Требования:
1) Коммерческий опыт работы от 3-х лет.
2) 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.
3) Знание основ Classic Machine Learning, хорошее знание Deep Learning (NLP).
4) Глубокое понимание архитектуры Transformer.
5) Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов.
6) Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.).
7) Работа со стеком Python - Torch, Transformers.
8) Опыт разработки интеграций с ИТ-системами.
9) Опыт промышленной работы с k8s.
Обязанности:
- Артефакты тестирования гипотез/экспериментов: описание подхода/модели, соответствующие значения метрик (выбранных для данного решения), тестовый сет/бенчмарк.
- Артефакты продукта в целом: описание проекта, архитектура (утвержденная и согласованная с архитекторами и информационной безопасностью (ИБ)), согласование от ИБ что решение может быть использовано в продакшн, код продукта и документация к нему, инструкция по разворачиванию решения в контуре компании.
- Все вышеперечисленные артефакты размещены в контуре заказчика (Gitlab, Confluence).
О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
Будет плюсом:
— Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю
— Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю
— На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов
— Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации)
— Старт — ASAP
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:
— Находить операции, которые сейчас требуют ручной работы, и автоматизировать их.
— Прорабатывать и улучшать product flows вместе с Finance и Engineering.
— Развивать Treasury и инструменты для управления ликвидностью и движением денег.
— Работать с Ledger, проводками и инфраструктурой между банками и провайдерами.
— Анализировать данные, разбирать проблемы и самостоятельно находить причины и решения.
— Оптимизировать payment flows и Treasury-процессы.
— Использовать AI для анализа, мониторинга и автоматизации рутинных решений.
— Самостоятельно вести задачи — от анализа проблемы и формулировки решения до постановки задач команде и запуска.
Требования:
— Опыт работы Product Manager от 3 лет в fintech, payments, banking, accounting SaaS, marketplaces, e-commerce или complex product.
— Умение работать с AI-инструментами для анализа, исследования и решения задач.
— Подтвержденный опыт автоматизации процессов на основе аналитики.
— Понимание банковских транзакций, проводок, Ledger или близких финансовых процессов будет большим плюсом.
— Базовый SQL и понимание структуры баз данных.
— English B2+.
Условия:
— Влияние на ключевую часть продукта: финансовый слой Kanzum — Ledger, payments, Treasury и автоматизация операций.
— Сложные задачи на стыке Finance, Product и Technology.
— AI-first подход: активное использование AI для разработки, анализа, мониторинга и автоматизации процессов.
— Влияние на экономику продукта через управление деньгами и payment flows.
— Международный fintech с работой по трансграничным платежам, банками и финансовыми провайдерами в разных странах.
— Удалённая работа.
Для отклика: Опишите опыт работы над продуктовой задачей, которую нужно было самостоятельно декомпозировать и довести до результата end-to-end, включая сложности и их решения.
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 ML моделей на клиентской базе B2C и B2B для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов.
— Работа с рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций.
— Создание NLP-моделей на текстовых данных.
— Использование продвинутых подходов классического ML, включая uplift-моделирование, работу с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы.
Обязанности:
— Построение ML моделей на основе табличных данных, последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовых данных.
— Написание production-ready кода и передача его в CI/CD пайплайн команды MLOps с ответственностью за качество кода и воспроизводимость.
— Улучшение процесса построения моделей, разработка прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде.
— Выдвижение data-driven гипотез и предложений для запуска новых механик, поиск инсайтов в данных.
Требования:
— Глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP алгоритмы).
— Понимание основных Deep Learning подходов.
— Продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса).
— Отличное знание Python, включая библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch.
— Опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере).
Условия:
— Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
— Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
— Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
— Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
— Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
— Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%.
— Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
— Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
О компании
Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики.
Роль и задачи
Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга.
Ключевые обязанности:
Управление и стратегия:
— Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус".
Работа с данными (Data Engineering):
— Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников.
— Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики.
Анализ и моделирование:
— Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ.
— Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования.
— Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры.
Взаимодействие с бизнесом:
— Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов.
— Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health.
Ключевые требования
Опыт:
— От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами.
— Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом.
Образование:
— Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах.
Технические навыки:
— Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL.
— Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования.
— Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов.
— Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев.
— Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией.
— Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik.
Личные качества:
— Сильное аналитическое и критическое мышление.
— Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности.
— Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов.
— Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.
About the Role
We are looking for a unique Senior Backend Engineer who bridges the gap between powerful infrastructure and scalable, maintainable application architecture. You are as comfortable managing Kubernetes clusters as you are architecting complex server-side logic and ensuring long-term code health. In this role, you will own the full lifecycle: designing robust RESTful architectures, orchestrating containers via Kubernetes, and building systems that are as resilient as they are efficient.
Key Responsibilities
You’ll create and develop Kubernetes Operators using Go & Operator SDK, implemented as microservices.
End-to-End Development: Design and develop high-performance web applications with a focus on high availability architectures and disaster recovery scenarios.
Infrastructure & Orchestration: Manage containerized environments using Kubernetes or Docker Swarm (including deployment, scaling, and health.
Requirements
7+ years of professional experience in Backend development, with minimum 5 years of experience in Go.
Experience as a Tech lead/Team lead.
Hands-on production experience with Kubernetes.
Experience using Go & Operator SDK
Experience with AWS. (proven experience developing and maintaining operators for managing resources in AWS)
Advantage
Proficiency in modern server-side languages such as Node.js, Python or Rust.
Experience with GCP or Azure.
Задачи:
— Разработка, актуализация, внедрение и управление исполнением кредитной политики группы компаний с учётом отраслевой специфики, размера клиентов и риск-аппетита компании.
— Определение лимитов концентрации по отраслям, группам компаний и отдельным крупным заёмщикам.
— Обеспечение баланса между кредитными рисками и ростом бизнеса.
— Развитие процесса установки и пересмотра лимитов, разработка динамического подхода к управлению лимитами.
— Обеспечение риск-ориентированного ценообразования, взаимодействие с бизнес-подразделениями.
— Работа с проблемной задолженностью на ранних этапах, взаимодействие с блоком взыскания.
— Интеграция риск-процессов с CRM и биллинговой системой для создания бесшовного клиентского пути.
— Стресс-тестирование портфеля и расчет резервов под ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9.
— Мониторинг качества кредитного портфеля, сегментация клиентов по уровню риска.
— Подготовка аналитики по факторам риска и мерам по ее снижению.
— Внедрение онлайн-скоринга для принятия решений по лимитам в режиме реального времени.
— Инициация и контроль разработки ML-моделей прогнозирования кредитного риска на основе поведенческих факторов и скоринга новых клиентов.
— Настройка мониторинга и тестирования новых источников данных для повышения точности моделей.
— Внедрение дашбордов и ролевых моделей доступа для мониторинга качества портфеля и раннего обнаружения проблем (Early Warning System).
Требования:
— Опыт от 3 лет на руководящих позициях в управлении кредитными рисками в B2B/B2C (банки, МФО, лизинговые компании, финтех, крупные дистрибьютеры).
— Управление кредитным портфелем от 1 млрд руб.
— Опыт управления командой с функциями автоматизации, отчетности, управления кредитной политикой, разработки моделей, тестирования источников данных, прогнозирования.
— Глубокое понимание кредитования/авансирования юридических и физических лиц.
— Понимание цикла разработки ML-моделей в кредитном скоринге.
— Умение ставить задачи Data Science команде от EDA до валидации модели.
— Знание метрик качества модели (Gini, KS, PSI) и их применения.
— Продвинутый уровень Excel, SQL, опыт работы с системами визуализации Tableau, Power BI для анализа больших данных.
— Опыт использования различных источников данных для оценки юридических лиц.
— Опыт внедрения скоринговых карт и автоматизации кредитного конвейера (Decision Engine).
— Навыки бизнес-партнерства для нахождения компромиссов с коммерческим блоком.
— Стратегическое мышление для прогнозирования рисков и планирования действий.
— Лидерство и опыт построения или трансформации команд.
Условия:
— График 5/2 с гибридным форматом работы.
— Предоставление техники для работы из дома: ноутбук и гарнитура.
— Отсутствие строгого дресс-кода.
— Оформление по ТК РФ с «белой» зарплатой с первого дня.
— Расширенное страхование: психологические и финансовые консультации, страховка для путешествий за границу.
— Гибкий кафетерий льгот: обучение, спорт, путешествия, благотворительность, подключение родственников к ДМС или продуктам компании.
— Оплата 10 рабочих дней больничного до оклада.
— 3 дополнительных дня для экстренных ситуаций.
— Коучинг, менторинг, внешние и внутренние тренинги, электронная библиотека.
— Внутренние карьерные треки для роста руководителей.
— Участие в конференциях, форумах и бизнес-встречах для повышения экспертности и поиска идей для развития.
Задачи:
— Анализ запроса клиента, выявление потребностей и ограничений.
— Формирование общего видения проекта: концепции, ключевых решений и приоритетов.
— Формирование scope работ и брифа для команды.
— Декомпозиция производственного процесса, формирование backlog и планирование этапов реализации.
— Планирование сроков, задач и ресурсов проекта.
— Координация работы разных направлений: разработки, контента, production/event-команды и внешних подрядчиков.
— Сбор и согласование смет, контроль бюджета проекта.
— Контроль сроков и качества реализации на всех этапах.
— Выявление рисков и узких мест проекта, своевременная работа с ними.
— Организация регулярных синхронизаций и обеспечение прозрачности статусов внутри команды.
— Коммуникация с клиентом по проектным и техническим вопросам, презентация и защита решений.
— Сопровождение проекта на площадке при необходимости.
— Сбор обратной связи после релиза и формирование следующих этапов развития продукта.
Требования:
— Опыт управления сложными digital / IT / production-проектами.
— Опыт работы с кросс-функциональными командами и внешними подрядчиками.
— Умение держать одновременно общее видение проекта и его операционную реализацию.
— Навыки декомпозиции задач, планирования и приоритизации.
— Опыт управления сроками, ресурсами и рисками проекта.
— Понимание принципов формирования и контроля бюджета проекта.
— Уверенные навыки коммуникации с клиентами и командой.
— Самостоятельность, системность и умение принимать решения в условиях изменений.
— Умение доводить проект от идеи и планирования до готового результата.
Преимущества:
— Опыт работы с Unreal Engine / XR / interactive-проектами.
— Опыт в game development или технологическом production.
— Опыт работы с проектами, в которых одновременно задействованы разработка, визуальный контент и event-production.
— Опыт сопровождения проектов непосредственно на площадке / LiveOps.
— Технический бэкграунд или хорошее понимание процессов разработки.
Условия:
— Работа над технологичными XR и interactive-проектами.
— Индивидуальное обсуждение формата работы и уровня оплаты.
— Работа по ИП или самозанятости.
— Возможность долгосрочного сотрудничества.
Задачи:
— Анализ запроса клиента, выявление потребностей и ограничений.
— Формирование общего видения проекта: концепции, ключевых решений и приоритетов.
— Формирование scope работ и брифа для команды.
— Декомпозиция производственного процесса, формирование backlog и планирование этапов реализации.
— Планирование сроков, задач и ресурсов проекта.
— Координация работы разных направлений: разработки, контента, production/event-команды и внешних подрядчиков.
— Сбор и согласование смет, контроль бюджета проекта.
— Контроль сроков и качества реализации на всех этапах.
— Выявление рисков и узких мест проекта, своевременная работа с ними.
— Организация регулярных синхронизаций и обеспечение прозрачности статусов внутри команды.
— Коммуникация с клиентом по проектным и техническим вопросам, презентация и защита решений.
— Сопровождение проекта на площадке при необходимости.
— Сбор обратной связи после релиза и формирование следующих этапов развития продукта.
Требования:
— Опыт управления сложными digital / IT / production-проектами.
— Опыт работы с кросс-функциональными командами и внешними подрядчиками.
— Умение держать одновременно общее видение проекта и его операционную реализацию.
— Навыки декомпозиции задач, планирования и приоритизации.
— Опыт управления сроками, ресурсами и рисками проекта.
— Понимание принципов формирования и контроля бюджета проекта.
— Уверенные навыки коммуникации с клиентами и командой.
— Самостоятельность, системность и умение принимать решения в условиях изменений.
— Умение доводить проект от идеи и планирования до готового результата.
Преимущества:
— Опыт работы с Unreal Engine / XR / interactive-проектами.
— Опыт в game development или технологическом production.
— Опыт работы с проектами, в которых одновременно задействованы разработка, визуальный контент и event-production.
— Опыт сопровождения проектов непосредственно на площадке / LiveOps.
— Технический бэкграунд или хорошее понимание процессов разработки.
Условия:
— Работа над технологичными XR и interactive-проектами.
— Индивидуальное обсуждение формата работы и уровня оплаты.
— Работа по ИП или самозанятости.
— Возможность долгосрочного сотрудничества.
Simple Life is the #1 AI-powered health coaching app for adults who want to lose weight and enjoy a healthier lifestyle—without the stress or extremes. Our mission is to empower people to feel their best every day. By challenging traditional, restrictive approaches, Simple offers a more sustainable method grounded in ease, personalization, and real-life support. Simple has had over 17 million downloads and more than 300,000 5-star reviews, having helped millions lose weight successfully and sustainably. Simple has earned recognition as Best Virtual Coach and one of the Top 100 AI companies — all thanks to a dedicated global team driving real impact. With SIMPLE as a partner in their pocket, users feel cared for and empowered to embrace — and stick to — new healthy habits.
Задачи:
— Lead and execute monetization projects within the CRM team, taking ownership of campaigns that drive revenue growth.
— Design and optimize lifecycle journeys with a focus on acquisition, conversion, and win- strategies.
— Implement a hands-on approach to CRM operations, managing high volumes of campaigns and ensuring seamless execution.
— Develop innovative segmentation and communication strategies through continuous testing and experimentation.
— Build a robust A/B testing framework, analyzing results to propose data-driven improvements.
— Ensure campaign deliverability and technical soundness, troubleshooting issues and coordinating with engineering teams when needed.
— Collaborate closely with Growth, Design, Analytics, and other cross-functional teams to align CRM initiatives with broader business goals.
— Monitor and analyze key CRM performance metrics, preparing detailed reports and actionable insights.
— Own technical CRM setup, including campaign automation, deliverability optimization, and tool integrations.
— Serve as a proactive problem-solver, bringing forward new ideas to improve processes, enhance user experiences, and maximize monetization outcomes.
— Maintain a hands-on approach to operational tasks, balancing execution with strategic input.
Требования:
— 5+ years of CRM experience, both in developing communication strategies and in hands-on execution.
— A strong monetization mindset, with the ability to evaluate initiatives based on revenue potential.
— Proven track record in customer lifecycle management and implementing strategies that drive measurable revenue growth.
— Technical expertise in CRM systems (Braze, Customer.io experience is a plus) and the ability to ensure flawless campaign execution and troubleshooting.
— Proficiency in analytical tools, with a results-driven approach to experiment tracking and performance analysis.
— Comfortable working in cross-functional environments, particularly in collaboration with Growth teams and developers.
— Hands-on operational expertise in managing high-volume communications and setting up CRM workflows.
— A proactive problem-solver with a self-starter attitude, eager to bring innovative ideas to the table.
— Experience improving email deliverability would be a plus.
Условия:
— Remote, in-office, and hybrid work opportunities.
— The equipment you need to do your job.
— A premium SIMPLE subscription.
— 21 days annual leave, plus bank holidays (those observed where you live).
— Flexible hours. We focus on your results, not how long you spend at your desk.
— Competitive salary package commensurate with experience.
Требования:
— Портфолио с мобильными 3D-креативами, созданными в Unreal Engine
— Уверенное владение Sequencer в Unreal Engine
— Базовый опыт работы с одним из 3D-пакетов: Maya, Blender, Cinema 4D, Houdini или 3ds Max
— Базовый опыт работы в After Effects
— Опыт работы с AI-инструментами для генерации изображений и видео (Midjourney, Flux, Runway, Kling, Veo, ChatGPT и др.)
— Опыт работы с AI-видео и интеграции нейросетей в производственный пайплайн
— Опыт генерации ассетов, референсов и концептов с помощью AI
Условия:
— Удалённая part-time занятость
— Высокая стоимость задач
— Ежемесячное открытое Top-3 голосование с денежными призами
— Техническая поддержка от Lead'а
— Работа в команде увлечённых и талантливых специалистов
— Возможность делегировать часть задачи (моделинг, риг/скин, персонажная анимация, звук) или самому быть исполнителем на отдельных этапах
Если в портфолио нет креативов для мобильных игр, но есть желание развиваться в этом направлении, возможно выполнение тестового задания.
Мы ищем: Талантливого ML-разработчика с временными рядами и классикой, в области прогнозирования в ритейле на стажировку, которому предстоит работать над интересными высоконагруженными проектами.
Требования:
— Опыт в Data Science / Machine Learning от 2 лет;
— Прагматизм: готовность искать рабочие решения, а не идеальные, но нереализуемые модели;
— Глубокое знание Python, SQL и PySpark;
— Разработка ETL-процессов для обработки больших данных (чтение, трансформация, агрегация, запись);
— Оптимизация Spark-запросов (партиционирование, кэширование, работа с broadcast-переменными);
— Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch);
— Опыт работы с данными: обработка, анализ, feature engineering.
Будет плюсом:
— Опыт продакшн-разработки (не только исследования);
— Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook;
— Умение запускать ML-модели в PySpark;
— Использование Spark MLlib для распределенного обучения;
— Работа с PySpark Pandas UDFs для эффективного применения ML-моделей к большим данным.
Условия:
— Работа в команде экспертов;
— Широкий технологический стек, сотни проектов;
— Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби;
— Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии;
— Процессы удаленной работы и просторные офисы с зонами коворкинга;
— Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack;
— Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка;
— Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills;
— 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании;
— Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников.
Дополнительно:
— Набор осуществляется по ИТ специальностям, указанным в Приказе Минцифры № 27 от 22.01.2026г.
— Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3
Задачи:
— создавать фотореалистичные real-time проекты для архитектурной визуализации интерьеров и экстерьеров
— работать с архитектурными чертежами и референсами
— обеспечивать высокое визуальное качество, внимание к деталям и понимание полного production pipeline
Требования:
— сильное ArchViz-портфолио
— уверенный Middle уровень владения Unreal Engine
— понимание структуры UE-проектов
— знание lighting, camera, Post Process, Movie Render Queue в Unreal Engine
— уверенный базовый моделинг в 3ds Max для подготовки сцен и ассетов к импорту в Unreal
— знание английского языка
— понимание композиции и принципов архитектурной фотографии
— интерес к real-time технологиям и готовность к постоянному развитию
Использование AI:
— AI применяется как инструмент для ускорения работы: поиск референсов, разработка концептов, работа с текстурами, image-to-image, вариации материалов и окружения, cleanup и автоматизация рутинных задач
Будет плюсом:
— опыт работы в archviz-студии или архитектурном бюро
— опыт работы с 360° проектами
— оптимизация больших архитектурных сцен
— знание PCG / foliage
— понимание технических ограничений real-time
Условия:
— удалённая работа с гибким графиком
— оплачиваемые отпуск и больничные
— международная быстрорастущая команда
— Unreal Engine как основной инструмент real-time production
— развитие AI и procedural workflows внутри production
— оплата профессиональных курсов
— зарплата по результатам собеседования
Задачи:
- Создание рекламных видео креативов для мобильных игр на основе предоставленных ассетов.
Требования:
- Профессиональный уровень владения Unreal Engine (3D).
- Профессиональный уровень владения Adobe After Effect и навыки AI (2D).
- Опыт работы в создании рекламных роликов для игр.
- Умение работать по техническому заданию и соблюдать дедлайны.
- Насмотренность и творческий подход к задачам.
- Наличие портфолио.
Условия:
- Удалённая работа в команде профессионалов.
- Подробно расписанные задачи по таймингам, с раскадровками и референсами.
- Личный куратор к каждой задаче.
- Работа на проектной основе с возможным переходом в штат.
Задачи:
— Управление командами Data Analysts и Data Scientists, распределение задач, развитие экспертизы и формирование рабочих процессов.
— Формирование и развитие data-driven стратегии направления Soft Collection.
— Анализ поведения клиентов и эффективности стратегий коммуникации с клиентами.
— Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования вероятности платежа, сегментации клиентов, определения оптимального канала и времени коммуникации, приоритизации клиентов и оценки эффективности стратегий collection.
— Разработка стратегий Decisioning / treatment для определения кому, когда и каким способом осуществлять коммуникацию.
— Проведение A/B-тестов и uplift-исследований, оценка причинно-следственного воздействия стратегий взыскания.
— Развитие системы KPI и метрик направления: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI и других бизнес-метрик.
— Создание аналитических витрин, дашбордов и систем мониторинга эффективности стратегий и моделей.
— Взаимодействие с бизнесом, Collection, Risk, IT, Data Engineering и другими подразделениями.
— Преобразование бизнес-задач в аналитические и ML-задачи, обеспечение внедрения в production.
— Ответственность за качество моделей, мониторинг производительности и регулярный пересмотр стратегий.
— Развитие культуры experimentation и принятия решений на основе данных.
Требования:
— Уверенное владение Python: pandas, numpy, sklearn и ML-библиотеки.
— Продвинутый уровень SQL.
— Хорошее понимание статистики, ML и методов оценки моделей.
— Опыт в A/B-тестах, propensity-моделях, классификации, сегментации и прогнозировании.
— Знание банковских/финансовых метрик и кредитных процессов — большой плюс.
— Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями — преимущество.
— Опыт разработки аналитических решений и ML-моделей от постановки задачи до внедрения в production.
— Понимание принципов MLOps и мониторинга моделей — преимущество.
— Опыт работы с BI-инструментами и созданием управленческих дашбордов.
— Опыт управления командами аналитиков / Data Scientists или техническое лидерство.
— Умение самостоятельно формировать roadmap направления.
— Сильные коммуникативные навыки и умение говорить на языке бизнеса и финансовых результатов.
— Умение декомпозировать сложные задачи и расставлять приоритеты.
— Ориентация не только на качество аналитики или моделей, но и на бизнес-эффект.
— Способность развивать сотрудников и повышать профессиональный уровень команды.
Задачи:
– Проектирование и развитие корпоративного хранилища данных (КХД)
– Разработка и оптимизация архитектуры DWH
– Проектирование, разработка и сопровождение ETL-процессов
– Построение витрин данных под бизнес-задачи
– Настройка, оптимизация и мониторинг загрузок данных
– Контроль и обеспечение качества данных
– Разработка SQL-скриптов, процедур и серверного кода
– Участие в проектах миграции и интеграции данных
– Интеграция источников через брокеры сообщений и REST API
– Подготовка технической документации
– Взаимодействие с командами аналитики и BI.
Требования:
– Высшее / неполное высшее образование
– Опыт работы Data Engineer / Архитектором DWH от 4 лет
– Опыт проектирования КХД от 1 года (Oracle, PostgreSQL)
– Понимание архитектуры и принципов построения DWH
– Опыт разработки ETL-процессов
– Опыт построения витрин данных
– Понимание принципов Data Quality
– Экспертное знание SQL (Oracle, PostgreSQL)
– Опыт миграции данных с использованием серверного кода
– Опыт настройки и оптимизации загрузок
– Опыт работы с Apache Kafka, RabbitMQ
– Python — обязательно
– Русский — свободно, английский — чтение/написание тех. документации.
Удалённо
Зарплата не указана
Удалённоlead
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.