Вакансии

Задачи: — Разработка AI-агентов поддержки и совершенствование их инструкций, сценариев и базы знаний; — Проверка точности ответов агентов и анализ сложных обращений с использованием логов и данных мониторинга; — Обновление документации, сообщение об ошибках и участие в дежурствах. Требования: — Опыт работы от 2 лет в технической поддержке продукта или разработке программного обеспечения; — Практический опыт работы с AI-инструментами, созданием или тестированием агентов и автоматизированных сценариев; — Опыт диагностики облачных систем, Docker, Kubernetes и self-hosted программного обеспечения; — Знание CI/CD, Git и Linux, навыки написания скриптов и работы с SSO/OAuth. Условия: — Удалённая работа из Великобритании. Откликнуться можно по ссылке: http://www.circleci.com/careers/jobs/8918373002?gh_jid=8918373002

Location: Москва Поддержка процессов CI/CD для множества продуктовых сервисов (250+ сервисов). Поддержка продуктовых командв релизном цикле. Автоматизация рутинной деятельности сопровождения. Обязанности * сопровождение линейки продуктов с критичностью OP до MC+ * совершенствование процесса и качества разбора тикетов и задач * решение обращений пользователей по вопросам работы систем в зоне ответственности и обработка инцидентов (диагностика, устранение, разбор первопричин) * координация проведения работ на стенде со смежными командами * поддержка CI/CD пайплайнов: сопровождение и отладка существующих pipeline (Jenkins и аналоги) * участие в развитии и улучшении пайплайнов совместно с командами развития * автоматизация рутинных операционных задач (Python, Groovy, Bash). Требования * опыт работы с CI/CD пайплайнами (Jenkins-pipeline) и базовые знания Linux (Debian/RHEL-семейство) * понимание контейнеризации и оркестрации: Kubernetes и/или OpenShift — ключевой стек * навыки написания скриптов для автоматизации: Python и/или Groovy, работа с Git * базовое понимание работы nginx (конфигурация, диагностика проблем) * понимание REST API, базовые навыки работы с curl/HTTP, понимание принципов сетевого взаимодействия (TCP/IP, DNS, балансировка) * опыт работы с Helm, Operators, кастомными ресурсами Kubernetes/OpenShift, опыт с брокерами сообщений (Kafka), опыт с Terraform или Ansible * умение читать и разбирать чужие конфигурации и манифесты (YAML, Helm-чарты). ### Будет преимуществом: * способность самостоятельно разобраться в незнакомом сервисе и помочь пользователю * опыт работы с Helm, Operators, кастомными ресурсами Kubernetes/OpenShift * английский язык на уровне чтения технической документации. Условия * комфортный современный офис на м. Кутузовская * формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе) * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Задачи: — Работа с хранилищами данных, архитектурой данных и моделированием данных. — Использование Snowflake, dbt Core, Databricks. — Работа с Apache Airflow и Azure DevOps. — Понимание процессов ETL/ELT и интеграции данных. — Участие в проектах миграции и модернизации платформ данных. Требования: — Большой опыт работы с хранилищами данных, архитектурой данных и моделированием данных. — Отличные навыки работы с SQL. — Практический опыт работы со Snowflake и dbt Core. — Знание Data Vault 2.0 и Databricks. — Опыт работы с Apache Airflow и Azure DevOps. — Понимание процессов ETL/ELT и интеграции данных. — Отличные навыки командной работы, коммуникации и решения проблем. — Владение английским языком на уровне C1 и немецким на уровне B2. Желательно: — Знание Python для обработки данных и автоматизации. — Опыт работы с ИИ-помощниками для написания кода (Claude Code, GitHub Copilot). Условия: — Удалённый формат работы. — Оформление через ИП. — Локация: ЕС.

Задачи: — Проектирование интеграционных ETL процессов по загрузке данных из источников в Lakehouse — Определение источников и анализ данных в них — Написание прототипа select-запроса на отбор данных с использованием SparkSQL — Разработка документации (FSD, спецификации таблиц) — Определение критериев приёмки — Постановка задач на команду разработки — Приёмка результата Требования: — Уверенное владение SQL, преимущественно диалекты Oracle и PostgreSQL, знание CTE и умение писать сложные запросы, включая DML — Знание SparkSQL, умение писать SELECT-запросы и анализировать планы запросов — Понимание структуры DWH и владение одной из методологий построения DWH — Обязательный опыт работы с DWH — Понимание процессов ETL/ELT — Навыки системного анализа и ведения технической документации — Навыки работы с Jira и Confluence или аналогичными инструментами Будет плюсом: — Опыт работы с Greenplum или другой MPP базой данных — Знание Python — Опыт работы с Apache Airflow — Знание PL/SQL или PgPL/SQL Условия: — Полная занятость, график 5/2 — Формат работы: удалённо Контакт для отклика: hr@bellintegrator.ru

Задачи: — Создание безопасной среды для работы коллег с AI. — Помощь в запуске проектов на серверах компании, Yandex Cloud и Yandex AI Studio. — Адаптация AI-решений под глобальные модели. — Работа с open-source моделями: выбор, расчёт оборудования, настройка и поддержка сервиса. — Автоматизация рутинных задач с AI-ассистентами. — Проведение воркшопов и консультаций, подготовка внутренних тренеров. — Оценка AI-решений головного офиса совместно с бизнес-владельцами. — Создание прототипов и пилотов с интеграцией в корпоративные системы. — Техническое взаимодействие с агентствами и интеграторами: требования, проверка архитектуры, приёмка работ. — Проверка безопасности и соответствия требованиям закона о персональных данных (152-ФЗ). — Отчётность и обмен успешными решениями с головным офисом и другими странами. Требования: — Опыт коммерческой разработки не менее 5 лет, знание Python. — Опыт разработки backend-сервисов, API и интеграций в продакшене с использованием REST, SQL, Git, Linux. — Минимум 2 года разработки бизнес-инструментов на LLM, включая промпт-инжиниринг, tool calling, агентов, RAG, эмбеддинги и векторные базы данных. — Опыт развёртывания и эксплуатации open-source LLM на собственных серверах с использованием vLLM, Ollama или llama.cpp, включая расчёт оборудования и квантизацию. — Практический опыт работы с Yandex Cloud и Yandex AI Studio: API, SDK, Model Gallery, эмбеддинги, сервисные аккаунты, API-ключи, логирование данных, Compute Cloud, Serverless Containers, Object Storage. — Опыт переноса LLM-решений между провайдерами (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) и собственными моделями с оценкой качества. — Интеграция и автоматизация с использованием MCP-серверов и командной строки на Python, Bash или PowerShell. — Развёртывание и эксплуатация внутренних веб-сервисов на собственных серверах и в Yandex Cloud с Docker, Docker Compose, SSO, логированием, мониторингом и резервным копированием. — Ежедневная работа с AI-ассистентами (Cline, Claude Code, Codex, Cursor), включая агентов в командной строке и ревью кода. — Управление безопасностью: доступ, секреты, защита от prompt injection и утечек данных. — Знание закона о персональных данных (152-ФЗ). — Достижение бизнес-решений с измеримым эффектом и понятной стоимостью эксплуатации. Условия: — Оклад и бонусы. — Сим-карта, ДМС со стоматологией с первого дня, питание (завтрак, обед, ужин). — Скидка на корпоративную продукцию после испытательного срока. — Гибкое начало и окончание рабочего дня. — График работы full-time в офисе. — 5 дополнительных дней отпуска в год. — Оформление в штат аутсорсинговой компании.

Location: Москва, удалённая работа, RU; Россия О команде Мы — команда хранилища данных Авито. Получаем данные из более сотни внутренних и внешних систем, строим отчётность, помогаем бизнесу проверять гипотезы, принимать решения и выбирать способы достижения целей на основе данных. Наша цель — поддерживать стабильную работу хранилища, а также соответствовать требованиям по доступности, отказоустойчивости и своевременной готовности данных, которые важны нашим пользователям. Какие задачи вас ждут: анализировать рост нагрузки на хранилище данных, искать узкие места и способы оптимизации хранения и использования данных; внедрять механизмы квотирования и лимиты нагрузки; помогать соблюдать сроки готовности данных в хранилище; оптимизировать работу аналитических баз данных под характер нагрузки и объём трафика; развивать систему управления ресурсами аналитической платформы и обеспечивать точность её работы. Примеры будущих задач: Мы строим зрелую Lakehouse-платформу на основе Trino. Мы перешли на более гибкое решение и хотим применять подходы квотирования для управления ростом нагрузки. Поддержка такой системы усложняется из-за роста в несколько раз за год, поэтому нам предстоит изменить подход к гарантиям: перейти от «все запросы должны отрабатывать быстро» к «запросы отрабатывают быстро в рамках доступных квот». Наши вызовы — обеспечить эффективное использование ресурсов хранилища в рамках доступных квот, гарантировать время отклика запросов в согласованных SLA, упростить поддержку и масштабирование узлов системы хранилища данных, сделать компоненты отказоустойчивыми, разработать прозрачный механизм ответственности за готовность данных к сроку и сократить число инцидентов. Мы ждём, что вы: проектировали компоненты распределённых систем или отвечали за них; хотите разбираться в том, как работают аналитические системы; имеете опыт работы с ClickHouse или Trino; умеете находить ответы на вопросы с помощью метрик и аналитики; программируете на Python, Java или Go. Будет здорово, если вы: имеете опыт работы с Linux; имеете опыт отладки компонентов, написанных другими инженерами; работали с прокси, гейтвеями или клиентскими протоколами к СУБД. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания; профильное инженерное сообщество с многолетним опытом, развитая система менторства и обмена экспертизой; выстроенная матрица компетенций с прозрачными требованиями к грейдам; технически сложные задачи, на которых можно развивать навыки.

Responsibilities: — Work on Document AI tasks including parsing complex documents and scans — Develop Computer Vision solutions for recognizing floor plans and technical drawings Requirements: — Hands-on experience with Document AI — Hands-on experience with Computer Vision Benefits: — Remote work with 6-hour overlap required with Canada — Full-time position on a long-term project — Immediate start Tech stack includes Python, PyMuPDF, OCR technologies (AWS Textract / Tesseract), Structured LLM Output, OpenCV, Shapely (geometry/polygons), and SVG generation.

Talablar: — Python, Vibe Coding, Yolo, Opencv, Transformers-deffusion Architecture bo'yicha bilim; — Ishga mas'uliya bilan yondasish; — Deadline ga amal qilish; — Tajirba va o'sishga ochiqlik. Ish holati: 8:30-17:00, offline, Farg'ona, qo'qon. Murojaat uchun: +998 97 691 91 91, https://t.me/Otabek_rizayev

Задачи: — Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе, бухгалтерской документации; — Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды; — Подготовка эталонных наборов оценки качества; — Реализация LLM-as-a-judge для автоматических регрессионных проверок; — Настройка защит для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных, anti-hallucination механизмы; — A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций; — Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и трассировкам из Langfuse. Требования: — Python от 2 лет коммерческой разработки; — Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг; — Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от начала до конца, не прототип; — Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки; — Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги); — Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных; — Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling; — Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник; — Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги; — Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене; — Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов; — SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.

Location: Paris ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. ABOUT THE ROLE Between a conversation and a model sit the formats and tokenizers that every part of our stack relies on. You will help own them, and the tooling around them, so that training, evaluation and production all speak exactly the same language. You will work across the entire stack, spanning pretraining, post-training and deployment, and your decisions will reach every model we ship. WHAT YOU WILL DO - Design, build and maintain core libraries for tokenization and model interfaces. - Evolve our formats and tokenizers as models and use cases change. - Turn research needs into robust, shared tooling. WHAT WE'RE LOOKING FOR - Strong software engineering background, with excellent Python. - Excellent understanding of tokenizers: BPE and other tokenization algorithms, special tokens, chat templates, and tokenizer training; ideally hands-on experience with libraries such as tiktoken or Hugging Face tokenizers. - Experience building production-grade libraries used by many people. - A taste for correctness and attention to detail. - Good knowledge of how LLMs are trained and served. - Clear communication, low ego, and a collaborative mindset. - Nice to have - Open-source maintenance experience. - Experience with inference engines. LOCATION AND REMOTE This role is primarily based at one of our European offices (Paris and London). We will prioritize candidates who either reside there or are open to relocating. We strongly believe in the value of in-person collaboration to foster strong relationships and seamless communication within our team. In certain specific situations, we will also consider remote candidates based in one of the countries listed in this job posting — currently France & UK. In that case, we ask all new hires to visit our local office for the first week of their onboarding (accommodation and travelling covered), then at least 4 days per month WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.

Responsibilities: — Design, deploy, and operate production AI infrastructure for customer workloads. Requirements: — Experience with machine learning, Kubernetes, Java, Spark, IAM, Infrastructure-as-Code, Go, Terraform, networking, distributed computing, GCP, Python, GitOps, Dask, DevOps, AWS, Helm, CI/CD, and Security. Benefits: — Salary range $250,000 - $275,000.

Responsibilities: — Analyze safety, requirements, and system behavior. Requirements: — Knowledge or experience with STPA, statistics, ISO 26262, C#, UML, safety engineering, system engineering, Python, SysML, FMEA, and fault tree analysis. Benefits: — Hybrid work format in Mountain View, CA, and Pittsburgh, PA. Salary range from $108,160 to $135,200 per year.

Задачи: — Разрабатывать и дорабатывать структуру хранения данных — Реализовывать разработку согласно поставленным требованиям — Писать код на mssql, SQL и PL/SQL в соответствии с поставленным ТЗ — Выполнять работы по устранению технического долга — Планировать, приоритизировать и декомпозировать задачи, а также соблюдать сроки их выполнения Требования: — Высшее образование — Знание банковской сферы и продуктов — Опыт работы со стеком: Greenplum, airflow, spark, mssql — Навыки разработчика на профессиональном уровне, знание архитектуры СУБД Oracle — Понимание принципов объектно-ориентированного программирования — Умение работать с Jira, Confluence — Английский язык (чтение технической документации) Условия: — Возможность работы в удаленном формате (на территории РФ) — Внутренние семинары, внутренние митапы — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидка на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Техника для комфортной работы — Сессии профессионального развития персонала с планом индивидуального развития каждого сотрудника

Location: Москва Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code. Обязанности * проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине * строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений * делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели * ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация * дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества * собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона. Требования * высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science * 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде * RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений * Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно * опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить * Guardrails и детекция галлюцинаций * мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости * Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл * английский для чтения статей и документации * специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать. **Будет плюсом** * опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища * графы знаний и онтологии * NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками * публикации, доклады, open source. Условия * гибридный формат работы * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

Location: Bengaluru, Karnataka, India, APAC From Fivetran’s founding until now, our mission has remained the same: to make access to data as simple and reliable as electricity. With Fivetran, customer data arrives in their warehouses, canonical and ready to query, with no engineering or maintenance required. We’re proud that more organizations continue to leverage our technology every day to become truly data-driven. About Us Fivetran and dbt Labs are bringing together two industry-leading companies with a shared mission: helping organizations unlock the full value of their data. Together, we’re delivering the data infrastructure layer that helps organizations move, transform, and trust their data — from the moment data moves, through every transformation, to the context teams and AI systems rely on. Fivetran helps organizations automate data movement across the systems, clouds, engines, and tools they rely on. dbt Labs pioneered analytics engineering, helping teams transform data into reliable, governed insights. Together, we support thousands of organizations as they build a trusted foundation for analytics, AI, and better business decisions. As we bring our teams and technology together, we’re building on the strengths of both companies while continuing to deliver the products and experiences our customers know and trust. It’s an exciting time to join us: we’re creating a company with the scale, talent, and technology to help more organizations put their data to work with greater speed, confidence, and impact. ​ During this transition period, you may see references to both Fivetran and dbt Labs throughout our recruiting process as we integrate our teams, systems, and career sites. About the Role Fivetran is building data pipelines to power the modern data stack for thousands of companies. We’re looking for a Systems Engineer to help support and improve the internal systems that our R&D teams use to plan, collaborate, and deliver. As part of our R&D Business Systems team, you’ll administer Jira Cloud, provide day-to-day support for users and systems, and build automations and integrations that reduce manual work. You’ll also support platforms such as Notion, Zendesk, Slack, GitHub, and incident management systems. You’ll own system administration, configuration changes, automations, integrations, and improvements across Jira and other internal platforms, from requirements through rollout, collaborating with teammates on design and technical review. This role is a good fit for someone with hands-on systems administration and scripting experience who enjoys solving operational problems and improving the systems that support teams across the entire organization. This is a full-time, hybrid position based out of our Bengaluru, India office. Technologies You’ll Use You’ll work with Jira Cloud (including ScriptRunner, Automations, webhooks, Rich Filters, Forms, and internally developed applications), Notion, Zendesk, Slack, incident management systems, GitHub, and related operational and workflow tools. You’ll use Groovy, Python, or similar scripting languages to create and update scripts that support integrations, automate administrative tasks, and improve existing workflows. You’ll also leverage AI tools such as ChatGPT and Claude to assist with scripting, troubleshooting, research, and technical documentation. You don’t need experience with every platform listed, but you should be interested in learning and supporting systems beyond Jira. What You’ll Do Configure and maintain Jira workflows, fields, screens, permission schemes, forms, dashboards, and automation rules, following established governance standards. Build, test, and maintain automations and scripts that improve R&D workflows and reduce repetitive administrative work. Help implement and troubleshoot integrations between Jira and other internal platforms using native capabilities, REST APIs, and webhooks. Own assigned components and small improvements from requirements clarification through implementation, testing, documentation, and rollout, with guidance from teammates. Contribute to technical designs for scoped system improvements, explain implementation tradeoffs, and participate in configuration and code reviews. Provide day-to-day user support, investigate configuration and integration issues, and escalate complex problems with clear findings. Administer and maintain internal platforms such as Notion, incident.io, Zendesk, and other business systems, including managing configurations, troubleshooting issues, and implementing automations, integrations, and workflow improvements. Support system migrations, data cleanup, and tool rollouts by completing assigned work and validating results. Maintain documentation for configurations, automations, integrations, and support procedures. Work with Engineering, Product, Support, and Operations stakeholders to understand requests, communicate progress, and flag risks or blockers. Support and maintain internally developed applications that extend Jira functionality, including troubleshooting issues, testing and implementing updates with guidance from teammates, and documenting changes. Participate in the team’s operational support processes and contribute to planning and prioritization. Skills We’re Looking For 2+ years of relevant experience in systems administration, business systems, or technical application support, including hands-on administration of Jira Cloud. Working knowledge of Jira workflows, custom fields, screens, permission schemes, JQL, dashboards, and automation rules. Experience building and troubleshooting workflow automations, with an understanding of how to test changes before releasing them. Working knowledge of a scripting language such as Groovy or Python, including the ability to create, modify, test, and troubleshoot scripts to meet business requirements. Familiarity with REST APIs, JSON, webhooks, and authentication concepts used in SaaS integrations. Understanding of cloud-based applications, access controls, and the impact configuration changes can have on users and connected systems. A methodical approach to troubleshooting, including gathering evidence, reproducing issues, and knowing when to ask for help. Ability to break actionable work into tasks, follow through on commitments, and communicate progress and blockers. Clear written and verbal communication, attention to detail, and a collaborative approach to working with technical and non-technical colleagues. Curiosity and willingness to learn new platforms, understand the business processes they support, and incorporate feedback. Bonus Skills​ Experience with ScriptRunner, Rich Filters, and other Jira Marketplace applications. Experience supporting Notion, Zendesk, Slack, GitHub, incident.io, or other similar tools. Familiarity with Git, pull requests, and reviewing or testing scripts and configuration changes. Exposure to SSO, SCIM provisioning, or SaaS user lifecycle management. Experience assisting with system migrations, bulk updates, or data validation. Familiarity with SQL, reporting tools, or Infrastructure-as-Code concepts such as Terraform. #LI-HYBRID #LI-AV1 Perks and Benefits 100% employer-paid medical insurance * Generous paid time away from work, including paid vacation or flexible/unlimited vacation depending on role and country, plus paid sick time, inclusive parental leave, paid holidays, including a year-end Global Week of Rest, and volunteer days off. RSU stock grants* Professional development and training opportunities Company virtual happy hours, free food, and fun team-building activities Monthly cell phone stipend Access to an innovative mental health support platform that offers personalized care and resources in areas such as: therapy, coaching, and self-guided mindfulness exercises for all covered employees and their covered dependents. * May vary by country and worker type - please reach out to your recruiter for more information Click here to learn more about Fivetran's Benefits by Region. We’re honored to be valued at over $5.6 billion , but more importantly, we’re proud of our core values of Get Stuck In, Do the Right Thing, and One Team, One Dream . Read about us in Forbes . Fivetran brings together high-quality talent across the globe to make data access as easy and reliable as electricity for our customers. We value and recognize that our customers benefit from having innovative teams made of people from many backgrounds, experiences, and identities. Fivetran promotes diversity, equity, inclusion & belonging through attracting, recruiting, developing, and retaining a diverse workforce, not only because it is the right thing to do, but because it helps us build a world-class company to better serve our customers, our people and our communities. To learn more about Fivetran’s culture and what it’s like to be part of the team, click here and enjoy our video. To learn more about our candidate privacy policy, you can read our statement here . We are committed to ensuring that all candidates have an equal opportunity to participate in our interview process. If you require accommodations at any stage of the process due to a disability, medical condition, or any other circumstance, please don't hesitate to submit your request by filling out this form . We will work with you to provide reasonable accommodations to facilitate your participation and ensure a fair and accessible interview experience. Your request and any information provided will be kept confidential and will not impact your candidacy. We look forward to hearing from you and accommodating your needs to the best of our ability.

Задачи: — Разработка и проектирование Backend с использованием Python, FastAPI и PostgreSQL. — Интеграция больших языковых моделей (LLM) таких как Kimi, OpenAI, Claude, Llama. — Работа с AI-агентами, NLP, embeddings и семантическим поиском. — Разработка алгоритмов. — Обработка документов в форматах Excel, PDF, OCR и автоматизация работы с ними. — Создание и вывод AI SaaS-продуктов в production. — Архитектура, тестирование, оптимизация и отладка сложных систем. Требования: — Сильный практический опыт в указанных технологиях. — Способность разобраться в существующем проекте, усилить архитектуру и довести продукт до стабильной рабочей версии. Условия: — Удалённая работа. — Долгосрочное сотрудничество. — Условия обсуждаются.

Задачи: — помогать сотрудникам, которые уже сами делают AI-инструменты: выбирать модель, настраивать доступ, размещать решения на сервере или в Yandex Cloud; — адаптировать AI-решения головного офиса, сделанные под глобальные модели (ChatGPT, Claude, Gemini), включая перенос их в Yandex AI Studio или на open-source модели на серверах компании; — запускать и поддерживать решения на open-source моделях на серверах компании; — помогать коллегам автоматизировать рутину и подключать AI-ассистентов к корпоративным данным; — обучать сотрудников и следить за безопасностью данных согласно 152-ФЗ. Требования: — высшее образование в области ИТ, техническое, инженерное или математическое; — опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет; — не менее 2 лет разработки бизнес-инструментов на LLM, используемых в продакшене; — английский язык на уровне C1; — опыт работы с Yandex Cloud и Yandex AI Studio; — опыт запуска open-source моделей на собственных серверах (vLLM, Ollama); — опыт переноса AI-решений с одной модели на другую; — опыт обучения сотрудников, включая тех, кто не имеет технического образования. Условия: — офисный формат работы в Москве, м. Баррикадная; — аутсорсинг с оформлением по ТК РФ; — официальная заработная плата (оклад + полугодовой бонус, обсуждается на интервью); — гибкое начало рабочего дня с 7:00 до 10:00; — ДМС со стоматологией, дотация на питание (завтрак, обед, ужин); — отсутствие ИТ аккредитации; — возможность работать самостоятельно как первый инженер в команде.

Responsibilities: — Join a small TTS team to improve LLM-based TTS technologies — Focus on production quality and expand TTS to new languages Requirements: — At least 3 years of experience in speech technology — Practical experience with TTS using LLM approaches — Proficiency in deep learning frameworks, especially PyTorch — Strong Python programming skills and solid software engineering practices — Bachelor’s degree or higher in Computer Science or related field