About the Team
The Security Operations team protects CircleCI’s infrastructure, product, and customer data against evolving threats, working closely with engineering to maintain security and resilience.
About the Role
As a Security Operations Engineer, you will protect CircleCI’s infrastructure, product, and customer data from AI-driven attacks and defenses. This intermediate role involves ownership of security challenges, collaboration with Engineering, contributing to the security roadmap, and leveraging AI tools to detect, respond to, and automate security threats.
What You’ll Do:
Threat Detection & Incident Response
— Monitor, investigate, and respond to security threats across cloud and application environments using security and AI-assisted tools.
— Participate in risk assessments, incident response, post-incident reviews, and on-call support, improving controls and processes.
Security Engineering & Architecture
— Build and maintain security tooling, controls, and automation across cloud, application, and CI/CD environments following best practices.
— Identify vulnerabilities and configuration risks, contribute to runbooks and compliance, and understand CircleCI’s security architecture.
AI & Security
— Incorporate AI-powered security tools into workflows and evaluate emerging technologies for detection, response, and automation.
— Stay current on AI-specific security threats and contribute to responsible AI use in security operations.
Cross-Team Partnership & Ownership
— Partner with Engineering teams to understand security needs, provide guidance, and translate risks into actionable recommendations.
— Contribute to security roadmap planning, technology evaluations, and documentation while building relationships across teams.
What You’ll Bring:
— 3+ years of security engineering or operations experience or equivalent expertise.
— Hands-on experience with cloud, application, and CI/CD security in AWS, GCP, or Azure.
— Experience with incident response and security tools including EDR, CNAPP, SASE, vulnerability scanners, and log analysis.
— Ability to build and maintain security automation and tooling using Go, Python, or Terraform.
— Strong security judgment and problem-solving skills.
— Hands-on experience with AI/ML-powered security tools in production and understanding of AI’s role in security workflows.
Bonus Skills (Nice to Have):
— Familiarity with AI-specific threat categories like prompt injection and model supply chain risks.
— Experience securing developer platforms, SaaS, or CI/CD infrastructure.
— Relevant certifications such as CEH, AWS Security Specialty, Security+.
— Contributions to process improvement, runbook development, or knowledge sharing.
Accommodation
CircleCI provides reasonable accommodation for individuals with disabilities during application and employment.
About CircleCI
CircleCI is the world’s largest CI/CD platform, processing over 3 million jobs daily, helping companies leverage AI in software delivery. Founded in 2011, headquartered in San Francisco with a global remote workforce, and venture-backed by multiple investors.
Equal Opportunity
CircleCI is an Equal Opportunity and Affirmative Action employer, not discriminating based on legally protected characteristics and considering applicants with criminal histories consistent with laws.
Задачи:
— Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM;
— Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning;
— Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools;
— Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД;
— Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения;
— Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений;
— Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits;
— Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента;
— Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента;
— Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.
Требования:
— Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security;
— Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки;
— Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие;
— Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling;
— Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency;
— Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search;
— Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM;
— Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits;
— Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.
Что мы ищем в кандидатах:
— Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений;
— Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF;
— Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop;
— Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов;
— Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов;
— Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks.
Будет плюсом:
— Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами;
— Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами;
— Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation;
— Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Our Mission
At UCM Practice Growth Systems, we're a team on a mission. Dedicated to the glory of God, we aim to bring hope and healing to sick and suffering people through our partnership with upper cervical chiropractors.
Your Role in Our Mission
We are looking for a passionate, energetic, people-oriented person to serve as a patient booking specialist (New Patient Appointment Conversion Specialist).
Performance Bonuses for Booked Appointments Breakdown
Monthly Conversion Bonus*:
50-54% = $100
55–59% = $200
60–64% = $400
65–69% = $700
70%+ = $1,000
PLUS
$5 per booked appointment
*Show rate must remain above 75% to qualify for bonuses.
The mission of the Patient Booking Specialist is to convert inbound leads into scheduled appointments in the client’s calendar quickly, consistently, and at a high conversion rate, ensuring every lead is fully pursued and every client has the maximum opportunity to help more patients.
Team Member Success in the Patient Booking Specialist role is defined by consistently converting 60–70% of assigned leads into scheduled appointments placed directly into client calendars while responding rapidly, executing disciplined follow-up, and maintaining a show rate above 75%.
A successful specialist fully owns their assigned clients’ booking performance, manages their workload efficiently as capacity grows, and reliably produces a high volume of quality booked appointments that directly improve client results, retention, and trust in the UCM system.
If you love connecting with people who are sick and suffering and helping them find hope and healing—this role may be perfect for you.
Who We Are Looking For
- High energy personality (energetic, relational, outgoing, warm)
- Hungry, driven, and eager to grow within a results-oriented & impactful team
- Colombia-based preferably in the Central or Eastern time zone
- Experience in sales, appointment setting, & lead conversion
- Positive experience with Chiropractic (UC experience is a strong plus)
- Strong English communication skills, reliability, and ability to represent our brand professionally
Key Responsibilities
- Respond to new patient inquiries quickly by phone, text, and email through our GHL CRM, ensuring every lead is contacted promptly and professionally.
- Convert inbound leads into scheduled appointments directly in the client’s calendar using a proven communication process and structured follow-up system.
- Execute disciplined follow-up, including multiple call attempts and text outreach, to ensure every lead is fully pursued.
- Maintain accurate records in the CRM, including call outcomes, notes, and lead status, so every lead is properly tracked.
- Provide weekly performance updates summarizing leads received, appointments booked, and follow-up progress for assigned clients.
- Manage multiple client accounts simultaneously while maintaining strong performance, attention to detail, and responsiveness.
- Follow established scripts, systems, and best practices while continuously improving communication and booking effectiveness.
- Take full ownership of booking performance for assigned clients, helping them maximize the number of patients they are able to serve.
- Bring energy, enthusiasm, and relational strength to every interaction
Compensation & Benefits
- $18,000 base annual starting salary
- Performance bonus on all booked appointments ($5/Booked Appointment) + $100-$1000/month bonus if conversion is over 50%
- Upper Cervical Chiropractic Care 100% reimbursed after 90 days of employment
- Major Medical Policy Health Insurance. We pay 50% of a Major Medical Policy Monthly Premiums after 90 days of employment.
- Various Professional & Personal Development Training Opportunities immediately available
- Paid time off after a 90-day probationary period
- Complimentary Attendance in Financial Peace University after 90 days of employment
- Monthly MRR Performance Bonuses after 365 Days of Employment
- Opportunities for advancement in leadership and management
- Work within a Christ-centered, mission-driven organization
Hours: Full-time, remote
Pay: $1500/mo USD + $5 per booked appointment + up to $1000/month bonus
Job Type: Full-time
Expected hours: 40 per week (10 AM to 7 PM Eastern Time)
Language: English (Required)
Typeform is a form builder helping over 150,000 businesses collect data with forms, surveys, and quizzes. The company is fully remote and hires candidates based in the UK, Ireland, Germany, Portugal, or The Netherlands.
Product Operations is central to how Product and R&D teams work, creating systems and practices to focus on solving the right problems and delivering products. AI is increasingly important, with teams experimenting with tools like Glean and Claude, automations, agents, and AI usage throughout product development.
The role of AI Product Operations Lead involves building and operating internal AI Operations capability for R&D. It requires turning ambiguous opportunities into reliable solutions by identifying high-value AI problems, understanding workflows, designing solutions, building or coordinating delivery, and being accountable for performance after launch.
Responsibilities include:
— Building and improving a backlog of AI opportunities across R&D, prioritizing impactful AI jobs.
— Taking ambiguous problems from discovery to delivery: understanding users and workflows, exploring options, designing systems, implementing, testing, documenting, launching, measuring, and improving.
— Designing simple AI-native solutions fitting naturally into workflows, deciding when prompts, automations, integrations, agents, databases, or custom apps are appropriate.
— Helping R&D get value from enterprise AI tools like Glean and Claude, partnering with IT and InfoSec on access, configuration, connectors, enablement, and support.
— Owning the lifecycle of AI systems including automations, skills, agents, and internal web apps.
— Establishing evaluation, testing, reliability, observability, security, and maintenance practices, improving systems over time.
— Partnering across R&D to uncover needs, unblock delivery, clarify ownership, and involve experts.
— Running and evolving R&D AI governance and enablement practices, providing leaders visibility into work, risks, adoption, and outcomes.
— Participating in broader AI governance efforts as an R&D contributor.
— Working with Finance and partners to improve visibility into AI tool usage, spend, and value to inform investments.
— Exploring and supporting autonomous agents to improve planning, discovery, design, build, evaluation, and management across product development.
Requirements:
— Strong practical experience applying AI to real-world problems, building usable solutions.
— Proven track record taking ambiguous problems from discovery through implementation, testing, adoption, and improvement.
— Excellent systems thinking to understand people, processes, tools, data flows, integrations, permissions, and constraints, making trade-offs.
— Strong user and workflow discovery skills to understand real jobs and simplify solutions.
— Hands-on technical fluency building, modifying, troubleshooting internal workflows, automations, agents, or apps.
— Practical experience with modern development tools like GitHub, repositories, pull requests, application hosting, deployment, logging, and troubleshooting.
— Ability to manage work independently: prioritizing backlog, handling dependencies and risks, documenting decisions, communicating with stakeholders.
— Strong approach to evaluation and reliability, defining "good", testing, collecting feedback, and improving live systems.
— Ability to work effectively across technical and non-technical teams, asking questions, challenging assumptions, seeking expert input, and progressing without close supervision.
— Good judgment on responsible AI, security, access, governance, and knowing when to involve partners.
The role reports to VP of Product Operations and collaborates with Product, Engineering, Design, Research, Data Science, IT, InfoSec, and AI practitioners across Typeform.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA
— Проводить анализ корневых причин с использованием Grafana, Datadog (логи, метрики, трассировки)
— Создавать дашборды мониторинга и проактивные оповещения
— Писать скрипты на Python для автоматизации и массовых операций
— Активно использовать AI-инструменты (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения устранения проблем
Требования:
— Опыт ежедневной работы с LLM и prompt engineering
— Практические навыки работы с Grafana/Datadog (создание дашбордов и оповещений)
— Скриптинг на Python и хорошее понимание распределённых систем
— Опыт работы 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto будет плюсом)
— Отличное владение английским языком (C1+)
Условия:
— Удалённая работа, предпочтительно в часовом поясе GMT+5 - GMT+8
— Работа в англоязычной команде
Задачи:
— Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов.
— Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
— Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
— Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.
Требования:
— Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
— Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
— Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
— Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
— Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
— Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
— Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
— Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
— Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
— Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
— Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
— Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
— Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Условия:
— full-time
Вакансия предполагает работу на позиции Senior Data Science специалиста с полной занятостью и удалённым форматом в России. Основные задачи включают разработку сервисов для ИИ платформы, предназначенной для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов, а также подготовку серверной части для таких агентов, включая тестирование фреймворков и работу с opensource агентами. В обязанности также входит создание сервиса управления реестром и навыками агентов, а также разработка единого сервиса для баз знаний с интеграцией крупных корпоративных источников. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре и ограничениях современных языковых моделей, иметь опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. Важны знания принципов проектирования AI-агентов, включая управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Требуется опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения, а также понимание рисков, связанных с prompt injection, некорректным tool calling, утечкой данных и избыточными правами доступа. Необходим опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков, умение оценивать стоимость, задержки и масштабируемость LLM-решений. Желателен опыт в e-commerce, retail или других высоконагруженных продуктовых системах, а также владение инструментами Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Кандидат должен иметь опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference, а также fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent систем и понимание принципов информационной безопасности, конфиденциальности и работы с персональными данными также обязательны.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling)
— дообучение LLM моделей
— разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM
— формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений
— оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU
— работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
— организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования:
— опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных
— опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей
— опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
— опыт практической работы с LLM через API
— отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM
— опыт дообучения классических трансформеров и LLM
— практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений
— опыт prompt-engineering
Будет плюсом:
— работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark
— опыт постановки и проведения a/b тестов
— опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможен гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— 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 Сбера.
Чему вы научитесь:
• Исследование угроз GenAI: создание, поддержка и развитие инструментов для анализа и поиска угроз;
• DevOps: CI/CD, контроль версий (git), тестирование качества, инфраструктура для работы (linux);
• Внедрение практик AI PDLC: исследование и применение методов и инструментов создания и развития программного обеспечения с применением передовых ИИ-моделей;
• Погружение в экосистему: изучение и практическое применение передовых фреймворков и библиотек для работы с LLM и AI-агентами;
• Управление командой: формирование и развитие исследовательской команды (3–5 человек), приоритизация исследований, защита решений перед руководством и смежными командами;
• CTF и хакатоны: формирование и капитанство команды на международных CTF по AI/ML security, трансляция найденных техник в работу направления;
• Публикации и нормативные документы: оформление результатов исследований, вклад в нормативные документы безопасности AI.
Требования:
• Профиль и образование: законченное высшее образование в области информационных технологий, компьютерных наук, прикладной математики, программной инженерии или смежных направлений
• Продвинутые навыки программирования: понимание принципов проектирования и разработки программного обеспечения, опыт в написании и чтении программного кода (понятный, поддерживаемый)
• Навыки DevOps: работа с git, администрирование linux, автоматизация этапов жизненного цикла разработки ПО
• LLM и AI-агенты: экспертный уровень применения LLM для разработки ПО, глубокое понимание архитектуры агентов и их векторов атак
• Английский язык на уровне не менее чтения технической документации, статей и участия в международных CTF
• Опыт командной работы в проектах разработки: канбан (спринты, трекинг задач), jira/git/confluence, презентации и умение понятно объяснять свои идеи команде/руководству и согласовывать требования
• Adversarial ML и red teaming LLM: практический опыт поиска уязвимостей в GenAI-моделях (prompt injection, jailbreaking, tool poisoning, data extraction)
• Знание инструментария для LLM security: Giskard, Garak, LLM Guard и др.
• CTF и хакатоны: участие в международных CTF по AI/ML security (желательно — победы или призовые места).
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать multi-agent системы.
— Интегрировать LLM с внутренними инструментами и сервисами.
— Разрабатывать backend-сервисы и API для agent workflows.
— Реализовывать RAG pipelines и tool/function calling.
— Создавать CLI-based agent workflows и инструменты автоматизации.
— Разрабатывать Computer Vision pipelines: object detection, multi-object tracking, person re-identification.
— Разрабатывать multi-camera multi-person tracking для сетей камер.
— Работать с видеопотоками в реальном времени и оптимизировать GPU inference.
Требования:
— Опыт работы с Node.js ecosystem и Express.js.
— Уверенное владение Python.
— Опыт работы с LLM APIs и prompt engineering.
— Опыт работы с RAG, tool calling или agent frameworks.
— Знакомство с Docker, Linux и Git.
— Опыт работы с PyTorch и OpenCV.
— Опыт в object detection и multi-object tracking.
— Опыт работы с YOLO, ByteTrack / BoT-SORT или аналогами.
— Понимание person re-identification и vector search.
— Опыт работы с Milvus / FAISS.
— Опыт обработки видео с ffmpeg / GStreamer.
— Работа с RTSP и hardware decoding.
Будет плюсом:
— Опыт в NLP и ML.
— Опыт развёртывания open-source LLM.
— Опыт оптимизации inference.
— Опыт работы с Vision-Language Models.
— TensorRT / ONNX Runtime.
Условия:
— Удалённый формат работы.
— Заработная плата: 1.600–3.200 USD net в месяц.
Mission of the role
To ensure the accurate, timely, and compliant processing of payroll for multiple UK clients. The UK Payroll Executive will be responsible for managing payroll data, processing payroll transactions, supporting workplace pension auto-enrolment, responding to client queries, and ensuring all payroll activities are completed in line with UK labour laws, HMRC requirements, tax regulations, and agreed client timelines.
The role requires strong attention to detail, client service, ownership, and the ability to manage multiple payrolls and deadlines efficiently while continuously looking for ways to improve workflows through technology, AI, and automation.
Key outcomes In the first 6–12 months
Outcome 1: UK Payroll Knowledge & Process Proficiency
Develop a strong foundational understanding of UK payroll regulations and processes and confidently apply the appropriate rules when preparing and processing client payrolls.
Become fully familiar with Sleek's internal payroll platforms and processes, including HMRC submissions such as RTI, FPS and EPS, workplace pension submissions, and year-end reporting requirements including P60s and P11Ds by the third month.
Outcome 2: Accurate & Compliant Payroll Processing
Process assigned client payrolls accurately and within agreed timelines, ensuring all payroll data is complete and correctly validated before submission.
Ensure 100% compliance with agreed payroll and statutory deadlines, including payroll runs, pension auto-enrolment submissions, and applicable HMRC requirements.
Identify discrepancies or potential issues early, take ownership of resolving them, and maintain high standards of confidentiality and data accuracy.
Outcome 3: Client Service & Responsiveness
Maintain a high level of client satisfaction by providing prompt, accurate, and professional responses to payroll-related queries.
Consistently achieve a CSAT target of at least 97% month-on-month while ensuring that client queries and emails are responded to within the agreed communication SLA, with no non-reply tickets or emails left unresolved at the end of the working day.
Build trusted relationships with clients by providing clear updates, proactively following up on outstanding information, and handling difficult conversations positively when required.
Outcome 4: Team Collaboration & Process Improvement
Work effectively with the UK Payroll team and other internal departments to ensure smooth payroll operations and timely resolution of client or processing issues.
Contribute to improving payroll processes and operational efficiency by identifying opportunities to use AI, automation, payroll technology, and improved workflows to reduce manual work, improve accuracy, and increase turnaround times.
Must-have experience
Minimum 1–2 years of hands-on UK payroll processing experience.
Experience working in a bureau, outsourced payroll environment, or shared services centre is preferred.
Experience managing multiple client payroll accounts is an advantage.
Working knowledge of UK payroll processes, HMRC requirements, tax regulations, and workplace pension processes.
Experience with payroll software such as BrightPay, Xero Payroll, or similar is an advantage.
Strong attention to detail and experience working with sensitive and confidential financial information.
Proven ability to manage multiple priorities and meet strict deadlines.
Strong written and verbal English communication skills.
Comfortable working with data and payroll-related reporting and metrics.
Practical experience or strong interest in using AI tools, automation, and IT applications to improve daily workflows.
Must-have attributes
Ownership & Accountability: Takes full responsibility for assigned payrolls and client accounts, follows through on tasks without constant supervision, and proactively resolves issues or roadblocks.
Humility: Open to feedback, willing to learn, and comfortable acknowledging knowledge gaps and seeking support when required.
Structured Thinking: Able to organise multiple client payrolls, deadlines, queries, and tasks in a clear and logical manner, while using sound judgement to prioritise competing requirements.
Data Driven & Attention to Detail: Comfortable working with numbers and payroll data, with a strong focus on accuracy. Able to identify discrepancies, missing information, or inconsistencies before they impact payroll processing or clients.
Can Have Tough Conversations in a Positive Way: Able to communicate clearly and professionally when dealing with sensitive payroll issues, missing information, delays, or difficult client situations while maintaining a constructive client relationship.
AI & Tech Savvy: Energetic about adopting new software, AI tools, automation, and technology to make payroll processes more efficient and effective.
The interview process
The successful candidate will participate in the following interview stages. We anticipate the process to last no more than 3 weeks from start to finish.
TA Screen / One-way Video Interview: Shortlisted candidates will be invited to complete a one-way video interview to assess spoken and written communication, relevant UK payroll experience, motivation, and initial background.
Technical Round: A 30-minute interview and practical assessment with the Hiring Team to assess UK payroll knowledge, payroll processing experience, attention to detail, ability to work with payroll data, and understanding of UK payroll processes and deadlines.
Soft Skills Round: A 30-minute chat with a member of the leadership team to evaluate real-world work scenarios against our core behavioural values, including ownership, humility, structured thinking, communication, and ability to handle challenging situations.
Reference Verification: Prior to final offer confirmation, we will conduct one professional reference check with your recent direct manager or supervisor. To keep the process moving smoothly, this step may be initiated during the final interview stages.
Requirement for background screening
Please be aware that Sleek is a regulated entity and as such is required to perform different levels of background checks on staff depending on their role. This may include using external vendors to verify:
Your education
Any criminal history
Any political exposure
Any bankruptcy or adverse credit history
We will ask for your consent before conducting these checks. Depending on your role at Sleek, an adverse result on one of these checks may prohibit you from passing probation.
Some other great things about working at Sleek
Humility and kindness: Humility is a core attribute we hire for, which means we have a culture of not taking ourselves too seriously and being able to laugh. Kindness is also incredibly important. We are committed to creating and nurturing a diverse and inclusive environment.
Flexibility: You’ll be able to work remotely. If you need to start early or start late to cater to your family or other needs, we don’t mind, so long as you get your work done and proactively communicate. You can also work fully remote from anywhere in the world for 1 month each year.
Financial benefits: We pay competitive market salaries and provide staff with generous paid time off and holiday schedules. Certain staff at Sleek are also eligible for our employee share ownership plan and can share in the upside of our stellar growth trajectory as we work toward listing on a prominent stock exchange in the Asia Pacific region.
Personal growth: You’ll get a lot of responsibility and autonomy at Sleek - we move at a fast pace so you’ll be making decisions, making mistakes and learning. There’s also a range of internal and external facing training programmes we run. We’re also at the forefront of utilising AI in our space and are developing a regional centre of AI excellence. It is our intention that if you leave Sleek, you leave as a more well-rounded person and professional.
Sleek is also a proudly certified B Corp. Since we started our journey in 2017, we’ve been committed to building Sleek as a force for good. In just over 5 years, we’ve joined a community of industry leaders like Patagonia, Ben & Jerry's, and P&G who are building an inclusive, equitable, and a regenerative economy.
Задачи:
— Проектировать и развивать MCP-сервер: архитектуру, инструменты, схемы входных и выходных данных.
— Интегрировать MCP-сервер с API и внутренними сервисами DSP совместно с backend-командой.
— Реализовывать инструменты для работы с кампаниями, флайтами, объявлениями, креативами, таргетингами и лимитами.
— Давать ИИ доступ к статистике: показы, клики, CTR, VTR, охват, частота, качество трафика и другие показатели в разных разрезах.
— Делать инструменты понятными для моделей: точные описания, предсказуемые ответы, полезные сообщения об ошибках.
— Обеспечивать разграничение прав и изоляцию данных клиентов, аудит действий, подтверждение чувствительных изменений и защиту от повторного выполнения операций.
— Проверять полноценные сценарии работы ИИ с платформой: правильно ли выбраны инструменты, получены данные и выполнены изменения.
— Отвечать за тестирование, документацию, мониторинг и стабильность MCP-сервера в продакшене.
Примеры сценариев:
— «Покажи кампании, которые отстают от плана по открутке».
— «Сравни эффективность площадок и устройств за неделю».
— «Найди источники с низким VTR и подготовь предложения по отключению».
— «Подготовь изменение таргетингов, покажи разницу и примени после подтверждения».
— «Объясни, почему кампания не расходует бюджет, используя настройки и статистику».
Требования:
— Уверенный опыт backend-разработки на TypeScript / Node.js.
— Опыт проектирования API и интеграции нескольких сервисов.
— Практический опыт с MCP либо с инструментами для LLM: tool calling, структурированные ответы, агентные сценарии.
— Понимание авторизации, ролей доступа, валидации данных, идемпотентности и обработки ошибок.
— Умение работать с SQL, разбираться в чужом API и существующей бизнес-логике.
— Опыт тестирования, Docker и эксплуатации сервисов.
— Самостоятельность: способность разобраться в продуктовой задаче, предложить решение и довести его до работающего функционала.
Будет плюсом:
— Опыт запуска MCP-серверов в продакшене.
— Знание NestJS, Go, PostgreSQL, Redis и ClickHouse.
— Опыт разработки систем с несколькими клиентскими кабинетами и сложными правами доступа.
— Понимание рекламных платформ и метрик: DSP, SSP, RTB, VAST, CTR, VTR, CPM.
— Опыт защиты ИИ-интеграций от prompt injection и нежелательных действий.
Техническое окружение:
Backend платформы — NestJS и Go. Данные и инфраструктура — PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Kafka, Docker/k8s. Frontend — React + TypeScript.
О роли:
Основной фокус — исключительно MCP-направление: его архитектура, функциональность и надёжность. Работа предполагает тесное взаимодействие с продуктовой и backend-командой и возможность влиять на то, как пользователи будут управлять рекламой через ИИ.
В отклике:
Расскажите о backend- и ИИ-интеграциях, которые вы разрабатывали. Если есть MCP-серверы или проекты с tool calling — приложите ссылку либо кратко опишите свою роль и решённые задачи.
Задачи:
— разработка и развитие LLM-проектов в юридическом домене — от прототипов до продакшена
— проектирование и обучение агентов-экспертов, решающих задачи правового домена (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности)
— исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines)
— работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen
— дообучение малых моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA) для повышения качества юридического рассуждения
— разработка метрик качества
— взаимодействие с инженерами и аналитиками права — внедрение моделей в реальные кейсы (алиментные, потребительские, трудовые и т.д.)
Требования:
— опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет
— понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
— опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей
— умение проектировать пайплайны inference / retraining
Будет плюсом:
— опыт в LegalTech или смежных областях (финансы, документооборот, чат-боты)
— понимание структуры и логики российских нормативных актов
— опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний
Условия:
— формат работы офис на испытательном сроке, локация офиса ул Вавилова д.19
— 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
— 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 Сбера.
Ключевая миссия CTO: построить инженерную организацию нового поколения. Ожидается построение AI Native Engineering Organization, внедрение AI PDLC как основного процесса разработки, организация работы автономных Tiny Teams, создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт, широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности, сокращение времени полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production, формирование инженерной культуры с акцентом на скорость обучения и внедрения инноваций.
Задачи:
— Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
— Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
— Формировать AI Native инженерную организацию для высокой скорости вывода новых продуктов и функций;
— Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов;
— Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их эффективность и ответственность;
— Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использование AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
— Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов для быстрого внедрения новых моделей, сервисов и сценариев;
— Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
— Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
— Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и улучшении процессов;
— Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
— Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
— Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
— Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
— Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
— Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
— Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
— Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
— Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
— Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
— Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
— Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
— Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
— Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
— Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Будет преимуществом:
— Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
— Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
— Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
— Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
— Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
— Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
— Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
— Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
— Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Обучение: английский с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Ключевая миссия CTO:
- Построение AI Native Engineering Organization;
- Внедрение AI PDLC как основного процесса разработки;
- Организация работы автономных Tiny Teams;
- Создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт;
- Широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности;
- Сокращение времени прохождения полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production;
- Формирование инженерной культуры, где скорость обучения и внедрения инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом.
Задачи:
- Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
- Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
- Формировать AI Native инженерную организацию, обеспечивающую высокую скорость вывода новых продуктов и функций;
- Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов — от идеи и исследований до промышленной эксплуатации;
- Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их высокую эффективность и ответственность за конечный результат;
- Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использования AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
- Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов, обеспечивающую быстрое внедрение новых моделей, сервисов и пользовательских сценариев;
- Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
- Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
- Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и постоянном улучшении процессов;
- Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
- Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
- Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
- Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
- Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
- Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
- Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
- Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
- Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
- Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
- Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
- Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
- Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
- Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
- Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Преимущества:
- Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
- Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
- Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
- Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
- Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
- Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
- Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
- Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
- Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
- Формат: гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
- Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
- Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
- Индивидуальный план развития;
- Обучение английскому языку с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
- Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
- Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
What we offer:
The rate depends on your seniority level, skills and experience. We've already paid out over $11M to our engineers.
No more hunting for clients or negotiating rates — let us handle the business side of things so you can focus on what you do best.
We'll manually find the best project for you according to your skills and preferences.
Choose a schedule that works best for you. It’s possible to communicate async or minimally overlap within team working hours.
We respect your seniority so you can expect no micromanagement or screen trackers.
Communicate directly with the clients. Most of them have technical backgrounds.
We will support you from the time you submit the application throughout all cooperation stages.
Most of our projects involve working in a fast-paced startup environment.
Through our community, we will connect you with the best developers from more than 50 countries.
Requirements:
4+ years of commercial experience in software development
3+ years of commercial experience with .NET
3+ years of commercial experience with React
Expertise in TypeScript is required
2+ years of experience with Microsoft Azure is a plus
You should also have:
Strong technical skills: as a Senior Developer, you are expected to be able to create projects from scratch and have a deep understanding of application architecture.
Clear and effective communication in English — advanced ability to discuss business tasks, justify decisions, and communicate issues. Good self-presentation is also essential for upcoming client calls.
Strong self-organizational skills — ability to work full-time remotely with no supervision.
Reliability — we want to trust you and expect that you won’t let us and the client down.
Adaptability and Flexibility — the ability to onboard the project promptly after accepting it and start delivering results quickly.
Удалённоsenior
Зарплата не указана
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
Удалённо
1 500 – 3 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
