than intuition, judge criteria with a written rubric, safety cases that must pass on every run, and a CI gate that blocks a regression from merging. This is the precondition for every agent that does anything beyond read internal data. - Build and register the agent portfolio. Reporting, drafting, linting, triage and question-answering agents across the executive, team-lead and individual-contributor layers, plus a meta layer that observes the platform and improves it. - Enforce governance in code. Risk tiers the pipeline actually enforces, least-privilege credentials per agent, tool-permission gates, a decision audit log, and autonomy classes where the dangerous class has no code path rather than a warning label. Nothing runs without a registered owner, tier, tool grant and human gate. - Design how the system contacts people. A hard interruption budget per person, message bundling instead of a stream of pings, and a structure that gives something useful before it asks for anything. Adoption depends on this more than on any other single design choice. - Own the platform tooling. The compiler and validator, inventory integrity, and the paths that distribute context and capabilities into the repositories and chat surfaces where work happens. - Compute the operating measures from production data. A pipeline from raw system activity through to a computed maturity grade per team, defensible enough that a team can dispute the result and be answered with the query rather than an opinion. - Instrument the platform's own return. A ledger that logs the work each agent absorbs and computes the monthly figure, so the value of the system is a measurement rather than a claim. HOW YOU'LL THINK RECURSIVE THINKING You build the generator, not the artifact. When you need thirty agents, you do not write thirty agents; you build the inventory, the compiler and the distribution path that makes the thirty-first cost an afternoon, then a meta layer whose job is to watch the platform, find its drift and file the fix. The evaluation layer is the same move applied to trust. You are not checking whether one agent is correct today. You are building the machine that decides whether every future agent is allowed to ship, which means the suite has to be right in a way the agent does not, and the thing that grades has to be graded too. INVERSION THINKING You start from the failure and work backward to the design. The rule is that an agent may never autonomously write a commitment into a shared work system. The weak implementation is an instruction in a prompt. The strong one is that the credential in the agent's tool grant physically cannot set an owner, a due date or a status, so no amount of clever input, prompt injection or model error produces the forbidden write. You reach for the second one first. Same for evaluation. Before writing a suite you enumerate how the agent can be wrong: an update that invents progress that did not happen, one that quotes a private channel into a public digest, one that is accurate and reads as an accusation, one that credits the wrong person. Then the suite is that list, each case caught before the agent ships rather than after it embarrasses someone. AI-NATIVE EXECUTION You use agentic tools on real work, in files and repositories, with the same rigor you apply to anything else you ship. You have a setup of your own and can describe it mechanically: what triggers it, what it is allowed to touch, where the human approves, what it logs, and how you found out the one time it went wrong. That experience is this job, generalized. You are building for async engineers across 40+ countries who will judge the platform by whether it saves them an hour or costs them one, so you are your own first user and your own harshest reviewer. YOU MIGHT BE A GOOD FIT IF YOU MUST HAVE - Have shipped production LLM agent systems that other people depended on. Not demos, not internal showcases. Systems with operational history, real users and at least one incident you can talk through. Prompt engineering on its own does not clear this bar. - Design evaluations, not spot checks. You build golden sets, write behavioral assertions, define judge rubrics, set pass thresholds and gate CI on the result. You can explain why "we reviewed a bunch of outputs and they looked good" is not evaluation. - Have done deep API work against the systems work actually lives in, and have authored MCP servers. You know the specific failure modes of those APIs, not just that they exist. - Own infrastructure end to end in Python on GCP, with a cloud warehouse and infrastructure as code. You provision, deploy, monitor and roll back your own systems, and you close architecture decisions rather than routing them onward. - Have taste about how software contacts humans. You treat every notification as spending a limited amount of trust. STRONG SIGNAL - Public work in this space. An open-source agent framework, an MCP server, an evaluation harness, or writing on agent reliability that other practitioners cite. - LLM observability and cost instrumentation. Tracing agent runs, attributing spend per run, and building the queries that turn raw logs into a report someone acts on. - You have built an internal platform that non-engineers adopted voluntarily, and can describe what you changed after watching them use it. WHAT SUCCESS LOOKS LIKE - The platform is boring. Agents run on a schedule and on events, state survives restarts, failed runs roll back cleanly, and every run can be reconstructed from its log. - Nothing ships unevaluated. Every registered agent has a real suite with safety cases, the gate blocks regressions, and when someone challenges an output the answer is a test case rather than an argument. - The dangerous action is impossible, not discouraged. An audit of any agent's credentials shows it cannot perform the writes it is not allowed to perform, and the audit log makes every consequential decision traceable. - Teams pull the platform instead of being pushed. Agents get adopted because the reports are useful and the contact is rare and well-timed, and each team ends up with at least one workflow that runs automatically. - The platform reports its own value. The work absorbed is measured and published, so the case for expanding it is made with data rather than enthusiasm. WHAT WE OFFER - Fully Remote We hire globally. We believe you can do your best work from anywhere. There are no Supabase offices, but we provide a WeWork membership or co-working allowance you can use anywhere in the world. - ESOP Every team member receives ESOP (equity ownership) in the company. We want everyone to share in the upside of what we’re building together. - Tech Allowance Use this budget to set up your ideal work environment—laptop, monitor, headphones, or whatever helps you do your best work. - Health Benefits Supabase covers 100% of health insurance for employees and 80% for dependents, wherever you are. Your wellbeing and your family’s health are important to us. - Annual Off-Sites Once a year, the entire company gathers in a new city for a week of connection, collaboration, and fun. It’s a highlight of our year. - Flexible Work We operate asynchronously and trust you to manage your own time. You know what needs to be done and when. - Professional Development Every team member receives an annual education allowance to spend on learning—courses, books, conferences, or anything that supports your growth. ABOUT THE TEAM Supabase was born-remote and open-source-first. We believe our globally distributed team is our secret weapon in building tools developers love. - ~400 team members - 60+ countries - 20+ languages spoken - Over $1B raised (including our $500M Series F) - 540,000+ community members We move fast, build in public, and use what we ship. If it’s in your project, we probably use it in ours too. We believe deeply in the open-source ecosystem and strive to support—not replace—existing tools and communities.

Задачи: — Анализировать данные по мошенничеству, AML и поведению пользователей для выявления пробелов в логике обнаружения и возможностей оптимизации правил. — Изучать паттерны поведения пользователей для различения легитимной активности от мошеннической или подозрительной. — Разрабатывать, внедрять и совершенствовать правила обнаружения в областях мошенничества, AML и санкций. — Исследовать новые типологии и неизвестные атаки, предлагать стратегии их смягчения. — Постоянно улучшать показатели мошенничества и ложных срабатываний, балансируя точность обнаружения и удобство для клиентов. — Проводить контролируемые эксперименты и A/B тесты для оценки влияния на уровень мошенничества и качество оповещений. — Выполнять контроль качества оповещений, анализировать ложные срабатывания и повышать точность. — Сотрудничать с командами продукта, инженерии и дата-сайенс для улучшения моделей риска, логики оповещений и автоматизации. — Использовать AI и инструменты на базе LLM для ускорения расследований и масштабирования анализа. — Готовить понятные визуализированные отчеты по трендам рисков, эффективности правил и текущим угрозам. Требования: — Опыт работы на позиции продуктового аналитика от 4 лет. — Экспертный уровень SQL, умение писать и оптимизировать сложные запросы. — Продвинутые навыки работы с инструментами визуализации данных. — Практический опыт использования AI-инструментов в аналитике и расследованиях. — Способность видеть бизнес-смысл в данных и ясно его коммуницировать. — Английский язык на уровне не ниже Upper-Intermediate. — Желательно: знания теории вероятностей и математической статистики (A/B тесты, причинно-следственный анализ). — Желательно: опыт использования Python для аналитики данных (NumPy, Pandas). — Желательно: опыт в области риска, комплаенса или борьбы с мошенничеством. Условия: — Гибридный формат работы в офисах в Лимассоле или Алматы, либо полностью удаленно вне офисов. — Поддержка релокации на Кипр (виза, пакет). — Бюджет на обучение и развитие. — Полностью оплачиваемый отпуск и больничные. — Компенсация на спорт. — Реальные перспективы роста, значительная ответственность и возможность влиять с первого дня. — Возможность развивать экспертизу и формировать будущее финтеха. О компании: Vivid — финансовая платформа, основанная в 2019 году в Берлине, быстро выросшая и работающая по всей Европе. Компания строит AI-native организацию, где автоматизация берет на себя рутинные задачи, позволяя командам сосредоточиться на стратегии и масштабируемых решениях. Миссия — помочь клиентам управлять и приумножать свои финансы с помощью современных инструментов и технологий.

Задачи: — Анализировать данные по мошенничеству, AML и поведению пользователей для выявления пробелов в логике обнаружения и возможностей оптимизации правил. — Изучать паттерны поведения пользователей для различения легитимной активности и мошеннических или подозрительных действий. — Разрабатывать, внедрять и совершенствовать правила обнаружения в областях мошенничества, AML и санкций. — Исследовать новые типологии и неизвестные атаки, предлагать стратегии их предотвращения. — Постоянно улучшать показатели мошенничества и ложных срабатываний, балансируя точность обнаружения и удобство для клиентов. — Проводить контролируемые эксперименты и A/B тесты для оценки влияния на уровень мошенничества и качество оповещений. — Выполнять контроль качества оповещений, анализировать ложные срабатывания и повышать точность. — Сотрудничать с командами продукта, инженерии и дата-сайенс для улучшения моделей риска, логики оповещений и автоматизации. — Использовать AI и инструменты на базе LLM для ускорения расследований и масштабирования анализа. — Готовить понятные визуализированные отчёты по трендам рисков, эффективности правил и текущим угрозам. Требования: — Опыт работы на позиции продуктового аналитика от 4 лет. — Экспертный уровень SQL с умением писать и оптимизировать сложные запросы. — Продвинутые знания инструментов визуализации данных. — Практический опыт работы с AI-инструментами в аналитике и расследованиях. — Способность видеть бизнес-смысл в данных и ясно его коммуницировать. — Английский язык на уровне не ниже Upper-Intermediate. — Будет плюсом: знание теории вероятностей и математической статистики (A/B тесты, причинно-следственный анализ), опыт использования Python для аналитики (NumPy, Pandas), опыт в области риска, комплаенса или антифрода. Условия: — Гибридный формат работы в офисах в Лимассоле или Алматы, либо полностью удалённо. — Поддержка релокации на Кипр (виза, пакет). — Бюджет на обучение и развитие. — Полностью оплачиваемый отпуск и больничные. — Компенсация на спорт. — Реальные перспективы роста, значительная ответственность и возможность влиять с первого дня. О компании: Vivid — финтех-компания, основанная в 2019 году в Берлине, быстро выросшая и работающая по всей Европе. Компания строит AI-native организацию, где автоматизация берёт на себя рутинные задачи, позволяя командам сосредоточиться на стратегии и масштабируемых решениях. Миссия — помочь клиентам управлять финансами и достигать успеха.

Задачи: — Руководить и масштабировать команду Global Developer Success: нанимать, обучать, развивать, удерживать и управлять производительностью инженеров поддержки, менеджеров и специалистов. — Создавать операционную систему поддержки: определять SLA/OLA, триаж тикетов и Slack, владение очередями, определения серьезности, уровни поддержки, пути эскалации, коммуникации при инцидентах, стандарты RCA, обзоры качества, планирование штата и операционный ритм. — Повышать качество поддержки, измеряя не только CSAT, но и усилия клиента, количество касаний до решения, повторные открытия, передачи, качество коммуникаций, уверенность в решении и видимое владение клиентом. — Организовать работу с Slack и ответами клиентам: создать модель обслуживания с стандартами подтверждения, срочными путями, правилами конвертации в тикеты, моделью покрытия, обзором менеджеров и ожиданиями клиентов. — Снизить количество эскалаций в инженерный отдел через создание рукописей, диагностик, систем знаний, стандартов воспроизводимости, технического триажа и качественных пакетов для эскалаций. — Руководить дисциплиной эскалаций и инцидентов: устанавливать роли для технического лидера, менеджера эскалаций, ответственного за коммуникации, поддержки, инженерии, архитектуры платформы и продаж. — Обеспечивать четкую коммуникацию инцидентов и критических эскалаций с последующим проведением RCA. — Развивать техническую глубину и обучение: создавать карьерные пути, тренинги, наставничество, сертификацию, обзоры качества и практическое обучение для роста инженеров поддержки. — Сотрудничать с продуктом, инженерией, продажами, архитектурой, клиентским успехом, документацией, DevRel и сервисами для улучшения продукта и клиентского цикла. — Использовать инструменты и AI для улучшения маршрутизации, отклонения запросов, аналитики, знаний, диагностики и коммуникаций, оценивая реальные результаты. — Представлять Temporal в стратегических эскалациях, инцидентах, разговорах с клиентами, отчетах и исполнительных презентациях. Требования: — 12+ лет опыта в технической поддержке, инженерии клиентов, SRE, инженерии решений или аналогичных ролях с 5+ годами руководства командами поддержки. — Опыт построения и масштабирования технической поддержки для сложных B2B продуктов, предпочтительно в инструментах для разработчиков, облачной инфраструктуре, платформах данных, наблюдаемости, AI инфраструктуре, open source или распределенных системах. — Опыт управления менеджерами и создания систем для работы команд: метрики, операционный ритм, управление очередями, обзоры качества, модели штата, уровни поддержки, пути эскалации и управление производительностью. — Технический авторитет среди разработчиков, инженеров поддержки, SRE, платформенных и продуктовых инженеров. — Понимание API/SDK, облачной инфраструктуры, Kubernetes, наблюдаемости, распределенных систем, надежности, реагирования на инциденты и отладки. — Умение снижать ненужные эскалации в инженерию и улучшать качество сигналов для продукта и инженерии. — Глубокое понимание метрик качества поддержки: время ответа, время решения, усилия клиента, количество касаний, повторные открытия, рецидивы, бэклог, выполнение SLA/OLA, отклонение, CSAT, настроение и качество кейсов. — Навыки коммуникации с клиентами в стрессовых ситуациях, умение писать четкие обновления, вести RCA, устанавливать ожидания и обучать других. — Четкая философия найма, адаптации, уровней, развития, наставничества, удержания и управления производительностью инженеров поддержки и менеджеров. — Высокая ответственность и ориентация на создание процессов, умение быстро запускать процессы и улучшать их на основе данных и обратной связи. Преимущества: — Опыт с Temporal, Cadence, workflow engines, системами оркестрации, event-driven архитектурой, распределенными приложениями или инструментами надежности. — Опыт в open-source, поддержке разработчиков, критической поддержке предприятий. — Опыт работы в GTM организации. — Опыт с инструментами поддержки и современными AI системами поддержки (Pylon, Zendesk, Kapa и др.). — Практический опыт с Kubernetes, Docker, AWS/GCP/Azure, Prometheus/Grafana, Datadog, OpenTelemetry, Terraform, Go, Java, Python, TypeScript. — Опыт построения Tier 3 / элитной поддержки, OSS/community поддержки, self-hosted поддержки, премиальной поддержки или круглосуточного покрытия критических эскалаций. Условия: — Зарплата $190,000 - $230,000 в год в зависимости от опыта и местоположения. — Опционы на акции в рамках плана Temporal. — Пакет льгот для США: неограниченный PTO, 12 праздников + 2 плавающих, полное покрытие медицинских, стоматологических и офтальмологических страховок, страхование жизни и инвалидности, пенсионный план 401K. — Международные льготы варьируются по странам, предоставляются через Remote.com. — Дополнительные бонусы: обучение и развитие, расходы на образ жизни, оборудование для домашнего офиса, профессиональные членства, питание при работе из дома, интернет-стипендия, приложение для ментального здоровья. — Возможны командировки для участия в мероприятиях и встречах команды. — Temporal Technologies — работодатель с равными возможностями, не дискриминирует по любым признакам и предоставляет разумные условия для людей с инвалидностью.

Задачи: — разработка backend API и распределённых сервисов — поддержка высоконагруженных и конкурентных систем Требования: — 3+ года профессионального опыта в разработке — сильный production-опыт с Python — практический опыт с PostgreSQL и Redis — опыт построения и поддержки backend API и распределённых сервисов — опыт работы с конкурентными и высоконагруженными системами — понимание принципов software architecture и system design — опыт с Git и современными процессами разработки — хорошее понимание сетевых основ: HTTP, TCP/IP, веб-технологии — опыт с Prometheus, Grafana, Loki — покрытие тестами (Pytest, Unit тесты, Интеграционные тесты) не менее 80% Будет плюсом: — опыт работы в доменах финансовый сектор, логистика, карты, 1С, документооборот Требования к софт скиллам: — самостоятельность — проактивность Условия: — fulltime — работа с проживанием в таунхаусе на время разработки проекта в Москве — компания предоставляет релокацию О компании: Djatu — B2B-маркетплейс (агрегатор) для тяжёлых и негабаритных грузоперевозок с акцентом на доверие, безопасность сделки и полный цифровой цикл. Стадия — Seed.

Обязанности: • Участвовать в разработке ИИ-агента • Взаимодействовать в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры • Проводить функциональное тестирование • Работать в Jira и Confluence Требования: • Понимание общих принципов реляционных баз данных (таблица данных, первичный и внешний ключи, индексы, связи между таблицами) • Продвинутое знание MS Excel, SQL, Python • Наличие представления об основных банковских продуктах • Наличие интереса к искусственному интеллекту и желание использовать его в личных и стратегических задачах • Будет преимуществом базовое знание системы оркестрации процессов обработки данных Apache Airflow и базовое знание инструментов визуализации Apache Superset

Location: Tashkent, Uzbekistan DMED разрабатывает и сопровождает крупную государственную цифровую платформу здравоохранения. Мы ищем Специалиста отдела мониторинга , который поможет обеспечивать стабильную работу сервисов, развивать систему мониторинга, выстраивать процессы наблюдаемости (Observability) и оперативно выявлять возникающие проблемы. Обязанности: Мониторинг и Observability: Сопровождение и развитие системы мониторинга на базе Zabbix , Prometheus и Grafana . Настройка и поддержка дашбордов, метрик, триггеров и алертов. Оптимизация системы алертинга, снижение количества ложных срабатываний и повышение качества мониторинга. Формирование требований к метрикам и логированию новых сервисов. Участие в развитии процессов наблюдаемости (Observability: Metrics, Logs, Traces) и повышении надёжности сервисов. Контроль и анализ инцидентов: Контроль доступности, производительности и стабильности информационных систем. Первичный анализ инцидентов, выявление причин проблем и их передача профильным командам. Взаимодействие и документация: Взаимодействие с командами DevOps, разработки и технической поддержки по вопросам мониторинга и логирования. Контроль актуальности документации, базы знаний и инструкций по мониторингу. Requirements Администрирование Linux: Уверенные знания Linux на уровне администратора. Понимание принципов работы файловых систем, процессов и сетевого взаимодействия. Навыки анализа системных логов (journalctl, syslog, logrotate). Опыт диагностики производительности серверов (CPU, RAM, Disk IO, Network). Мониторинг и Observability: Практический опыт работы с Grafana , Zabbix и Prometheus . Навыки построения дашбордов, настройки алертинга, метрик и триггеров. Понимание концепций Observability (Metrics, Logs, Traces). Будет плюсом Опыт работы с системами централизованного логирования ( ELK / OpenSearch , Loki , Graylog ). Опыт работы с Docker и Kubernetes . Навыки автоматизации скриптами на Bash или Python . Базовые знания CI/CD и понимание принципов работы распределенных ИТ-систем. Benefits Официальное трудоустройство; Работа в развивающейся IT-компании; Молодой и дружный коллектив; График работы: пн–пт с 9:00 до 18:00. Участие в масштабных цифровых и государственных проектах. Конкурентную заработную плату. Современный офис с комфортной инфраструктурой. Простор для карьерного и профессионального роста.

Задачи: — Определение дорожной карты и технической стратегии для направления автоматизации, согласование приоритетов с бизнес-целями — Проектирование, создание и поддержка масштабируемых, высоконагруженных автоматизационных рабочих процессов с использованием n8n и других low-code платформ — Внедрение автоматизаций с использованием ИИ, включая интеграцию LLM, AI-агентов, векторных баз данных и интеллектуальных рабочих процессов в бизнес-процессы — Наставничество инженеров, установление инженерных стандартов, проведение обзоров рабочих процессов и кода, поддержка технического роста команды — Взаимодействие с кросс-функциональными и международными заинтересованными сторонами для трансформации бизнес-требований в масштабируемые технические решения — Обеспечение надежности, безопасности и масштабируемости инфраструктуры автоматизации и интеграций компании — Постоянное улучшение архитектуры автоматизации, практик разработки и операционной эффективности Требования: — Опыт работы в роли технического лидера, тимлида или старшего инженера по автоматизации с готовностью взять ответственность за техническое направление — Практический опыт работы с платформами автоматизации и low-code, такими как n8n, Make, Airtable или аналогичными — Опыт реализации решений с использованием ИИ, включая LLM, RAG-системы, агентные рабочие процессы и API, такие как OpenAI или Anthropic — Уверенные навыки программирования на JavaScript/TypeScript и Python — Глубокое понимание REST API, Webhooks, механизмов аутентификации, SQL и системных интеграций — Опыт проектирования масштабируемых архитектур и принятия технических решений для бизнес-критичных систем — Аналитический склад ума и способность оптимизировать сложные бизнес-процессы через автоматизацию — Уровень английского B2 или выше для эффективного общения с международной командой Желательно: — Опыт работы с AI-фреймворками, такими как LangChain или LlamaIndex — Опыт работы с Jira Software и Jira Service Management, включая продвинутые интеграции API — Опыт работы с self-hosted инфраструктурой, Docker, CI/CD пайплайнами и инструментами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana Условия: — Поддержка релокации в один из хабов: Кипр, Грузия, Сербия или Казахстан с помощью для сотрудника и его семьи — Гибкий формат работы из офиса или удаленно — Медицинское страхование — Бюджет на образование: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации — Бюджет на здоровье: компенсация расходов на ментальное здоровье и фитнес — Отпуск: 20 дней ежегодного отпуска и оплачиваемый больничный

Задачи: — Определение дорожной карты и технической стратегии для направления автоматизации, согласование приоритетов с бизнес-целями — Проектирование, создание и поддержка масштабируемых, высоконагруженных автоматизационных рабочих процессов с использованием n8n и других low-code платформ — Внедрение автоматизаций с использованием ИИ, включая интеграцию LLM, AI-агентов, векторных баз данных и интеллектуальных рабочих процессов в бизнес-процессы — Наставничество инженеров, установление инженерных стандартов, проведение обзоров рабочих процессов и кода, поддержка технического роста команды — Взаимодействие с кросс-функциональными и международными заинтересованными сторонами для трансформации бизнес-требований в масштабируемые технические решения — Обеспечение надежности, безопасности и масштабируемости инфраструктуры автоматизации и интеграций компании — Постоянное улучшение архитектуры автоматизации, практик разработки и операционной эффективности Требования: — Опыт работы в роли технического лидера, тимлида или старшего инженера по автоматизации с готовностью взять ответственность за техническое направление — Практический опыт работы с платформами автоматизации и low-code, такими как n8n, Make, Airtable или аналогичными — Опыт реализации решений с использованием ИИ, включая LLM, RAG-системы, агентные рабочие процессы и API, такие как OpenAI или Anthropic — Уверенные навыки программирования на JavaScript/TypeScript и Python — Глубокое понимание REST API, Webhooks, механизмов аутентификации, SQL и системных интеграций — Опыт проектирования масштабируемых архитектур и принятия технических решений для бизнес-критичных систем — Аналитический склад ума и способность оптимизировать сложные бизнес-процессы через автоматизацию — Уровень английского B2 или выше для эффективного общения с международной командой Желательно: — Опыт работы с AI-фреймворками, такими как LangChain или LlamaIndex — Опыт работы с Jira Software и Jira Service Management, включая продвинутые интеграции API — Опыт работы с self-hosted инфраструктурой, Docker, CI/CD пайплайнами и инструментами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana Условия: — Поддержка релокации в один из хабов: Кипр, Грузия, Сербия или Казахстан с помощью для сотрудника и его семьи — Гибкий формат работы из офиса или удаленно — Медицинское страхование — Бюджет на образование: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации — Бюджет на здоровье: компенсация расходов на ментальное здоровье и фитнес — Отпуск: 20 дней ежегодного отпуска и оплачиваемый больничный

Location: United States (Remote) Workplace: Remote ABOUT ONEPAY OnePay is the consumer fintech trusted by millions of Americans to make money better. Our financial system is broken. High fees, low rates, and too few ways to actually grow your money. We’re fixing it. And we’re moving fast. We’re an all-in-one financial services platform that brings together banking, high-yield savings, credit cards, point-of-sale lending, investing, and crypto in one place. We also partner with employers, HCM providers, gig platforms, and others to deliver embedded financial services to millions of employees and frontline workers. We’re backed by Walmart, the world’s largest retailer, and Ribbit Capital, one of fintech’s most respected investors, giving us rare scale, distribution, and the opportunity to build something truly category-defining. But what really sets OnePay apart is how we move. Our customers don’t have time to wait… and neither do we. This place moves fast, and we’re looking for people who are: - Ready to run - Hungry and driven by urgency - Exceptional at what they do, with low ego - Comfortable operating in motion THE ROLE As part of the Fraud Strategy team, your mandate is to minimize fraud losses from account takeover (ATO) and scams that target OnePay customers while optimizing the customer experience within Authentication risk flows, including; device login risk, profile management, account recovery, passcode reset, mobile wallet provisioning, etc. You will be responsible for supporting the continued build out and maintenance of a best-in-class fraud platform, core capabilities, and risk strategies – including integration of agentic AI capabilities into risk decision flows. You will work closely with product, platform, data, technology, and operations teams to continually advance fraud controls and related infrastructure. This role is responsible for: - Developing and maintaining data-driven strategies to prevent fraud loss from ATO, scams, and social engineering schemes that target OnePay customers - Creating and executing the authentication roadmap for OnePay covering analytics, tools, capabilities, and operational processes - Conducting independent data analytics of portfolio behavior to identify new or shifting fraud trends using relevant tooling (Databricks - SQL, Python) - Overseeing the authentication fraud monitoring/alerting logic, ensuring that all critical loss vectors are covered and alerts are calibrated to be relevant & timely - Supporting the build out and integration of AI capabilities directly within risk workflows to automate processes, accelerate execution, and improve fraud prevention & customer experience outcomes - Maintaining and enhancing network/graph analysis strategies designed to capture collusive fraud rings while minimizing false positive impact to good customers - Working closely with and supporting IT, Operations, Product, and AML teams to investigate and triage authentication fraud incidents - Staying abreast of the latest fraud prevention industry developments & trends, including emerging fraudster capabilities & tactics and methods to combat them, as the SME for authentication fraud at OnePay YOU BRING - 5+ years of experience directly managing authentication risk strategies like device & login risk, account recovery, profile management (e.g., phone, email, address updates), etc. - Highly analytical skillset with an ability to synthesize vast amounts of data into meaningful insights - Deep domain knowledge of the types of tools & tactics used by bad actors to conduct targeted or large-scale authentication fraud attacks, and experience in developing best-in-class solutions to mitigate these threats - Demonstrated ability building with AI tools—including LLMs, prompt engineering, workflow automation, or advanced analytics platforms—to improve fraud strategy & detection, eliminate manual effort, and drive measurable improvement to fraud loss, operational efficiency, and customer experience within the fraud lifecycle - Proficiency in SQL & Python - Excellent communication skills with the ability to articulate complex issues into clear, simple language for a diverse audience - An act-like-an-owner mentality. We have a strong bias toward taking action What it’s like working @ One - Competitive cash - Benefits effective on day one - Early access to a high potential, high growth fintech - Generous stock option packages in an early-stage startup - Remote friendly (anywhere in the US) and office friendly - you pick the schedule - Flexible time off programs - vacation, sick, paid parental leave, and paid caregiver leave - 401(k) plan with match Leveling Philosophy In order to thoughtfully scale the company and avoid downstream inequities, we’ve adopted a flat titling structure at One. Though we may occasionally post a role externally with a prefix such as “Senior” to reflect the external level of the position, we do not use prefixes in titles like that internally unless in a position which manages a team. Internal titles typically include your specific functional responsibility, such as engineering, product management or sales, and often include additional descriptors to ensure clarity of role and placement within our organization (i.e. “Engineer, Platform”, “Sales, Business Development” or “Manager, Talent”). Employees are paid commensurate with their experience and the internal level within OnePay. Inclusion and Belonging To build technology and products that are used and loved by people and solve real-world problems, we need to build a team with many different perspectives and experiences. We are an equal opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status. We encourage candidates from all backgrounds to apply. Applicants in need of special assistance or accommodation during the interview process or in accessing our website may contact at talent@one.app. STANDARD INTERVIEW PROCESS Our process varies by role. Most candidates go through: - AI-assisted initial screen - Interview with Talent Partner - Technical or Hiring Manager Interview - Team Interview - Executive Interview - Offer! EQUAL EMPLOYMENT OPPORTUNITY To build technology and products that are used and loved by people and solve real-world problems, we need to build a team with many different perspectives and experiences. We are an equal opportunity employer. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status. We encourage candidates from all backgrounds to apply. Applicants in need of special assistance or accommodation during the interview process or in accessing our website may contact us at talent@onepay.com.

Location: Chicago, Illinois; San Francisco, California Fin , now part of Salesforce, is on a mission to help businesses provide perfect customer experiences. Our AI Agent Fin is the highest-performing AI Customer Agent on the market today, enabling businesses to deliver impeccable, always-on customer support across the customer journey, from service, to sales, to ecommerce. Powered by our own AI models, Fin resolves complex customer issues end-to-end across every channel, with minimal set-up and integration. Fin can also be combined with our natively integrated Intercom help desk, giving modern support teams one single system. Together with Salesforce, the #1 AI CRM, where humans with agents drive customer success, we're building the future of customer experience. Here, ambition meets action. Tech meets trust. And innovation isn't a buzzword, it's a way of life. The world of work as we know it is changing, and we're looking for Trailblazers who are passionate about bettering business and the world through AI. Ready to level up your career at the company leading workforce transformation in the agentic era? You're in the right place. Agentforce is the future of AI, and you are the future of Salesforce. What's the opportunity? As Fin becomes mission-critical for our most strategic customers, we’re growing a team of Forward Deployed Engineers to help bridge the gap between customer needs and product innovation. These roles can be based out of our San Francisco or Chicago offices. As a Forward Deployed Engineer, you’ll work hands-on with strategic customers, partnering closely with our R&D and Go-to-Market teams to design and deliver high-impact solutions. You’ll go beyond implementation - helping shape product direction, influence roadmap decisions and ensure Fin delivers real, measurable business outcomes in complex, real-world environments. If you’re excited by ownership, creativity and solving ambiguous problems, and want to work at the frontier of applied AI while collaborating with Product, Engineering and Go-to-Market teams, this role offers a rare opportunity to combine technical excellence with real customer impact. What will I be doing? Drive adoption of Fin by helping customers unlock the power of our AI capabilities to automate and scale their support operations. Embed deeply with strategic customers to understand their business challenges and technical requirements, and provide the insight needed to achieve outstanding results with Fin. Work hands-on with customers’ technical teams as a trusted technical expert, coding side-by-side to drive projects through to completion. Collaborate closely with Sales, Success and Product teams to ensure seamless customer experiences, successful project delivery and actionable product feedback. Contribute to the evolution of Forward Deployed Engineering by codifying best practices and sharing insights from customer engagements to help the team scale and grow. What skills do I need? A strong engineering background and experience building software with real-world usage. Experience building a SaaS product is a plus, not a requirement. Interest in AI and machine learning, and the ability to quickly build an understanding of novel problems, capabilities and architectures - including their trade-offs and limitations. Strong cross-functional collaboration skills, with the ability to navigate organisational boundaries and bring people together to achieve the best outcomes for our customers. Deep knowledge of at least one high-level programming language, such as JavaScript, Python or Ruby. It doesn’t need to be a language we use today - great people learn quickly and can introduce us to better ways of working. The ability to prototype and ship software quickly while maintaining a high bar for quality and a clear focus on business goals and outcomes. Proficiency using and writing REST APIs to integrate systems effectively. Strong communication skills. You can comfortably discuss the same topics with engineers and non-technical audiences, adapting the depth and detail as needed. Willingness to travel and work on-site with customers to build strong relationships and deeply understand their needs. *Proof of eligibility to work in the United States is required. The base salary range for candidates within the San Francisco Bay area is $215,000 - $237,000 and $190,000 - $215,000 within the Chicago area. Actual base pay will depend on a variety of factors such as education, skills, experience, location, etc. The base pay range is subject to change and may be modified in the future. All regular employees may also be eligible for the corporate bonus program or a sales incentive (target included in OTE) as well as stock in the form of Restricted Stock Units (RSUs). Unleash Your Potential When you join Salesforce, you’ll be limitless in all areas of your life. Our benefits and resources support you to find balance and be your best, and our AI agents accelerate your impact so you can do your best. Together, we’ll bring the power of Agentforce to organizations of all sizes and deliver amazing experiences that customers love. Apply today to not only shape the future — but to redefine what’s possible — for yourself, for AI, and the world. In the United States, compensation offered will be determined by factors such as location, job level, job-related knowledge, skills, and experience. Certain roles may be eligible for incentive compensation, equity, and benefits. At Fin, we want to give people what they need to do the best work of their careers. Our benefits and programs are designed to support your health and wellbeing, your family, your time away from work, and your financial future. Offerings vary by location in line with local practices and requirements. Learn more about working at Fin and the benefits we offer at fin.ai/careers . Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance and the Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring, Salesforce will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records. Policies Fin has a hybrid working policy. We believe that working in person helps us stay connected, collaborate easier and create a great culture while still providing flexibility to work from home. We expect employees to be in the office at least three days per week. We have a radically open and accepting culture at Fin. We avoid spending time on divisive subjects to foster a safe and cohesive work environment for everyone. As an organization, our policy is to not advocate on behalf of the company or our employees on any social or political topics out of our internal or external communications. We respect personal opinion and expression on these topics on personal social platforms on personal time, and do not challenge or confront anyone for their views on non-work related topics. Our goal is to focus on doing incredible work to achieve our goals and unite the company through our core values . Salesforce is an equal opportunity employer and maintains a policy of non-discrimination with all employees and applicants for employment. What does that mean exactly? It means that at Salesforce, we believe in equality for all. And we believe we can lead the path to equality in part by creating a workplace that’s inclusive, and free from discrimination. Know your rights: workplace discrimination is illegal. Any employee or potential employee will be assessed on the basis of merit, competence and qualifications – without regard to race, religion, color, national origin, sex, sexual orientation, gender expression or identity, transgender status, age, disability, veteran or marital status, political viewpoint, or other classifications protected by law. This policy applies to current and prospective employees, no matter where they are in their Salesforce employment journey. It also applies to recruiting, hiring, job assignment, compensation, promotion, benefits, training, assessment of job performance, discipline, termination, and everything in between. Recruiting, hiring, and promotion decisions at Salesforce are fair and based on merit. The same goes for compensation, benefits, promotions, transfers, reduction in workforce, recall, training, and education.

Обязанности: • Проведение занятий по учебным предметам, курсам, дисциплинам (модулям) образовательной программы в соответствии с расписание учебных занятий • Разработка и обновление учебных программ • Планирование в соответствии с локальными актами колледжа, занятий по учебным предметам, курсам, дисциплинам • Ведение документации, выполнение должностных обязанностей в соответствии с требованиями безопасности • Преподавание следующих дисциплин: • Проектный менеджмент в сопровождении и разработке программного обеспечения • Разработка встраиваемых программных модулей • Практическая подготовка по технологии выполнения работ по профессии "Техник" • Внедрение и поддержка компьютерных систем • Технология и инструментальные средства разработки программного обеспечения • Тестирование информационных систем • Проектирование и разработка веб-приложений • Оптимизация веб-приложений • Обеспечение безопасности веб-приложений Требования: • Высшее профессиональное образование • Опыт практической работы в IТ-сфере в организация соответствующей направленности будет преимуществом • Уверенное владение современными языками программирования (Python, Java, C#, C++, JavaScript/TypeScript и др.) • Знание методологий разработки ПО (Agile/Scrum), систем контроля версий (Git), принципов тестирования и CI/CD • Готовность к классному руководству • Наличие медицинской книжки и справки об отсутствии судимости • Опыт работы на образовательных платформах в том числе в электронной образовательной среде колледжа, работа в МЭШ • Грамотная речь, коммуникабельность, ответственность Условия: • Работа на территории работодателя • отпуск 56 к дней в летнее время • шестидневная рабочая неделя

Location: Ljubljana, Slovenia Workplace: hybrid Are you ready to join our digital revolution journey?    At Aleph, we’re not just part of the digital advertising landscape—we’re shaping its future. Representing the world’s leading platforms, including TikTok, Amazon, Google, and nearly 55 others, we operate in 130+ markets across new and existing geographies.   Our mission is to empower advertisers and brands to unlock the full potential of these platforms' advertising capabilities. By fostering long-lasting partnerships, we create limitless opportunities for people and businesses to advertise effectively at both local and global levels.   With a presence spanning continents, Aleph offers you the chance to be part of a fast-growing, innovative team where your work makes a direct impact. If you’re ambitious, forward-thinking, and eager to thrive in a dynamic, global environment, Aleph is the perfect place to build your career. About The Role: We're an advertising company that lives or dies by how well we connect to the outside world. We integrate with the major social and ad platforms (Meta, Google, TikTok, LinkedIn, Snap, and more) and wire them into our internal systems for billing and reporting. Data moves constantly and in both directions, at scale, and a meaningful part of our estate is legacy. You'll own the technical direction that keeps all of this coherent, resilient, and evolvable — and you'll stay close enough to the code to prove it. This is the top of our individual-contributor ladder. You won't have direct reports; your leverage comes from setting direction, building the hard parts yourself, writing the decisions down, and getting engineers and leadership to build behind them. This is not a role that only draws diagrams — you'll ship production code on the riskiest paths, cut the spike that de-risks a migration, and go deep in the incidents nobody else can crack. We work across PHP, Go, Python, TypeScript, and JavaScript; PHP and Go are both first-class and here to stay, and the right tool for a problem can land in either. You'll be the person who decides where new capability lands, how legacy gets retired, and how we absorb the constant churn of third-party APIs without breaking delivery. What You'll Own: The integration architecture for ingesting from and pushing to external ad/social platforms — versioning, rate limits, backfills, idempotency, webhooks, and graceful degradation when a partner API changes underneath us. The data architecture for information flowing between platforms and internal systems: pipelines, reconciliation, contracts between services, and the path from operational data to reporting. A pragmatic strategy for modernizing the legacy estate — strangler-fig migrations, clear service boundaries, and sound judgement about which language and pattern fit each problem — carried far enough into code that teams can follow the pattern. The engineering bar for integration and data work: the reference implementations, patterns, and standards the org builds against, ratified through the technical committee. What You'll Do: Set the technical direction for new products and major changes, and stay the technical decision-maker through build and post-launch — with the authority to course-correct when implementation drifts, and the habit of being in the codebase to catch the drift early. Build the hard parts yourself. Write production code on the riskiest, highest-leverage paths; prototype the uncertain approach to turn an argument into evidence; build the reference implementation others extend. Turn intangible trade-offs — partner API risk, team capability, long-term scalability, cost of change — into clear, written decisions (ADRs) that leadership and the technical committee can sign off on. Define service and data contracts, integration patterns, and resilience strategies that survive third-party API deprecations and outages. Go deep when it breaks: lead diagnosis on the gnarliest production incidents and performance regressions, and land the fix and the systemic follow-up. Identify the infrastructure (compute, data, messaging, observability) needed to meet current and near-future goals. Raise the bar through others: mentor engineers and tech leads, set the standard in code review, and drive cross-functional decisions across engineering, product, security, and operations — through influence, not line management. Evaluate third-party and vendor solutions against our integration and data requirements. Monitor systems against performance and business benchmarks and escalate with concrete recommendations. What We're Looking For: Substantial experience as a staff/principal engineer (or equivalent) on integration-heavy, data-heavy systems — ideally where you didn't control the external APIs. Still hands-on. You lead by building, and you're demonstrably strong in production code, not only in design. Depth in at least one of PHP, Go, or Python , and comfort across a polyglot estate (TS/JS on the front). A track record of modernising legacy systems incrementally without halting delivery. Fluency in integration and data patterns: idempotency, eventual consistency, rate limiting, queuing, backfills/reconciliation, API versioning. A history of driving technical decisions through influence rather than authority — getting senior leadership and peer engineers to commit to a direction, and backing it with working code. Nice To Have: Experience with ad/martech platform APIs (Meta Marketing, Google Ads, TikTok, etc.). Data warehouse / analytics pipeline experience (e.g. BigQuery). Multi-region, multi-currency, or high-volume billing/reconciliation backgrounds. Why Join Us?   Aleph is a place of many cultures, perspectives, and talents. We support each other, creating an environment of giving and receiving. We value partnership and communication because we believe it takes a group of people to achieve great things. We are energized by our ever-changing industry, our curiosity keeps us learning and seeking out new opportunities.     We stay flexible and adaptable, and believe in moving with the speed of change. We encourage everyone to strive for more, providing our internal talent with growth opportunities and the ability to learn together.    #ALEPH

Задачи: — Разработка и внедрение AI-компонентов для повышения точности транзакций, автоматизации налоговой категоризации и поддержки рабочих процессов клиентов. — Руководство кросс-функциональными проектами от прототипа до развертывания, обеспечение надежности, низкой задержки и соблюдения требований конфиденциальности. — Разработка функций AI, автоматизирующих бухгалтерские и налоговые задачи. — Проектирование агентов на базе больших языковых моделей и конвейеров для структурированных финансовых данных и правил. — Внедрение мониторинга, тестирования и наблюдаемости поведения моделей и качества данных. — Сотрудничество с экспертами в области финансов для перевода нормативных правил в надежную AI-логику. — Оптимизация стоимости вывода, задержки и масштабируемости в облачных средах. — Наставничество инженеров и участие в стандартах и лучших практиках AI-инжиниринга. — Обеспечение безопасной обработки данных и конфиденциального проектирования моделей для финансовых данных. — Итеративное улучшение с использованием версионирования и процедур отката. Требования: — Минимум 7 лет опыта в разработке ПО, из них не менее 3 лет в производственных AI-системах. — Опыт создания решений с большими языковыми моделями и агентскими фреймворками в продакшене. — Глубокое знание Python и опыт работы с системами обслуживания моделей (Docker, Kubernetes, TorchServe, Ray или аналоги). — Опыт интеграции с банковскими и налоговыми API и работы с конфиденциальными финансовыми данными. — Навыки проектирования стратегий мониторинга и тестирования ML-моделей в продакшене. — Понимание prompt engineering, парсинга структурированного вывода и методов снижения ошибок цепочки рассуждений. — Отличные коммуникативные навыки и способность руководить кросс-функциональной командой. — Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или эквивалентный опыт; предпочтительно наличие продвинутой степени. Условия: — Конкурентная зарплата с бонусами, зависящими от результатов. — Программа акций или долгосрочных стимулов, связанная с ростом компании. — Медицинская и стоматологическая страховка. — Гибридный формат работы с офисом в Берлине и возможностью удалённой работы. — Щедрый отпуск по уходу за ребёнком и поддержка семейного благополучия. — Бюджет на обучение и оплачиваемое время для профессионального развития и конференций. — Техническое пособие на оборудование для домашнего офиса и облачные кредиты для экспериментов. — Поддержка релокации для международных кандидатов, присоединяющихся к офису в Берлине.

Menlo Security is seeking an experienced Senior Software Engineer to join the Service Delivery team. The position is full-time and either remote (UK time zone) or based from their Bracknell, UK office. Responsibilities: — Design and develop novel solutions using a RESTful approach to APIs and building asynchronous HTTP services. — Maintain and evolve the current portfolio of services supporting internal and external customers. — Critically analyze and optimize services and frameworks to ensure performance at scale. — Deliver code in a repeatable and scalable manner, maintaining high quality. Minimum qualifications: — BS/BA or relevant experience preferred. — At least 5 years experience in Software Engineering. Experience & skills: — Strong proficiency with Python and asynchronous services, ideally using Tornado, Twisted or asyncio. — Strong understanding of GCP, AWS or other Clouds. — Experience with containerization and Kubernetes. — Proficient with RESTful APIs and microservice design. — Experience using Linux. — Customer-focused with experience working with engineers as customers. — Strong sense of ownership and responsibility, able to design creative solutions and communicate effectively. — Enjoys collaborative work and committed to driving projects to completion. — Ability to write clean, concise and maintainable code. — Strong written and verbal communication skills. — Proactive, ambitious, and strong ability to learn new things. — Highly organized with critical attention to detail and documentation. — Experience with NodeJS is desirable.