Вакансии

Задачи: — Разработка, деплой и оптимизация мультимодальных моделей восприятия и рассуждения для физических роботов. Требования: — Опыт работы с технологиями TensorRT, Jax, ONNX, ROS2, PyTorch, Python, Docker, C#, Go, NVIDIA Jetson. Условия: — Работа в офисе в Сан-Франциско. — Зарплата от $130,000 до $180,000 в год.

Задачи: — Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM — Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению — Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer — Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.) — Разрабатывать интеграции с ИТ-системами — Работать с промышленным k8s Требования: — Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, который в роли DS/AI Engineer реализовал и вывел в прод решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM — Человек, который одинаково уверенно чувствует себя и в классическом ML, и в глубоком обучении, и в инфраструктуре — Коммерческий опыт работы от 3 лет — Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ — обязательно в том числе AI-агентов на базе LLM — в роли Data Scientist / AI Engineer — Знание основ Classic Machine Learning — Хорошее знание Deep Learning (NLP) — Глубокое понимание архитектуры Transformer — Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов — Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.) — Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers — Опыт разработки интеграций с ИТ-системами — Опыт промышленной работы с k8s

Требования: — Опыт MLOps от 4 лет — Уверенное владение Python и SQL — Понимание полного жизненного цикла машинного обучения — Опыт с ML-пайплайнами, деплоем моделей, CI/CD и мониторингом в продакшене

Location: Poland; United States; Germany; United Kingdom; Bulgaria Workplace: Remote ABOUT ELEVENLABS ElevenLabs is an AI research and product company transforming how we interact with technology. We launched in January 2023 with the first human-like AI voice model. Today, we serve millions of users and thousands of businesses - from fast-growing startups to large enterprises like Deutsche Telekom and Meta. Our investors are some of the world's most prominent, including Andreessen Horowitz, ICONIQ Growth and Sequoia. We've raised $781M in funding and our last valuation was $22B - multiples of 11, always. We have expanded from voice into three main platforms: - ElevenAgents enables businesses to deliver seamless and intelligent customer experiences, with the integrations, testing, monitoring, and reliability necessary to deploy voice and chat agents at scale. - ElevenCreative empowers creators and marketers to generate and edit speech, music, image, and video across 70+ languages. - ElevenAPI gives developers access to our leading AI audio foundational models. Everything we do is the result of the creativity and commitment of our team - builders doing the best work of their lives. We are researchers, engineers, and operators. IOI medalists and ex-founders. If you want to work hard and create lasting positive impact, we want to hear from you. HOW WE WORK - High-velocity: Rapid experimentation, lean autonomous teams, and minimal bureaucracy. - Impact not job titles: We don’t have job titles. Instead, it’s about the impact you have. No task is above or beneath you. - AI first: We use AI to move faster with higher-quality results. We do this across the whole company—from engineering to growth to operations. - Excellence everywhere: Everything we do should match the quality of our AI models. - Global team: We prioritize your talent, not your location. WHAT WE OFFER - Innovative culture: You’ll be part of a generational opportunity to define the trajectory of AI, surrounded by a team pushing the boundaries of what’s possible. - Growth paths: Joining ElevenLabs means joining a dynamic team with countless opportunities to drive impact - beyond your immediate role and responsibilities. - Learning & development: ElevenLabs proactively supports professional development through an annual discretionary stipend. - Social travel: We also provide an annual discretionary stipend to meet up with colleagues each year, however you choose. - Annual team offsite: Each year, we bring your entire team together in a new location - past offsites have included Croatia, Italy and Cancún - Co-working: If you’re not located near one of our main hubs, we offer a monthly co-working stipend. ABOUT THE ROLE We are looking for a Research Engineer to join the research team at ElevenLabs. You'll work at the frontier of audio AI, shaping the models behind products used by millions of people. You will thrive in this role if you enjoy: - Training state-of-the-art models - across any modality. - Pushing existing models further through post-training, data curation, architectural improvements, and novel training paradigms. - Designing rigorous benchmarks and evaluations that tell us whether a new model iteration is genuinely better - and why. REQUIREMENTS We do not require any formal certifications or degrees. Instead, we are seeking enthusiastic engineers who can showcase solving impressively hard problems with artifacts such as past projects, designs, or GitHub contributions. Ideally you bring: - 3+ years of experience in the field of AI, with an emphasis on implementing, training, and improving machine learning models. - Demonstrated capacity to autonomously evaluate novel concepts or enhance existing machine learning projects, potentially contributing to published work. - Experience conducting exploratory research to improve the quality of gathered data. LOCATION This role is remote and can be executed globally. If you prefer, you can work from our offices in London, New York, San Francisco, and Warsaw. #LI-Remote We are an equal opportunity employer and do not discriminate on the basis of race, religion, national origin, gender, sexual orientation, age, veteran status, disability or other legally protected statuses.

Требования: — 5+ лет опыта в ML/CV, включая production — Опыт работы с геометрией, структурированными данными и сложными документами — Сильные навыки оценки качества моделей и технической коммуникации — English B2–C1, Russian C1–C2/native

Требования: — Глубокое понимание и опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s) — Опыт построения CI/CD for ML — Владение инструментами MLOps: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC — Опыт работы с фреймворками LangChain, LangGraph, LlamaIndex О компании: Проект: построение и развитие MLOps-платформ для машинного обучения с фокусом на LLM-решения, RAG-пайплайны и мультиагентные системы. Важно: Локация/Гражданство: РФ.

Задачи: — Разрабатывать, поддерживать и владеть ключевыми моделями компьютерного зрения для обнаружения мошенничества, формирующими продуктовую линейку Jumio. — Проектировать и внедрять методы машинного обучения, глубокого обучения и классического компьютерного зрения, ориентированные на выявление мошенничества. — Проводить исследования для поддержки внедрения передовых алгоритмов. — Развёртывать модели как AWS SageMaker endpoints или непосредственно на устройствах. — Следить за последними достижениями в области машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, изучая академические публикации и посещая отраслевые конференции. — Работать в тесном сотрудничестве с инженерами и менеджерами продуктов в Agile-среде. Требования: — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, машинного обучения или смежных областях. — Минимум 6+ лет коммерческого опыта в области машинного обучения/глубокого обучения (не включая время обучения, 2 года с магистерской степенью). — Опыт обучения моделей глубокого обучения для обнаружения дипфейков, синтетических данных или данных, сгенерированных ИИ. — Глубокое понимание преобразования метрик машинного обучения в продуктовые цели. — Практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow, SKLearn и разработки производственного кода на Python. — Опыт внедрения лучших практик мониторинга и поддержки моделей машинного обучения в продакшене. — Сильные коммуникативные и аналитические навыки. Желательно: — Опыт работы с LLM или VLM. — Опыт работы с генерацией изображений или видео. — Опыт работы с облачными платформами AWS и GCP. — Опыт работы в глобальных организациях с несколькими часовыми поясами. Условия: — Полная занятость. — Удалённая работа из Индии. О компании: Jumio — B2B технологическая компания, специализирующаяся на борьбе с онлайн-мошенничеством, отмыванием денег и финансовыми преступлениями, предоставляющая решения для онлайн-верификации личности, eKYC и AML с использованием ИИ, биометрии, машинного обучения и автоматизации. Контакт для вопросов по конфиденциальности данных: privacy@jumio.com.

Задачи: — Вести разработку и проектирование систем компьютерного зрения для биометрии (атрибуты лица, детекция, качество и распознавание). — Проводить тщательный анализ справедливости и бенчмаркинг биометрических моделей на различных наборах данных и условиях эксплуатации. — Архитектурно проектировать, обучать и оптимизировать модели с использованием PyTorch, Tensorflow и/или JAX. — Владеть и развивать сквозные ML-пайплайны от сбора данных до деплоя. — Проектировать автоматизированные пайплайны (Airflow) для сбора и очистки данных. — Курировать сбалансированные обучающие наборы и генерировать синтетические данные для устранения проблем с качеством и разнообразием. — Обеспечивать путь моделей до продакшена. — Оптимизировать модели для низкой задержки вывода (квантование, дистилляция, TensorRT/ONNX) и управлять деплоем на AWS. — Наставлять ML-инженеров, проводить ревью кода и дизайна, продвигать технические лучшие практики в команде компьютерного зрения. Требования: — Сильный опыт в машинном обучении, специализация в биометрии или анализе лиц. — Глубокие знания в компьютерном зрении и биометрии, особенно в распознавании лиц. — Понимание источников алгоритмического смещения и практический опыт измерения и смягчения разного воздействия. — Экспертное владение Python и библиотеками для машинного обучения и компьютерного зрения (Pillow, OpenCV, PyTorch и др.). — Умение писать чистый, модульный, готовый к продакшену код. — Опыт проектирования сквозных ML-пайплайнов и работы с оркестраторами рабочих процессов, такими как Airflow. — Практический опыт масштабирования обучающих задач на мульти-GPU кластерах и деплоя сервисов на AWS (SageMaker, EC2, EKS). Плюсы: — Публикации в CVPR, ICCV, ECCV или FG по темам распознавания лиц, оценки качества изображений или справедливости. — Опыт работы с векторными базами данных (Milvus, Faiss) и алгоритмами приближенного поиска ближайших соседей. — Знания в области приватности, безопасности и соответствия в биометрических системах. — Опыт портирования моделей на edge или мобильные устройства с использованием CoreML, LiteRT, TFLite. — Опыт генерации синтетических лиц с помощью GAN или диффузионных моделей. — Сильные коммуникативные навыки. Условия: — Полная занятость. — Удалённая работа из Индии. О компании: Jumio — B2B технологическая компания, специализирующаяся на борьбе с онлайн-мошенничеством, отмыванием денег и финансовыми преступлениями с помощью AI, биометрии, машинного обучения и автоматизации. Компания является лидером в области онлайн-верификации личности, eKYC и AML решений, работает с клиентами по всему миру в различных отраслях.

О нас: Наш клиент — аутстафф-компания, подбирающая инженеров на длительные проекты. Сейчас ищем Data Scientist / AI Engineer. Про проект: Заказчик развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM в промышленную эксплуатацию. Нужны специалисты, которые доводили AI-агентов до продакшена и понимают практические аспекты. Команда распределённая, работа полностью удалённая. Кого ищем: Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, реализовавший и выведший в продакшн решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Уверенный в классическом ML, глубоком обучении и инфраструктуре. Задачи: — Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. — Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению. — Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer. — Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Разрабатывать интеграции с ИТ-системами. — Работать с промышленным Kubernetes. Требования: — Коммерческий опыт работы от 3 лет. — Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM, в роли Data Scientist / AI Engineer. — Знание основ классического машинного обучения. — Хорошее знание Deep Learning (NLP). — Глубокое понимание архитектуры Transformer. — Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов. — Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers. — Опыт разработки интеграций с ИТ-системами. — Опыт промышленной работы с Kubernetes. Обязательные технологии и инструменты: Python, Torch, Transformers, Kubernetes. Отбор: Техническое собеседование по каждому пункту требований. Условия: — Полная удалёнка. — Зарплата от 200 000 до 230 000 ₽ на руки. — Выплата раз в месяц. — Оформление по ИП, налоги покрывают. Как откликнуться: В отклике кратко рассказать о своём опыте с LLM и AI-агентами, роли, стеке, кейсах с fine-tuning и промышленным Kubernetes.

Ищем CV-инженера в облачную платформу, которая помогает рентгенологам описывать КТ и МРТ быстрее и точнее. Основной проект — генерация заключений по КТ органов грудной клетки: от классических 3D-сервисов сегментации и классификации патологий до использования LLM и обучения VLM для КТ.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности \- разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph \- адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) \- применение RL подхода для улучшения reasoning способностей модели. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание статистики и ML/DL алгоритмов * знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas) * понимание как устроен современный NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и тд) * опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров) * опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) * знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево) * уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Требования: — Критически важно: оформленный военный билет или приписное свидетельство. — LLM/NLP: LLM/SLM, prompt engineering, few-shot, BERT, PEFT, LoRA/QLoRA. — Voice AI: дообучение TTS, ASR (GigaAMv2), VAD, streaming ASR/TTS. — Python: PyTorch, HuggingFace, inference frameworks. — Low-latency: vLLM, TensorRT-LLM, Triton или ONNX Runtime. — Go: сервисная архитектура, SOLID/DRY/KISS, типы, goroutines/channels, указатели, observability. — Будет плюсом: gRPC. — Kubernetes и инфраструктура. — Глубокое понимание TCP/networking. Условия: — Локация: удалённо, РФ. — Гражданство РФ. — Полная занятость (Full-time).

Location: Hybrid - San Francisco, New York City About Vercel: Vercel is the agentic infrastructure company, freeing people and agents to ship what's next. For more than a decade we've helped builders move from idea to production with speed, security, and exceptional developer experience. Now we're scaling our products for both agents and people to ship and run software, built in the open and trusted by OpenAI, PayPal, Ramp, Supreme, and millions of developers worldwide. About the role We are looking for a Machine Learning Engineer on our Trust & Safety Engineering team to build and operate the production systems that detect and stop abuse on the platform at internet scale. This is an engineering-first role, roughly 80% writing and shipping production code (services, pipelines, and infrastructure) and 20% modeling, taking detection and classification approaches from prototype to hardened systems. This is a hybrid role based in San Francisco or New York City, with three days a week in the office. What you’ll do Design, build, and operate production systems that detect and disrupt abusive behavior across the platform, with an emphasis on reliability, scalability, and observability Build and maintain machine learning (ML) infrastructure, including training pipelines, feature pipelines, serving infrastructure, and evaluation frameworks Ship large language model (LLM) and classical ML approaches for abuse detection and classification, turning prototypes into maintainable code Own systems end to end, from integrating a model into the platform through deployment, monitoring, and iteration Work with security, product, and infrastructure teams to turn abuse patterns and detection logic into production systems What you need 5+ years of software engineering experience building and operating production systems at scale Wrote production code in Python, plus JavaScript/TypeScript or Go Built and maintained ML infrastructure, such as training and serving pipelines, feature stores, or evaluation tooling Integrated LLMs into production systems, including prompt engineering and evaluation Bonus if you Built an open source ML tool Worked in the trust and safety, fraud, or abuse prevention domain Compensation & Benefits: Competitive compensation package, including equity. Inclusive Healthcare Package. Learn and Grow - we provide mentorship and send you to events that help you build your network and skills. Flexible Time Off. We will provide you the gear you need to do your role, and a WFH budget for you to outfit your space as needed. The San Francisco, CA base pay range for this role is $208,000.00 - $312,000.00. Actual salary will be based on job-related skills, experience, and location. Compensation outside of San Francisco may be adjusted based on employee location. The total compensation package may include benefits, equity-based compensation, and eligibility for a company bonus or variable pay program depending on the role. Your recruiter can share more details during the hiring process. Disclosures: Privacy: Please review our Job Applicant Privacy Policy for more information on how we handle your data. Equal Opportunity: Vercel is committed to fostering and empowering an inclusive community within our organization. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, gender expression or identity, sexual orientation, national origin, citizenship, age, marital status, veteran status, disability status, or any other characteristic protected by law. Vercel encourages everyone to apply for our available positions, even if they don't necessarily check every box on the job description.

Location: Орск Наша команда разметки данных помогает обучать искусственный интеллект. Для обучения нейросетей нужны огромные массивы данных. Эти массивы необходимо классифицировать, выделять важное, давать оценку. Мы ищем специалиста, с хорошим знанием русского языка, который будет заниматься подготовкой данных для GigaChat и других нейросетей. Обязанности ### **Что нужно делать:** * оценивать запросы пользователей и ответы модели с точки зрения безопасности * проверять ответы модели на стилистические и грамматические ошибки * проводить классификацию текстовых файлов в соответствии с установленными правилами * проверять достоверность всех фактов в ответах модели * выбирать наилучший ответ модели среди множества других. **Перед каждой серией заданий есть инструкция и обучающие примеры, которые помогут более детально понять суть задания.** Требования ### **Мы ждём, что ты:** * специалист с высшим образованием * внимателен, усидчив, не боишься рутины и готов к анализу большого объёма данных * эрудирован — способен разобраться в запросах абсолютно любой тематики: от поэзии до политики * готов использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). **Приветствуется опыт работы копирайтером или редактором текстов.** Условия ### **С нами круто, потому что:** * у нас есть ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * ты сам можешь влиять на свой доход * мы помогаем строить карьеру тем, кто без опыта * для каждого доступна уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста * у каждого в команде расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * мы дарим сотрудникам бесплатную подписку СберПрайм+, льготные условия кредитования и много скидок на продукты компаний-партнеров * мы платим вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * с тобой на связи всегда будут наставник и руководитель, который помогут освоить новую профессию * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. **Во время выполнения тестовых заданий у тебя будет возможность примерить на себя роль специалиста по разметке и понять, насколько она будет тебе интересна.**

Location: Los Angeles, USA As a Staff Machine Learning Engineer on an unpublished R&D game project, you will own the strategy, design, and implementation of ML capabilities. You will work closely with developers, designers, and data scientists to understand their needs, and will be hands-on in conceptualizing, planning, implementing, and maintaining ML-driven solutions. We’re looking for someone who is passionate about enabling great player experiences, thrives in cross-disciplinary collaboration, stays current on the latest ML techniques, and can apply them pragmatically to challenging product problems. You will report to the Engineering Manager within the R&D game project. Responsibilities: Work closely with developers, designers, and data scientists to identify and define improvement opportunities Refine modeling and feature strategy for using techniques such as reinforcement learning Establish pipeline architecture patterns in partnership with central teams; build reusable training and evaluation pipelines that can be adapted to Riot-wide use cases Drive the application of ML/RL systems to improve decision-making and adaptation Establish research-to-production practices; balance cutting-edge techniques with production reliability Establish evaluation practices in partnership with data scientists and analytics partners; guide experiment design for measuring model impact and set technical evaluation standards Define reliability standards in partnership with design and engineering Advance and strengthen engineering best practices, including code quality, automated testing, and maintainable architecture Mentor engineers and partner disciplines through documentation, reviews, and technical design guidance Identify technical risks and bottlenecks, proposing pragmatic solutions to keep projects moving forward Required Qualifications: 6+ years of experience delivering ML systems in production, including 3+ years in applied modeling or ML research roles, ideally within real-time or interactive environments Experience with reinforcement learning, including applying RL to practical production problems Experience in production environments with interacting models, feedback loops, or systems where model behavior has downstream consequences beyond a single prediction Proficiency with modern ML/data science libraries and frameworks such as PyTorch, TensorFlow, pandas, etc. Experience collaborating regularly with teammates across multiple disciplines Strong communication skills across technical and non-technical audiences B.S. in Computer Science or equivalent experience Proficiency in Python or similar programming languages Desired Qualifications: Experience with multi-agent reinforcement learning Experience in developer tooling Experience implementing framework-level UI systems Experience in infrastructure and MLOps, such as ML cloud services, containers, and model telemetry Experience working in a AAA game engine (e.g. Unity, Unreal) Proficiency in C++ For this role, you'll find success through craft expertise, a collaborative spirit, and decision-making that prioritizes the delight of players. We will be looking at your past studies, experience, and your personal relationship with games. If you embody player empathy and care about players' experiences, this could be your role! Our Perks: Riot focuses on work/life balance, shown by our open paid time off policy and other perks such as flexible work schedules. We offer medical, dental, and life insurance, parental leave for you, your spouse/domestic partner, and children, and a 401k with company match. Check out our benefits pages for more information. At Riot Games, we put players first . That mission drives every decision in our quest to create games and experiences that make it better to be a player. Whether you’re working directly on a new player-facing experience or you’re supporting the company as a whole, everyone at Riot is part of our mission. And just like in our games, we’re better when we work together. Our goal is to create collaborative teams where you are empowered to bring your unique perspective everyday. If that sounds like the kind of place you want to work, we’re looking forward to your application. It’s our policy to provide equal employment opportunity for all applicants and members of Riot Games, Inc. Riot Games makes reasonable accommodations for handicapped and disabled Rioters and does not unlawfully discriminate on the basis of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, handicap, veteran status, marital status, criminal history, or any other category protected by applicable federal and state law. We consider for employment all qualified applicants, including those with criminal histories, in a manner consistent with applicable federal, state and local law, including the California Fair Chance Act, the City of Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and the Washington Fair Chance Act. Per the Los Angeles County Fair Chance Ordinance, the following core duties may create a basis for disqualifying candidates with relevant criminal histories: Safeguarding confidential and sensitive Company data Communication with others, including Rioters and third parties such as vendors, and/or players, including minors Accessing Company assets, secure digital systems, and networks Ensuring a safe interactive environment for players and other Rioters These duties are directly related to essential operations, safety, trust, and compliance obligations within our organization. Please note that job duties may evolve based on business needs and additional responsibilities may be assigned as necessary to maintain operational efficiency and security.

Требования: — Strong Senior в ML/AI — Python, статистика, PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, MLflow — Опыт работы с AWS/Azure/GCP — Системное мышление О компании: Разрабатываем AI-решения для государственных ведомств и крупных организаций в ОАЭ, Казахстане, Узбекистане, Таджикистане: лицензирование, скоринг компаний, антимонопольный анализ

Location: Belgrade; London; Berlin Workplace: Hybrid The internet is vast, containing trillions of URLs. Perplexity’s crawling and storage system is complex and has multiple stages (URL discovery, crawling, parsing, indexing). Each stage offers many opportunities for improvement and room for intricate bugs. You’ll work at the intersection of data analysis and engineering — designing metrics, building data pipelines, and improving the quality of our search and answer systems. Responsibilities - Find and diagnose quality issues in our crawling pipeline - Train small models that optimize particular aspects of the pipeline (e.g. parsing quality) - Build datasets for model training, including LLM-as-a-judge labeling pipelines - Improve page selection algorithms for indexing - Design and analyze experiments to validate improvements Qualifications - 4+ years of experience as a data analyst, ML engineer, or in a related role - Strong coding skills: you should be able to write production-grade code at the level of a mid-level backend engineer - Experience designing metrics from scratch - Experience training ML models that shipped to production with measurable metric improvements Nice to have - Direct experience working on web crawling or indexing pipelines

Location: Belgrade; London; Berlin Workplace: Hybrid The internet is vast, containing trillions of URLs. Perplexity’s crawling and storage system is complex and has multiple stages (URL discovery, crawling, parsing, indexing). Each stage offers many opportunities for improvement and room for intricate bugs. You’ll work at the intersection of data analysis and engineering — designing metrics, building data pipelines, and improving the quality of our search and answer systems. Responsibilities - Find and diagnose quality issues in our crawling pipeline - Train small models that optimize particular aspects of the pipeline (e.g. parsing quality) - Build datasets for model training, including LLM-as-a-judge labeling pipelines - Improve page selection algorithms for indexing - Design and analyze experiments to validate improvements Qualifications - 4+ years of experience as a data analyst, ML engineer, or in a related role - Strong coding skills: you should be able to write production-grade code at the level of a mid-level backend engineer - Experience designing metrics from scratch - Experience training ML models that shipped to production with measurable metric improvements Nice to have - Direct experience working on web crawling or indexing pipelines