Вакансии

Location: Москва Мы — core-команда, которая отвечает за ML для понимания аудио во всем Сбере. За последний год мы выложили в open source SOTA-модель для распознавания речи на русском языке — **GigaAM**, а прошлой весной первыми в России запустили **нативное понимание звука в LLM — GigaChat Audio**. Сейчас мы активно улучшаем мультимодальные возможности GigaChat: работаем над качеством на сложных аудио- и визуальных контекстах и учим модель понимать видео не только по звуковому потоку, но и по кадрам. **Цель** — совместное обучение на vision+audio и video+audio диалогах длительностью 90+ минут. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Проводить эксперименты по обучению Vision / Audio / Video LLM: данные, стадии обучения, способы смешивания модальностей * Оптимизировать ML-инфраструктуру для обучения на длинных мультимодальных контекстах * Формулировать и проверять гипотезы о том, как улучшать качество LLM на видео. Требования * Сильный опыт в DL-инженерии, желательно в обучении LLM-моделей * Глубокое знание PyTorch, включая DDP / FSDP * Понимание distributed training и efficient deep learning: DP / TP / PP / EP / SP, mixed precision, checkpointing, offloading, профилирование и оптимизация обучения * Понимание архитектуры LLM: Transformer, attention (MHA / GQA / MLA), RoPE и другие позиционные эмбеддинги, long context, MoE * Уверенный Python на уровне production-кода: asyncio, multiprocessing, профилирование, отладка больших систем. **Будет плюсом:** * Опыт обучения мультимодальных LLM * Опыт снижения стоимости контекста при обработке видео * Опыт расширения контекста LLM * Понимание RL-подходов для обучения моделей: RLHF / RLVR, PPO / GRPO / DPO * Опыт построения бенчмарков с использованием LLM-as-a-judge. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Voice Mode GigaChat уже работает в проде — в чате и в банковском колл-центре. Сейчас мы развиваем его в сторону полноценных агентских сценариев: не просто голосовая «болталка» с тулами, а умный ассистент, способный решать реальные задачи пользователя голосом. Весь стек — собственный: лучший на русском языке ASR, TTS и Audio LLM. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Возглавить проект Voice Mode: отвечать за архитектуру решения и e2e-качество системы. * Решать ключевой инженерный вызов проекта — собрать максимально умную систему с минимальным (или хорошо замаскированным) latency. * Синхронизировать работу нескольких команд: речевого ML, аудио- и текстовой модальности LLM, данных, инфраструктуры и продукта. * Руководить командой специализированных ML-инженеров: прототипирование, метрики, аналитика. * Определять техническую стратегию развития голосовых агентских сценариев. Требования * Сильное погружение в LLM: архитектуры, обучение, инференс, оценка качества. * Опыт разработки речевых систем (ASR / TTS / Audio LLM) и агентных систем. * Глубокий опыт разработки и поддержки ML-продуктов в продакшене. * Опыт технического лидерства: умение вести проект на стыке нескольких команд и доводить его до результата. Будет плюсом ------------ * Опыт оптимизации latency в real-time системах (стриминг, спекулятивные пайплайны, дуплексные диалоги). * Опыт работы с голосовыми ассистентами или контакт-центрами. * Публикации или открытые проекты в области speech / audio ML. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы ищем сильного Deep Learning инженера для развития и вывода на принципиально новый уровень GigaAM — лучшей open-source модели для распознавания речи на русском языке. GigaAM — это не только исследовательский проект, но и core-модель, которая определяет качество работы многих ключевых продуктов экосистемы: GigaChat Audio, ASR, TTS, GigaChat Video и других. Сейчас мы стоим перед масштабным вызовом: кратное увеличение параметров модели, масштабирование данных на несколько порядков, расширение языкового покрытия и выход за рамки распознавания речи в сторону general audio understanding. Если вы хотите создавать state-of-the-art решения, которыми будут пользоваться миллионы, и вносить вклад в развитие мирового open-source — нам по пути! _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Масштабирование данных: увеличение объемов данных для обучения на несколько порядков, построение эффективных пайплайнов их фильтрации и подготовки. * Развитие архитектуры и метода предобучения: улучшение мультиязычных свойств модели и расширение ее возможностей в сторону анализа аудио неречевой природы. * Scaling laws: масштабирование модели по количеству параметров в несколько раз. * Research & Engineering: стабилизация процессов предобучения, проведение ML-экспериментов, проверка гипотез и доведение результатов до прода и публикаций. Требования * Уверенное владение Python и PyTorch * Distributed Training: практический опыт распределенного обучения, понимание ограничений и принципов работы под капотом (DDP, FSDP, ZeRO). * Опыт оптимизации DL-пайплайнов: профилирование и оптимизация узких инфраструктурных мест в процессе обучения (I/O bottlenecks, memory management, GPU utilization). * Экспертиза в Speech/Audio: понимание современных подходов и state-of-the-art архитектур в Speech/Audio Self-Supervised Learning. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы ищем Data Engineer, который будет отвечать за инфраструктуру, пайплайны и качество данных для обучения современных Vision-Language Models. Роль находится на стыке data engineering и ML: нужно будет работать с большими мультимодальными датасетами, понимать потребности исследователей и ML-инженеров, строить пайплайны очистки, фильтрации, категоризации и генерации данных, а также обеспечивать воспроизводимый экспорт данных в формат для обучения моделей. Обязанности * Собирать и структурировать потребности ML-команды в данных: какие данные нужны для обучения, дообучения, оценки и улучшения VLM. * Предлагать и реализовывать идеи пайплайнов очистки, фильтрации, дедупликации, категоризации и генерации данных. * Ориентироваться в современных практиках построения датасетов для Vision-Language Models: image-text pairs, synthetic data, filtering, quality scoring, data mixture design, dataset versioning. * Отвечать за инфраструктуру хранения и подготовки данных, включая: * 1. импорт данных из различных источников: production, Common Crawl, open-source datasets, generated data; 2. валидацию и контроль качества данных; 3. хранение и версионирование датасетов; 4. экспорт данных в форматы, пригодные для обучения моделей. * Проектировать и реализовывать пайплайны обработки данных на большом масштабе, включая десятки миллиардов изображений. * Разрабатывать пайплайны генерации синтетических данных для обучения и улучшения VLM. * Собирать статистику по данным, строить отчёты и визуализации для анализа состава, качества и покрытия датасетов. * Обеспечивать воспроизводимость, наблюдаемость и надёжность data-процессов. * Работать в тесной связке с ML-инженерами, исследователями и инфраструктурной командой. Требования * Сильный опыт в data engineering и построении production-grade data pipelines. * Уверенное владение Python, включая multiprocessing, multithreading и async-подходы. * Опыт работы с большими объёмами данных и распределённой обработкой. * Практический опыт с объектными хранилищами, в частности S3 или аналогами. * Опыт работы с YTsaurus или похожими системами для распределённого хранения и обработки данных. * Понимание принципов валидации, очистки, дедупликации и версионирования датасетов. * Опыт работы с DVC, Git, Docker. * Опыт работы с PostgreSQL или другими реляционными базами данных. * Умение проектировать устойчивые пайплайны: от импорта данных до финального экспорта в training-ready формат. * Способность самостоятельно разбираться в нечетко сформулированных задачах и доводить их до работающего решения. * Готовность работать на стыке engineering и ML research. Будет плюсом ------------ * Опыт работы с мультимодальными данными: изображения, текст, image-text pairs, captions, OCR, metadata. * Понимание того, как устроены современные датасеты для обучения VLM / LMM / multimodal models. * Опыт построения пайплайнов для synthetic data generation. * Опыт реализации quality scoring, filtering, semantic deduplication, clustering или data attribution. * Опыт визуализации статистики по большим датасетам и построения внутренних аналитических дашбордов. * Опыт работы с Common Crawl, LAION-подобными датасетами, open-source vision-language datasets. * Базовое понимание ML training pipeline и того, как качество данных влияет на качество модели. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного senior-инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов; * Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества; * Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов; * Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели; * Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн; * Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения; * Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата; * Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам; * Развивать инфраструктуру для RL. Требования * Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт; * Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики; * Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками. * Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов; * Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи; * Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости; * Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами; * Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик. **Будет плюсом:** * Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов; * Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM; * Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей, включающий в себя стадии pre-training, SFT и DPO/RL. Мы ищем сильных инженеров и исследователей, которые будут двигать вперед качество мультимодального GigaChat. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Самостоятельная работа в рамках заданного направления развития качества VLM: от планирования, до выкатки в прод; * Планирование и работа над исследовательскими задачами по архитектуре модели, стратегии и данным обучения; * Формирование гипотез по улучшению качества модели, самостоятельное планирование экспериментов по их подтверждению и постановка multi-node обучений на большом количестве GPU (тысячи A100/H100); * Решение сложных инженерных задач, развитие и оптимизация кодовой базы обучения и эвала VLM, написание чистого кода и проведение code review; * Анализ точек роста и определение способов их закрытия. Требования * Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура и стратегии обучения влияют на итоговое качество модели; * Опыт полного цикла обучения VLM или LLM; * Глубокие знания или опыт работы в области computer vision; * Понимание принципов работы распределенного обучения (FSDP) или опыт обучения моделей на больших GPU кластерах; * Наличие навыков технического лидерства: проведение code-review, помощь и менторинг младших сотрудников; * Умение работать, принимать решения и выстраивать процессы в условиях неопределенности; * Умение и желание взаимодействовать с коллегами, вносить собственные идеи и предлагать пути достижения общих целей. **Будет плюсом:** * Опыт полного цикла обучения VLM; * Наличие публикаций в области NLP или CV; * Опыт решения задач по оптимизации обучения; * Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению или программированию. Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы развиваем международную продуктовую платформу в сфере CS2 и ищем руководителя клиентского сервиса, который возьмёт на себя управление командой поддержки и построит масштабируемую систему работы с пользователями. Сейчас клиентский сервис — одна из ключевых точек роста продукта. Нам нужен не администратор текущих процессов, а сильный операционный руководитель, способный выстроить функцию практически с нуля: внедрить SLA, стандарты качества, аналитику, автоматизацию, обучение команды и понятную систему взаимодействия с другими подразделениями. Главная цель роли: Превратить службу поддержки из реактивной команды, обрабатывающей обращения, в системную функцию клиентского сервиса, которая: — быстро и качественно решает проблемы пользователей; — повышает доверие к платформе; — снижает отток клиентов; — помогает возвращать пользователей в продукт; — выявляет системные проблемы и передаёт их продуктовой команде; — автоматизирует большую часть типовых обращений; — работает на основании прозрачных метрик и SLA. Основные задачи: — Управлять командой клиентского сервиса численностью около 11 человек. — Провести аудит процессов, нагрузки, структуры обращений и эффективности сотрудников. — Разработать и внедрить SLA по типам и приоритетам обращений. — Выстроить многоуровневую модель поддержки: база знаний и автоматизация → L1 → L2 → профильный отдел. — Определить правила эскалации сложных, финансовых и конфликтных кейсов. — Создать регламенты, инструкции, шаблоны ответов и единую базу знаний. — Сформировать Tone of Voice и стандарты коммуникации с пользователями. — Внедрить систему контроля качества диалогов и регулярного QA. — Настроить обучение, аттестацию и развитие сотрудников. — Создать прозрачную систему метрик и отчётности по работе поддержки. — Внедрять AI-инструменты, чат-ботов и сценарии самообслуживания. — Автоматизировать типовые обращения по платежам, промокодам, трейдам, статусам предметов и другим повторяющимся вопросам. — Выстроить систему Voice of Customer: собирать причины обращений, жалобы и предложения пользователей, превращая их в задачи для продукта. — Обеспечить взаимодействие поддержки с Product, Development, Payments, CRM, Marketing и другими подразделениями. — Управлять инцидентами и массовыми обращениями пользователей. — Планировать необходимую численность команды, смены и нагрузку. — Сформировать систему мотивации сотрудников, связанную не только со скоростью, но и с качеством решения проблем. Цели на первые 30 дней: — Провести полный аудит клиентского сервиса. — Зафиксировать текущие показатели и определить базовую точку по SLA, FRT, FCR, CSAT, QA, повторным обращениям и нагрузке. — Классифицировать основные причины обращений пользователей. — Выявить критические разрывы в клиентском пути. — Описать зоны ответственности и правила эскалации. — Подготовить план трансформации клиентского сервиса на 90–180 дней. Цели на первые 60 дней: — Внедрить базовые SLA и приоритеты обращений. — Запустить регламенты обработки ключевых типов запросов. — Сформировать и внедрить Tone of Voice. — Запустить базу знаний и единые шаблоны ответов. — Внедрить QA-карту и регулярную оценку качества диалогов. — Настроить управленческий дашборд по ключевым метрикам. — Организовать регулярное обучение и обратную связь для команды. — Запустить понятный процесс взаимодействия поддержки с другими отделами. Цели на первые 90 дней: — Обеспечить выполнение SLA не менее чем по 85% обращений. — Довести FCR — долю вопросов, решённых за одно обращение, — минимум до 70%. — Снизить долю повторно открытых обращений до 10% и ниже. — Довести внутреннюю оценку качества диалогов до 85–90%. — Запустить автоматизацию наиболее частых типов обращений. — Сформировать регулярный Voice of Customer-отчёт для руководства и продуктовой команды. — Снизить количество зависших и незакрытых обращений. — Создать прозрачную систему оценки эффективности каждого сотрудника. Цели на 6–12 месяцев: — Целевые значения должны быть подтверждены после фиксации текущей базы, но ожидаемые ориентиры следующие: выполнение SLA — 90% и выше; — CSAT — 85% и выше; — FCR — 70–80%; — QA Score — 90% и выше; — доля повторных обращений — не более 10%; — автоматизация 50–70% типовых обращений; — снижение ручной нагрузки на команду на 40–60%; — снижение стоимости обработки одного обращения минимум на 30%; — сокращение критических жалоб и эскалаций; — измеримое снижение оттока пользователей после обращений в поддержку; — формирование стабильного потока продуктовых улучшений на основании обращений клиентов. Ключевые показатели роли: — First Response Time. — Average Resolution Time. — SLA Compliance. — First Contact Resolution. — CSAT. — QA Score. — Reopen Rate. — Backlog и количество незакрытых обращений. — Количество обращений на одного активного пользователя. — Доля автоматизированных обращений. — Cost per Contact. — Retention пользователей после обращения. — Количество выявленных и устранённых системных причин обращений. Наши ожидания от кандидата: — Опыт управления клиентским сервисом или поддержкой от трёх лет. — Опыт управления командой от 10 человек. — Практический опыт построения или серьёзной перестройки службы поддержки. — Понимание SLA, FCR, CSAT, QA, WFM и других операционных метрик. — Опыт создания регламентов, базы знаний и системы контроля качества. — Умение работать с аналитикой, находить причины проблем и принимать решения на основании данных. — Опыт внедрения автоматизации, чат-ботов или AI-инструментов. — Умение работать со сложными, конфликтными и финансовыми обращениями. — Сильные навыки управления командой: найм, адаптация, обучение, мотивация и performance management. — Способность взаимодействовать с продуктом и разработкой и добиваться устранения первопричин обращений. — Умение одновременно повышать качество сервиса и контролировать его экономическую эффективность. Будет преимуществом опыт в gaming, iGaming, fintech, crypto, marketplace, e-commerce или другом высоконагруженном B2C-продукте. Какого человека мы ищем: Нам нужен системный и самостоятельный руководитель, который умеет не только управлять людьми, но и строить процессы. Человек, способный погрузиться в реальные обращения пользователей, найти корневые проблемы, сформировать целевую модель и довести изменения до измеримого результата. У руководителя будет необходимый уровень полномочий для изменения процессов, внедрения инструментов и взаимодействия с другими подразделениями.

Требования: — общее понимание IT — грамотный русский язык — готовность пройти техническое интервью Обязанности: — консультирование пользователей по телефону — диагностирование и решение технических проблем — участие в проектах по улучшению сервиса Условия: — официальное трудоустройство — оплачиваемое обучение и премии — график 5/2, 8 часов без ночных смен — ДМС, wellbeing-программа, корпоративные скидки

Задачи: — Участие в разработке и улучшении рекомендательных систем, включая user-item, item-item и кросс-платформенные рекомендации. — Оптимизация рекомендаций на страницах категорий, каналов и тегов. — Создание поиска по видео на основе текста: модели встраивания, ранжирование и семантический поиск. — Перевод ML-прототипов в продакшн-сервисы: оптимизация инференса, профилирование, подготовка признаков и контроль качества моделей. — Разработка высоконагруженных ML-сервисов на Python, включая сервисы на базе gRPC/Triton. Требования: — Опыт работы 2+ года с рекомендательными системами, поиском или смежными ML-задачами. — Глубокие знания Python и ML-фреймворков, таких как PyTorch, CatBoost и др. — Опыт деплоя моделей в продакшн. — Понимание принципов офлайн и онлайн оценки моделей. Условия: — Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и реальными метриками. — Компактная команда с возможностью влиять на продукт и развиваться в нескольких областях. — Опытные коллеги для обсуждения идей и совместного запуска новых проектов. — Простая структура, минимум бюрократии, максимальная ответственность. — Пакет льгот: медицинская страховка, компенсация налогов, профессиональное обучение, рабочее оборудование, языковые курсы. — Релокация на Кипр: поддержка визы, покрытие расходов на переезд, билеты и первый месяц проживания. — Гибкий график, комфортная атмосфера и поддержка команды. — Зарплата от 4000 евро нетто в месяц, окончательный уровень зависит от опыта, навыков и соответствия требованиям.

Задачи: — обрабатывать холодную и теплую базу клиентов Контура; — проводить презентацию и доводить клиента до сделки; — готовить, отправлять и защищать коммерческие предложения; — вести клиента и всю историю работы с ним в CRM Битрикс24; — выполнять план продаж с постепенным ростом: от 120 000 ₽ в первый месяц до 500 000 ₽ после третьего месяца. Требования: — опыт продаж в сегменте B2B от 1 года; — уверенность в общении с клиентом и в озвучивании цены, настойчивость в доведении клиента до решения; — знание этапов продаж, навыки презентации, переговоров и работы с возражениями; — опыт подготовки, отправки и защиты коммерческих предложений; — уверенная работа в CRM и базовое владение Excel (таблицы, формулы, фильтрация). Условия: — оклад 45 000 ₽ + премия 15% от суммы оплаченных счетов — доход растет прямо пропорционально вашим продажам; — средний совокупный доход на этой позиции — от 85 000 ₽, при этом максимальный доход ничем не ограничен; — дополнительные премии за перевыполнение плана — обсуждаются на собеседовании; — одинаковые условия оплаты как на испытательном сроке, так и после него — без «урезанных» условий для новичков; — официальное трудоустройство по ТК РФ после прохождения испытательного срока; — за всё время существования компании не было ни одной задержки заработной платы; — полностью удаленная работа на своей технике — из любой точки, без привязки к офису; — готовая техническая база: IP-телефония и CRM Битрикс24 предоставляются компанией; — возможность компенсации оплаты интернета при выполнении плана продаж; — отдел формируется под руководством проектного менеджера с опытом построения отделов продаж более 8 лет — она лично занимается адаптацией, обучением и контролем новых сотрудников, чтобы вы быстрее вышли на плановый доход; — в компании есть сотрудники со стажем с 2008 и с 2019 года — команда, которая работает вдолгую; — реальная перспектива роста: от менеджера — до РОПа, а затем и до коммерческого директора компании; — подключая одного клиента, вы регистрируете реферального партнера и строите собственную партнерскую сеть; — подключая одного клиента, вы автоматически получаете доступ к его контрагентам — грузоотправителям, экспедиторам, перевозчикам, грузополучателям, а значит, потенциально подключаете сразу нескольких клиентов; — работа с продуктом, который решает реальную и растущую потребность рынка — обязательный переход бизнеса на электронный документооборот.

Задачи: — Ведение деловых переговоров с клиентами и партнерами; — Экспертный подбор объектов по заданным параметрам, консультирование; — Полное сопровождение клиентов на всех этапах сделки; — Составление личного тайм-менеджмента (выезды на показы, организация встреч в офисе). Требования: — Коммуникабельность, умение находить общий язык и поддерживать долгосрочные профессиональные отношения; — Четкое понимание своих целей и желаемого уровня дохода, ценность времени; — Целеустремленность и честность; — Готовность быстро учиться, развиваться и работать на результат. Условия: — Оклад + проценты + бонусы, доход на старте от 180 000 рублей; — Лицензированное обучение (вводный бизнес-курс 6 дней + система адаптации под руководством наставника); — Официальное трудоустройство (возможны и другие варианты); — Гибкий график работы; — Карьерный, профессиональный и личностный рост, регулярные лекции и тренинги; — Комьюнити сильных и успешных личностей; — Современный офис в 2 минутах от метро; — Работа с VIP клиентами, многофункциональная CRM; — Корпоративная мобильная связь, комфортное рабочее место; — Прозрачная система мотивации, бонусы и премии, прогрессирующий процент, возможность влиять на доход; — Социальный пакет, обучение и развитие, тренинги, тимбилдинги, наставничество, куратор; — Возможность оформления по ТК РФ, повышение квалификации, переквалификация из другой сферы; — Работа в динамичной компании, командная работа, интересные задачи, помощь и поддержка наставника и руководителя; — Работа в районе Москвы, возможность удаленной работы. Компания входит в ТОП-6 лучших работодателей России по версии hh.ru.

Требования к кандидату: – Опыт коммерческой разработки в роли Ведущего C/C++ разработчика от 5 лет. – Уверенное владение памятью, RAII, многопоточностью, синхронизацией, сетевыми/IO задачами. – Высшее техническое профильное образование. – Знание ОС Linux на уровне администратора. – Знание фреймворка Qt5. ➕️Будет плюсом: – опыт работы на проектах информационной безопасности. – знание криптографии (ГОСТ), опыт в программировании СКЗИ. Обязанности: – Опыт разработки на C++17/ C++ 20. – Проектирование и разработка модулей на C/C++. – Проектирование архитектуры БД (PostgreSQL). – Декомпозиция и постановка задач разработчикам. – Координация группы разработчиков и контроль качества программного кода на позиции тимлида. – Формирование требований к разрабатываемому ПО. – Подготовка технических требований к ПО в виде ТЗ, ТТ, спецификаций. – Сопровождение CI/CD инфраструктуры (Redmine, GitLab). – Написание программной документации. Условия: - Оформление по ТК РФ с первого дня работы, полностью белая ЗП. - ЗП: 400 000-450 000 рублей на руки+ Премии. - ДМС со стоматологией. - Компенсация спорта и обучения за счет компании. - Гибрид. - Гибкое начало рабочего дня (с 8-12 начало дня). - Офисы в Москве (Кулаков переулок, 9с1) или Зеленограде (Георгиевский проспект, 5), возможно работать в любом из них. - Масштабные проекты федерального уровня в сфере криптографии. - Стабильная компания, слаженная команда без текучки кадров.

Задачи: — Быть Incident Commander при крупных инцидентах: координировать кросс-функциональные команды, вести расследование, принимать решения об эскалации, обеспечивать разрешение инцидентов в рамках SLA. — Вести все коммуникации по инцидентам: готовить и отправлять своевременные обновления старшему руководству, Customer Success и партнёрам/клиентам, управлять обновлениями на статусной странице (status.xsolla.com). — Проводить безвиноватые Post-Incident Reviews (PIR) для крупных инцидентов: выявлять коренные причины, назначать корректирующие действия с ответственными и сроками, отслеживать их выполнение. — В периоды без инцидентов анализировать тренды инцидентов, повторяющиеся проблемы и баги, выявлять закономерности, создавать Problem tickets, регулярно предоставлять выводы и рекомендации продуктовым и инженерным командам. — Обеспечивать соблюдение фреймворка управления инцидентами в организации: модель серьёзности, матрицу приоритетов, SLA, процедуры эскалации, готовность к деплою. — Курировать и наставлять Operations Engineer на смене: обучать триажу, расследованию, выполнению runbook, качеству документации, проводить регулярные сессии передачи знаний. — Готовить отчёты по сменам и регулярные операционные отчёты: тренды инцидентов, KPI (MTTD, MTTA, MTTR), соблюдение SLA, уровень проактивного обнаружения, анализ повторных инцидентов. — Проводить аудит полноты каталога сервисов и управлять рабочими процессами JIRA Service Management для инцидентов, PIR и проблем. — Замещать Operations Engineer во время отсутствия, перерывов или пиковых инцидентов. — Участвовать в ротации дежурств по выходным для крупных инцидентов. Требования: — Опыт работы в игровой компании обязателен: понимание темпа, ожиданий игроков, динамики live-операций и операционных требований игровой индустрии. — 6+ лет опыта в управлении инцидентами, SRE, руководстве NOC или технических операциях в продуктивной среде с высокодоступными и высоконагруженными системами. — Подтверждённый опыт управления инцидентами: координация мультикомандного реагирования, принятие решений об эскалации в реальном времени, коммуникация с руководством под давлением. — Отличные письменные и устные навыки английского языка: умение готовить чёткие обновления для руководства в любое время, проводить безвиноватые PIR, представлять операционные метрики, профессионально информировать клиентов и партнёров. — Глубокое понимание ITIL: жизненные циклы инцидентов, проблем и изменений, практический опыт внедрения или эксплуатации ITIL-ориентированных процессов. — Техническая экспертиза в области наблюдаемости: умение читать и интерпретировать логи, трассировки и метрики в Datadog или аналогах (Grafana, Splunk, New Relic). — Знание APM, SLO, error budgets, burn-rate alerting, synthetic monitoring. — Практический опыт работы с инструментами инцидент-менеджмента: Datadog, PagerDuty или OpsGenie, JIRA или JIRA Service Management, Slack, Confluence. — Аналитический склад ума: умение выявлять тренды и повторяющиеся проблемы из данных инцидентов и переводить их в рекомендации для продуктовых и инженерных команд. — Опыт работы с операциями, ориентированными на SLA/SLO, где измеряются и улучшаются MTTD, MTTA и MTTR. — Готовность к круглосуточным сменам в модели follow-the-sun с перекрытиями смен. — Обязательное участие в ротации дежурств по выходным для критических инцидентов. Преимущества: — Опыт коммуникаций с клиентами и партнёрами по инцидентам и управлению статусной страницей. — Интерес или опыт в AI/ML для операций: обнаружение аномалий, корреляция алертов, предиктивный алертинг, автоматическое устранение, самовосстанавливающаяся автоматизация. — Администрирование JIRA Service Management: рабочие процессы, таймеры SLA, правила автоматизации, очереди, права доступа. — Знакомство с Datadog Service Catalog, scorecards и SLO, особенно burn-rate alert и мультиоконные SLO. — Опыт построения операционной функции с нуля: определение процессов, написание runbook, установление управленческих циклов. — Знания Kubernetes, облачной инфраструктуры (предпочтительно GCP), микросервисной архитектуры или распределённых систем. — Сертификация ITIL (Foundation или выше) приветствуется, но не обязательна. Условия: — Удалённая работа. — Зарплата в валюте. — Программа льгот: неограниченный гибкий отпуск, абонемент в спортзал, ежемесячный проездной, персональная дорожная карта развития. — Инвестиции в профессиональное развитие через обучение и образовательные возможности.

Задачи: — Упаковывать продукты: формулировать оффер, структуру и ценность для аудитории; — Планировать и вести запуски от идеи до продаж; — Выстраивать контент-воронку в Instagram: прогревы, Stories, Reels, посты, прямые эфиры; — Готовить ТЗ для дизайнера, монтажёра и копирайтера, контролировать сроки; — Анализировать охваты, конверсии и продажи, предлагать улучшения. Требования: — Опыт продюсирования или запуска инфопродуктов от 1 года (кейсы обязательны); — Глубокое понимание механик Instagram и трендов контента; — Умение мыслить смыслами и упаковывать экспертизу в продукт; — Навыки работы с метриками и воронками продаж; — Самостоятельность, ответственность и умение доводить проекты до результата. Условия: — Удалённый формат работы; — Доход: фиксированная часть + % от продаж (обсуждается индивидуально); — Оплату профессионального обучения: курсов, интенсивов, конференций; — Свободу в реализации идей и прямое влияние на результат.

Задачи: — Размещение и обновление информационных материалов по готовым шаблонам; — Подготовка и корректировка текстового контента; — Добавление изображений, характеристик и дополнительных данных; — Работа с категориями, параметрами и настройками размещения; — Проверка качества и корректности информации перед публикацией; — Редактирование и актуализация опубликованных материалов; — Контроль актуальности размещённой информации; — Ведение внутреннего учёта выполненных задач в таблицах; — Обработка стандартных входящих сообщений по готовым инструкциям; — Передача нестандартных вопросов ответственному специалисту. Требования: — Внимательность к деталям и аккуратность; — Грамотная письменная речь; — Умение работать с большим объёмом информации; — Уверенное пользование компьютером и смартфоном; — Базовые навыки работы с таблицами; — Ответственный подход к выполнению задач; — Наличие стабильного интернета и возможность быть на связи в рабочее время. Обучение: — Предыдущий опыт не обязателен. — Перед началом работы предоставим подробные инструкции, рабочие материалы и сопровождение на этапе обучения. Условия: — Полностью удалённый формат работы из любой точки; — Работа с готовой информацией и шаблонами; — Отсутствие продаж и холодных звонков; — Понятные задачи и регламент работы; — Стабильный объём задач; — Поддержка; — Возможность увеличения дохода при освоении дополнительных направлений.

Задачи: — писать и редактировать тексты для сайтов и интернет-магазинов — создавать описания товаров, статьи и информационные материалы — работать с ChatGPT и другими ИИ-инструментами — дорабатывать готовые тексты и приводить их к нужному формату Условия: — удалённая работа — гибкий график — можно совмещать с основной работой — готовые инструкции и обучение — оформление по статусу самозанятого или по договору ГПХ Требования: — гражданство РФ — возраст от 18 лет — грамотный русский язык — внимательность и умение понятно излагать мысли — опыт работы с ИИ будет плюсом, но не обязателен

Задачи: — разрабатывать и доводить до продакшена модели компьютерного зрения; — решать задачи речевой аналитики: транскрибация звонков, диаризация спикеров, извлечение сущностей и интентов, оценка качества коммуникаций и построение аналитических витрин по разговорам; — строить классический ML: скоринг, ранжирование, прогноз конверсии и оттока, рекомендательные и matching-модели на табличных данных; — проводить полный цикл ML: постановка задачи, разметка и подготовка данных, обучение, валидация, A/B и offline-оценка, мониторинг качества в проде; — упаковывать модели в сервисы (API/batch), выкатывать в продакшен, обеспечивать стабильность, latency, отказоустойчивость и версионирование; — настраивать пайплайны обучения и инференса, feature store / датасеты, трекинг экспериментов и CI/CD для ML; — работать с продуктом и бизнесом: формализовать метрики успеха, декомпозировать гипотезы, объяснять решения моделей и влияние на KPI. Требования: — уверенный Python и опыт промышленной разработки, а не только ноутбуков; — практический опыт Computer Vision (классификация, детекция, сегментация) и работы с современными CV-архитектурами; — опыт речевой аналитики / speech-to-text: ASR, диаризация, NLP поверх транскриптов; — сильный классический ML: feature engineering, градиентный бустинг, валидация, работа с дисбалансом и утечками; — опыт вывода ML в прод: сервисы инференса, batch/online, мониторинг дрифта, ретрайн, откат моделей; — понимание MLOps: Docker, оркестрация пайплайнов, трекинг экспериментов, версионирование данных и моделей; — умение читать SQL и работать с витринами/хранилищами; — плюсом — опыт GPU-инференса и оптимизации (ONNX, Triton, квантизация). Условия: — стек: Python, Java, Trino, DBT, Iceberg, Airflow, llama.cpp, LLM, Whisper, FastAPI, MLFlow, S3 + то что принесешь ты.

В аэропорту Пулково требуется HR-бизнес-партнер для крупного подразделения с численностью более 1200 сотрудников. В обязанности входит управление бюджетом на персонал, организация процессов подбора, удержания и мотивации сотрудников, развитие системы ключевых показателей эффективности (КПЭ), а также оценка и премирование персонала. Кроме того, необходимо отвечать за обучение, формирование кадрового резерва и планирование численности работников. Зарплата начинается от 243 000 рублей на руки.