Senior Backend Lead / Team Lead (Go)
Задачи: Требования: Условия: -График: 8-часовой рабочий день, начало 10:00–11:00 МСК -Формат работы: удалённо, полная занятость -Компания аккредитована в Минцифры
от 410 000 ₽
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
Задачи: Требования: Условия: -График: 8-часовой рабочий день, начало 10:00–11:00 МСК -Формат работы: удалённо, полная занятость -Компания аккредитована в Минцифры
от 410 000 ₽
CPO в компании отвечает за продуктовую стратегию и P&L продуктового портфеля в связке с бизнес-целями компании, за коммерческие показатели продукта. Настраивает системный процесс генерации и валидации продуктовых гипотез от идеи и прототипа до защищённой финансовой модели и go-to-market стратегии. Инициирует UX/UI-оптимизацию, генерирует и проверяет продуктовые процессы. Выстраивает кросс-функциональное взаимодействие с разработкой, дизайном, маркетингом и продажами.
Зарплата не указана
Задачи: — Разработка и выполнение стратегии кампаний для сегмента Global Strategic. — Создание и управление планами выхода на рынок, формирование стратегии сегмента. — Сотрудничество с маркетологами на местах для реализации стратегии. — Взаимодействие с продуктовыми маркетологами, командой маркетинга и руководством продаж для перевода стратегии в конкретные программы, направленные на увеличение воронки продаж и дохода. — Работа в рамках AI-native подхода к организации доходов для определения и реализации этого подхода в сегменте Global Strategic. Требования: — Опыт в стратегии выхода на рынок и ростовом маркетинге для стратегического или корпоративного сегмента. — Сильные навыки сотрудничества с кросс-функциональными командами (продуктовый маркетинг, руководство продаж, маркетинг на местах, операции с доходами). — Способность разрабатывать и реализовывать кампании, которые переводят стратегию в действие. — Удалённая работа с местоположением в США. — Доказанный опыт создания и реализации инициатив по росту для глобальных стратегических сегментов. — Аналитический склад ума с умением измерять влияние и оптимизировать программы. — Опыт работы в AI-native или технологически ориентированных средах будет плюсом. Кто вы: — Стратегический мыслитель с сильными навыками сотрудничества и влияния на кросс-функциональные команды. — Маркетолог, ориентированный на данные, способный переводить стратегию в измеримые программы. — Самостоятельный специалист, комфортно работающий в удалённой среде с базированием в США. Описание команды: — Команда сегментного маркетинга, ориентированная на рост воронки продаж и дохода по приоритетным сегментам, сотрудничает с руководством продаж, маркетингом, поддержкой продаж и операциями с доходами для создания программ, влияющих на бизнес.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
О компании. AgVend — B2B SaaS-платформа для агросектора Северной Америки, 8 лет на рынке, около 30% рынка ag-retail в США и Канаде, около 150 человек, из них около 100 в R&D. Полностью удалённая работа, офисы в Канаде, США и на Кипре для желающих. Стек. Python, Django, DRF, Postgres, ClickHouse, AWS на бэкенде. TypeScript и React на фронтенде. Модульный монолит (3 крупных приложения и микросервисы-сателлиты). 5 продакшн Kubernetes-кластеров, около 150 тенантов, около 5K RPM. CircleCI, Docker/ECR, Helm/Terraform, blue-green деплой. Задачи: — Полноценная fullstack работа: проектирование API на Django/DRF и реализация UI на React/TypeScript в рамках одной задачи. — Реализация фич end-to-end: от модели данных и миграций до компонентов и состояния на фронте. — Владение зоной ответственности: архитектура, code review, ответственность за продакшн. — Работа с реальной нагрузкой: Postgres и ClickHouse, мульти-тенант, миллионы записей. Требования: — Senior, 5+ лет коммерческой разработки. — Уверенный Python и Django/DRF на уровне продакшн под нагрузкой с Postgres. — React и TypeScript на продуктовом уровне: state management, оптимизация рендеринга, сложные формы и таблицы. — Комфортная работа и на бэкенде, и на фронтенде. — Самостоятельность, ведение зоны без микроменеджмента, прямая работа с PM. — Русский язык — основной рабочий, английский — рабочий уровень. Будет плюсом: — Опыт с ClickHouse и аналитическими базами данных. — Опыт с highload/финтех. — Знания Kubernetes, Helm, Terraform, CircleCI на уровне "могу починить пайплайн". — Опыт с очередями и распределёнными системами (Kafka, RabbitMQ, идемпотентность). Условия: — Только сеньорская команда, плоская структура (EM + senior IC, без техлидов). — Безлимитные отпуска, soft management, нет фиксированных часов, асинхронная коммуникация. — Оффсайты 2 раза в год (Кипр и Грузия/Армения). — Бюджет на обучение, конференции, технику. — Очень низкая текучка — многие работают по 5–6 лет. — Коммуникация внутри команды на русском.
5 000 – 8 000 $
Задачи: — стать связующим звеном между бизнесом и разработкой — превращать реальные операционные проблемы в работающие IT-решения Требования: — опыт с CRM / ERP / Service Desk и внутренними B2B-системами — сильное продуктовое мышление и умение быстро собирать MVP — техническая база: API, БД, архитектура — практический опыт с AI, прототипированием и vibe-coding — hands-on подход и готовность самому доводить решения до внедрения Условия: — удалённая работа
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация) — Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG — Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование — Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент — Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами Требования: — Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM — Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph — Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса — Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML — Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов — Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
Зарплата не указана
Задачи: — Анализировать продуктовые метрики и поведение пользователей — Выявлять точки роста и оптимизации продукта — Подготавливать отчёты и презентации для команды Требования: — Опыт работы в продуктовой аналитике, предпочтительно в игровой индустрии — Уверенное владение инструментами аналитики и визуализации данных — Способность работать с большими объёмами данных Условия: — Удалённая работа или релокация на Кипр — Полная занятость — Работа в игровой компании
Зарплата не указана