Задачи:
— Разработка AI агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы.
— Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при ошибках.
Требования:
— Опыт разработки на Python и бекенд инженерия.
— Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене.
— Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий.
— Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами.
— Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом.
— Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования.
— Интеграция с API и событийно-ориентированные рабочие процессы.
— Оценка, трассировка и отладка LLM.
— Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS.
— Преимуществом является опыт с мультиагентной оркестрацией, MCP, human-in-the-loop рабочими процессами или мониторингом агентов в продакшене.
Условия:
— Удалённая работа.
— Полная занятость или контракт.
Это практическая инженерная роль с ответственностью за дизайн агента, реализацию, оценку, деплой и надёжность в продакшене.
Задачи:
— Проводить исследования на русском и английском языках: находить релевантную информацию, проверять и структурировать её
— Поиск и управление подрядчиками, включая юристов, агентов, переводчиков и других
— Контроль задач, назначенных сотрудникам и подрядчикам: отслеживание сроков, управление проектами, предоставление отчетов о статусе
— Ведение социальных сетей: создание и публикация контента, анализ показателей эффективности
— Улучшение существующих рабочих процессов и создание новых при необходимости
— Поиск, тестирование и внедрение новых сервисов, включая AI-инструменты
— Выполнение административных задач: подготовка отчетов, взаимодействие с государственными органами
— Помощь с личными задачами
— Обработка информации, документов и коммуникаций с высоким уровнем конфиденциальности
— Полное сопровождение в организации поездок
Требования:
— Опыт работы не менее 3 лет в качестве личного, исполнительного или бизнес-ассистента, либо ассистента семейного офиса с практической ответственностью за бизнес и личные вопросы руководителя
— Проживание вне России, в Европе или Азии
— Свободное владение русским языком
— Английский язык на уровне C1 и выше: уверенное письменное общение с носителями, работа с документами и проведение исследований на английском
— Умение работать без пошаговых инструкций, самостоятельно расставлять приоритеты, находить решения, доводить задачи от начала до конца и привлекать руководителя при необходимости
— Сильные навыки исследования и умение четко структурировать и представлять информацию
— Опыт управления проектами
— Опыт работы с распространёнными цифровыми инструментами (Google Docs, инструменты управления проектами, AI-сервисы)
— Хорошие письменные и устные коммуникативные навыки
— Высокая организованность и системный подход к работе
— Гибкость и способность эффективно работать в условиях неопределённости
— Внимание к деталям и высокая ответственность
— Пунктуальность и аккуратность
Условия:
— Полностью удалённая работа
— Полная занятость: 40 часов в неделю, с понедельника по пятницу, выходные — свободны
— Зарплата от $1,500 до $2,500 в месяц в зависимости от опыта
— Условия оплаты обсуждаются с успешным кандидатом
Процесс найма:
— Короткая форма заявки
— Интервью с руководителем
— Оплачиваемое тестовое задание
Задачи:
— разработка multi-agent систем (MAS) для Deep Research задач
— создание LLM-агентов с использованием tool calling, planning и reasoning
— проектирование и развитие RAG-архитектуры включая поверх коллекции из 850+ млн документов
— разработка и поддержка knowledge graph для аналитических и исследовательских сценариев
— оптимизация LLM inference (latency, throughput, batching, KV cache)
— подготовка и оптимизация моделей для production
— разработка воспроизводимых ML pipelines и инфраструктуры экспериментов
— внедрение и эксплуатация AI / ML сервисов в production
Требования:
— 3+ лет опыта реализации проектов в Machine Learning / AI
— знание паттерной архитектуры и системного дизайна
— уверенное владение Python
— опыт разработки систем на базе LLM
— опыт построения RAG систем или AI-агентов
— опыт вывода ML/AI сервисов в production
— понимание архитектуры ML pipelines и инженерного подхода
Условия:
— участие в развитии одной из крупнейших аналитических платформ научных данных
— работа с современными LLM и AI-архитектурами
— сильная исследовательская и инженерная команда
— гибкий график (начало рабочего дня с 8:00 до 11:00)
— гибридный формат работы (возможна удалёнка)
— обучение и курсы НИУ ВШЭ, английский язык
— доступ к библиотеке НИУ ВШЭ и образовательным ресурсам
— софинансирование ДМС
— программы лояльности фитнес-клубов и театров
— офис на Мясницкой (м. Лубянка / м. Тургеневская)
ГибридseniorМосква
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.
Задачи:
– управлять командой разработчиков: координировать задачи, декомпозировать их, контролировать технические решения и проводить code review;
– помогать команде в решении сложных технических задач;
– развивать и технологически совершенствовать систему анализа больших данных;
– участвовать в архитектурных решениях: проектировать API, разрабатывать сервисы и бизнес-логику;
– проектировать и системно внедрять новые решения;
– отвечать за производительность, качество и устойчивость решений;
– заниматься развитием и ростом команды.
Требования:
– от 5 лет коммерческой разработки на Python (Backend / Fullstack);
– от 3 лет опыта руководства командой;
– уверенное знание Python 3.8+, asyncio, FastAPI и инструментов экосистемы (poetry/pdm, nox/tox, blake);
– продвинутый уровень Linux;
– хороший уровень SQL, опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse;
– базовое знание ML;
– английский на уровне чтения технической и научной литературы;
– сильные коммуникационные навыки: умение объяснять сложные технические решения и находить общий язык с командой.
Будет плюсом:
– опыт работы с системами обработки больших объёмов данных;
– опыт внедрения AI-решений в разработку;
– знание Go;
– глубокое понимание микросервисной архитектуры, REST, observability и масштабирования;
– опыт работы с fastMCP и агентными системами;
– опыт реализации AI-решений: RAG, агенты и др.
Условия:
– масштабный проект с реальным применением технологий анализа больших данных;
– обучение: семинары, курсы и тренинги от НИУ ВШЭ, английский язык;
– гибридный формат работы в Москве или удалённый формат по РФ;
– гибкое начало рабочего дня с 8:00 до 11:00;
– софинансирование ДМС;
– программы лояльности от крупных фитнес-клубов и театров Москвы;
– доступ к библиотеке НИУ ВШЭ, электронным и аудиокнигам «МИФ»;
– офис на Мясницкой — рядом с метро и любимыми городскими местами;
– скидки в «Даблби», «Ska vi fika?» и «Буквышке» для сотрудников НИУ ВШЭ.
Задачи:
— Управление проектами по кибербезопасности, связанными с разработкой безопасного ПО.
— Участие в проработке и внедрении практик разработки безопасного программного обеспечения (РБПО), выполнение работ по оценке соответствия процессов Компании требованиям ГОСТ серии Разработка безопасного программного обеспечения (ГОСТ Р 56939-2024, ГОСТ Р 71207-2024 и т.д.).
— Разработка, актуализация и проверка внутренних нормативных документов (ВНД), стандартов и процессов Компании с учетом требований по РБПО.
— Проведение консультаций для команд разработки по вопросам применения требований в ВНД, стандартах и процессах.
Требования:
— Высшее техническое образование, предпочтительно в области информационной безопасности.
— Знание и понимание практик РБПО (SAST, DAST, OSA, фаззинг, пентест и др.).
— Понимание процесса сертификации средств защиты информации (СЗИ), процессов РБПО и аттестации информационных систем.
— Опыт проведения сертификации СЗИ.
— Знание современных средств, методов и способов защиты информации, включая защиту для технологий виртуализации и контейнеризации.
— Уверенное знание законодательства РФ в области защиты информации (персональные данные, государственные информационные системы, критическая информационная инфраструктура, банковская сфера): федеральные законы, постановления правительства РФ, нормативные методические документы ФСТЭК, ФСБ, Банка России, ГОСТ.
Будет плюсом:
— Навыки работы с генеративными AI-моделями.
— Опыт создания AI-агентов и использования их в работе.
— Грамотная письменная и устная речь.
— Ответственность и целеустремленность.
Условия:
— Гибридный формат работы.
— Годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты.
— Статус аккредитованной ИТ-компании.
— Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи после испытательного срока.
— Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях.
— Возможность работать удаленно до 90 дней в году.
— Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
— Развитие hard и soft skills на корпоративной платформе и участие в профильных конференциях, митапах и хакатонах.
— Культура карьерной мобильности с возможностью роста вертикально и горизонтально в команде или в других проектах группы компаний Сбера.
— Корпоративные образовательные программы для начинающих специалистов.
— Работа с современным стеком технологий и гибкими методологиями Agile/Scrum в различных направлениях, включая базы данных, алгоритмы и искусственный интеллект.
Задачи:
— писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами;
— допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды;
— собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук;
— делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы;
— поднимать сервисы в инфраструктуре компании, привязывать домены, чинить мониторинг;
— выполнять микс задач под сильные стороны и интересы, слабые прокачивать с менторами.
Требования:
— знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension), понимание контекста, скиллов, sub-agents, MCP;
— базовые навыки чтения и изменения чужого кода на Python / JS / TS;
— умение работать с Linux, Docker, Git на уровне уверенного пользователя терминала;
— самостоятельность в декомпозиции и продвижении задач, ментор для архитектурных вопросов и ревью;
— английский на уровне чтения документации.
Будет плюсом:
— знание Next.js / React / TypeScript, Tailwind, shadcn/ui;
— опыт написания сервисов на Python / Node.js;
— опыт работы с n8n, DeepResearch, деплоем и CI/CD;
— умение работать с Figma, базовое SEO.
Условия:
— возможность начать карьеру в AI-разработке на старте рынка с быстрорастущим направлением;
— работа с реальными задачами и AI-инструментами для автоматизации и ускорения процессов;
— опыт работы в R&D-команде с экспериментами и внедрением AI-решений;
— доступ к ведущим AI-инструментам и подпискам за счёт компании;
— обучение через практику, внутреннюю экспертизу и специализированные курсы.
Проект: Ритейл.
Задачи:
— Описание текущего процесса AS IS и целевого процесса TO BE для каждой инициативы;
— Сбор, структурирование и согласование бизнес- и пользовательских требований с заказчиками из бизнес-подразделений;
— Определение и фиксация scope инициативы, границ PoC и промышленного внедрения;
— Выявление исключений, пограничных сценариев и зависимостей от смежных систем и команд;
— Формирование функциональных и нефункциональных требований к ИИ-решению (качество ответов, точность, время отклика, ограничения по данным и безопасности);
— Декомпозиция инициативы на этапы совместно с ML-инженерами и продакт-менеджером;
— Формирование и согласование критериев приемки, в том числе метрик качества модели/агента;
— Помощь бизнесу в определении бизнес-эффекта и метрик успеха инициативы, подготовка обоснования эффекта;
— Контроль изменений требований в процессе реализации, ведение документации по инициативе.
Требования:
— Общий опыт работы: от 4 лет в роли бизнес-/системного аналитика;
— Опыт по требуемому стеку/направлению: от 1,5 лет участия в проектах внедрения ML/ИИ или продуктов на основе LLM (сбор требований к моделям, метрики качества, критерии приемки);
— Релевантный проектный опыт: не менее 2–3 завершённых проектов внедрения аналитических / ИИ-решений в бизнес-процессы крупной компании: от описания процесса до приемки;
— Опыт работы с несколькими бизнес-заказчиками параллельно;
— Отраслевой опыт: желательно e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, логистика, клиентский сервис / контакт-центр;
— Обязательные технологии/инструменты: нотации описания процессов и требований BPMN, UML/use case, user story, критерии приемки; Confluence / вики-системы, Jira или аналоги; SQL на уровне выборок для проверки данных и гипотез; понимание принципов работы LLM, RAG, промптинга и метрик качества ИИ-решений (precision/recall, точность извлечения, оценка ответов);
— Желательные технологии/инструменты: опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain, n8n и т.п.); Python на базовом уровне (чтение кода, простые скрипты для проверки данных); опыт расчёта бизнес-эффекта и ROI инициатив, подготовки материалов для руководства; Google Sheets / Excel на продвинутом уровне;
— Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets, Битрикс24.
Условия:
— Занятость: проектная, долгосрочный проект (фултайм);
— Формат: удаленно;
— Локация: строго Москва, Саранск;
— Оформление: ГПХ, ИП;
— Вилка оплаты: до 1500 рублей в час гросс;
— Важно: не рассматриваются кандидаты с проектами Лимана, Петрович Тех, ВБ, Озон, Лента Тех, Яндекс маркет, М.
Задачи:
— Анализ фармацевтического рынка (DSM, Alpharm, Сбераналитика и др; конкуренты);
— Анализ эффективности маркетинговых активностей (диджитал, промо, наружная реклама, мерчендайзинг и т.д.);
— Развитие аналитических инструментов (в т.ч. BI);
— Развитие подходов и методологии оценки экономической эффективности коммерческих инициатив;
— Комплексная аналитика клиентской базы и продаж;
— Ad-hoc аналитика.
Требования:
— Опыт работы не менее 3-х лет в аналогичной должности (Аналитик-маркетолог) в крупных федеральных компаниях (Retail, Telecom, Banking);
— Навыки продвинутого пользователя Excel (сводные таблицы, сложные формулы);
— Опыт работы с BI системой, например, Qlik Sense, Superset, Data Lens;
— Экспертный навык работы с SQL;
— Опыт и навыки подготовки презентаций в Power Point (визуализация данных с анализом);
— Умение работать оперативно, выделяя приоритетные задачи, с применением гибкого подхода в решении задач;
— Опыт работы с AI агентами - как преимущество.
Условия:
— Официальное оформление с первого дня, стабильная заработная плата и все социальные гарантии;
— Современные рабочие пространства и гибридный формат работы: 3 дня в офисе, 2 дня из дома;
— ДМС со стоматологией, психологической поддержкой и консультациями специалистов после 3 месяцев работы;
— Поддержка персонального бадди с первого дня для адаптации;
— Возможности карьерного роста внутри роли или в смежных направлениях;
— Бесплатный доступ к корпоративной библиотеке, курсам и тренингам;
— Корпоративные скидки по программе «Магнит Primezone» и подписка «Магнит Плюс Премиум» с кешбэком;
Режим работы: 5/2 с 09:00 до 18:00
Место работы: Москва, Бумажный проезд, д. 19/1.
Задачи:
— Автоматизация бизнес-процессов;
— Подготовка технических заданий по автоматизации бизнес-процессов для внутренних и внешних провайдеров;
— Анализ эффективности бизнес-процессов, подготовка предложений по их оптимизации;
— Контроль хода, качества и сроков выполнения работ;
— Сдача-приемка работ с внешними разработчиками, тестирование систем, выявление недоработок, сбор замечаний от сотрудников;
— Активное взаимодействие с внешними подрядчиками и внутренними пользователями.
Требования:
— Опыт работы в данном направлении не менее 2-х лет;
— Высшее образование;
— Уверенное владение офисными программами и Visio.
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ;
— График работы 5/2 с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00;
— Уровень дохода обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании;
— ДМС после испытательного срока;
— Современный офис в центре Москвы, м. Киевская, БЦ "На Бережковской";
— Только офисный формат работы, удаленный и гибридный формат отсутствует.
Задачи:
— Разработка AI агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы.
— Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при ошибках.
Требования:
— Опыт разработки на Python и бекенд инженерия.
— Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене.
— Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий.
— Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами.
— Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом.
— Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования.
— Интеграция с API и событийно-ориентированные рабочие процессы.
— Оценка, трассировка и отладка LLM.
— Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS.
— Преимуществом является опыт с мультиагентной оркестрацией, MCP, human-in-the-loop рабочими процессами или мониторингом агентов в продакшене.
Условия:
— Удалённая работа.
— Полная занятость или контракт.
Это практическая инженерная роль с ответственностью за дизайн агента, реализацию, оценку, деплой и надёжность в продакшене.
Location: Москва
Сильнейшая команда кибербезопасности вместе с производственными командами SberTech (архитекторами, разработчиками, тестировщиками и др.) создаёт и развивает инновационный продукт на российском и зарубежном рынке - Platform V. Наша платформа помогает внутренним и внешним пользователям быстро и просто создавать и использовать нативно-безопасные low-code приложения.
Отдел методологии, сертификации и лицензирования - неотъемлемая часть команды кибербезопасности, лидирует процессы подготовки (совместно с производственными командами) и сопровождает проведение независимой оценки безопасности программных компонентов Platform V (СЗИ) и аудитов процессов разработки безопасного программного обеспечения.
Обязанности
* управление проектами по кибербезопасности, связанными с разработкой безопасного ПО
* участие в проработке и внедрении практик разработки безопасного программного обеспечения (РБПО), выполнение работ по оценке соответствия процессов Компании требованиям ГОСТ серии Разработка безопасного программного обеспечения (ГОСТ Р 56939-2024, ГОСТ Р 71207-2024 и т.д.)
* разработка/актуализация/проверка ВНД, Стандартов, Процессов Компании с учетом требований по РБПО
* проведение консультаций для команд разработки по вопросам применения требований в ВНД, стандартов, процессов
Требования
* образование: высшее техническое (предпочтительно – ИБ)
* знание и понимание практик РБПО (SAST, DAST, OSA, фаззинг, пентест и т.д.)
* понимание процесса сертификации средств защиты информации (СЗИ), процессов РБПО, аттестации информационных систем
* опыт проведения сертификации СЗИ
* знание современных средств, методов и способов защиты информации (включая защиту для технологий виртуализации и контейнеризации)
* уверенное знание законодательства РФ в области защиты информации (ПДн, ГИС, КИИ, Банковская сфера): ФЗ, ПП РФ, НМТД ФСТЭК/ФСБ/Банка России, ГОСТ.
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* грамотная письменная (прежде всего) и устная речь
* ответственность, целеустремленность.
Условия
* гибридный формат работы
* годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
* статус аккредитованной ИТ-компании
* расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи после ИС
* корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
* 90 дней в году удаленной работы
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
Задачи:
— Определять и реализовывать стратегию DevOps и платформенной инженерии, согласовывая дорожную карту платформы с приоритетами компании, продукта и инженерии.
— Руководить, наставлять и развивать команду через найм, управление эффективностью, карьерное развитие и планирование преемственности.
— Устанавливать четкую ответственность, инженерные стандарты, операционные процессы и управление, формируя культуру ответственности, автоматизации, надежности, безопасности и постоянного улучшения.
— Отвечать за архитектуру и эксплуатацию облачной инфраструктуры, Kubernetes, сетей, хранения и общих платформенных сервисов, улучшая масштабируемость, устойчивость, стандартизацию и простоту эксплуатации.
— Применять инфраструктуру как код, политику как код, принципы автоматизации и контролируемых изменений, контролировать планирование емкости, оптимизацию затрат, выбор технологий и стратегические отношения с поставщиками.
— Внедрять Cursor AI и агентскую автоматизацию в процессы обеспечения, CI/CD, релизной инженерии, наблюдаемости, устранения неполадок, планирования емкости и оптимизации затрат.
— Создавать контролируемые механизмы самовосстановления, которые обнаруживают аномалии, определяют вероятные причины, выполняют утвержденные исправления, проверяют восстановление и учатся на результатах.
— Обеспечивать инфраструктуру самообслуживания, возможности развертывания, повторно используемые инструменты, подготовленные пути и рабочие процессы с поддержкой AI, измеряя агентов по безопасности, точности, стоимости, аудиту, успеху исправлений и снижению ручного труда.
— Определять и обеспечивать стандарты надежности, наблюдаемости и безопасности для инфраструктуры, CI/CD и платформенных сервисов, включая SLIs, SLOs, бюджеты ошибок, тестирование устойчивости, управление инцидентами, контроль доступа, секреты, шифрование, управление уязвимостями и безопасность цепочки поставок ПО.
— Сотрудничать с командами продукта, инженерии, безопасности, комплаенса и IT для установления ограничений платформы, контроля рисков, аудиторских доказательств и границ ответственности, а также представлять показатели платформы, риски, потребности в инвестициях и прогресс на исполнительных встречах.
Требования:
— Опыт 10+ лет в DevOps, платформенной инженерии, инфраструктурной инженерии или SRE, включая сильный опыт эксплуатации облачной инфраструктуры, Kubernetes, инфраструктуры как кода, распределенных систем и высокодоступных сред.
— Опыт 5+ лет руководства платформенными или DevOps-командами и внедрения практик инженерии с поддержкой AI в технической организации.
— Продвинутый практический опыт использования Cursor Agent, Cursor CLI и Cloud Agents для проектирования, реализации, тестирования, обзора и документирования инфраструктуры, платформенных сервисов, операционных инструментов и автоматизации.
— Опыт использования Cursor AI с Terraform, Kubernetes manifests, policy-as-code, управлением конфигурациями и платформенными репозиториями при соблюдении требований тестирования, рецензирования и контролируемых изменений.
— Интеграция Cursor CLI или Cloud Agents в CI/CD рабочие процессы для обзора кода, генерации тестов, проверки конфигураций, проверок безопасности, документации, рефакторинга и устранения сбоев пайплайна.
— Умение использовать Cursor AI для анализа телеметрии и операционного кода, улучшения инструкций, расследования инцидентов, генерации исправлений и разработки контролируемых механизмов самовосстановления с проверкой и откатом.
— Навыки наставничества инженеров в эффективных рабочих процессах с Cursor и измерения внедрения по времени доставки, уровню сбоев изменений, покрытию автоматизации, операционному труду, качеству исправлений и удовлетворенности разработчиков.
— Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, информационных технологий или смежной области либо эквивалентный практический опыт.
Условия:
— Полная занятость
— Удалённый формат работы (UK, Poland, Bulgaria, UAE — Dubai, Portugal)
В крупной FMCG-компании в Москве требуется директор R&D, который будет отвечать за развитие исследовательской и опытно-конструкторской деятельности, а также за генерацию инновационных идей и их реализацию в виде новых продуктов и достижений для бизнеса. Кандидат должен иметь более 10 лет опыта работы в области R&D, технологий или инженерии в пищевой FMCG-сфере, а также опыт руководства командами и внедрения новых продуктов в масштабах компании. Особое внимание уделяется лидерским качествам, инициативности, способности генерировать идеи и быть активным агентом изменений.
Задачи:
— Возглавить Billing Support B2C web/mobile-продуктов по подписке в сферах wellness, learning и AI.
— Перестроить и масштабировать процессы, метрики, качество и автоматизацию Billing Support.
— Влиять на ключевые метрики: Refund Rate, Saved Cancellation %, Dispute Win Rate.
— Внедрять AI-агентов, self-service и автоматизацию в ежедневную работу Support.
— Тесно сотрудничать с руководителями Payments, Product, Analytics и Engineering.
Требования:
— Опыт работы в B2C web/mobile subscription-продукте на стороне продавца (merchant side).
— Практический опыт работы с billing-запросами: failed payments, subscriptions, cancellations, refunds, chargebacks / disputes.
— Более 3 лет в Customer Support / Operations, включая 1–2+ года управления командой.
— Опыт работы с большим потоком чатов/тикетов и метриками First Response Time, SLA, CSAT.
— Опыт улучшения Support-процессов и внедрения automation / AI / self-service.
— Опыт работы с Zendesk или аналогичной Helpdesk-платформой.
— Уровень английского языка Upper-Intermediate или выше.
— Подходят subscription-продукты из Health & Fitness, Learning, Wellness, Streaming, AdTech и других B2C-направлений.
— Опыт только в Technical Support или GameDev без subscription-модели не подходит.
Условия:
— Удалённая работа.
Задачи:
— Решать сложную исследовательскую задачу на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов.
— Моделировать поведение участников в стохастической многоагентной среде с частичной наблюдаемостью и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.
— Проводить эксперименты и доказывать, почему новый подход лучше сильного baseline.
Требования:
— Опыт самостоятельной разработки или существенного улучшения ML/математических методов.
— Умение работать с неопределённостью.
— Опыт в одном или нескольких направлениях: RL / sequential decision making / POMDP / world models; probabilistic & Bayesian ML, latent-variable models, uncertainty estimation; behavior / opponent modeling, multi-agent systems; off-policy evaluation, importance sampling, doubly robust estimation, variance reduction; Monte Carlo / Markov models / stochastic optimization; algorithmic trading / HFT / pricing / decision systems с реальными ограничениями на latency.
— Сильная математическая база, опыт собственных R&D-разработок и публикации либо сильный applied research опыт.
— PhD будет плюсом, но не обязателен.
— Важна способность подробно разбирать свой проект: проблема → baseline → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат.
Условия:
— Формат работы: remote.
— Контракт от 3 месяцев.
— Приоритетно full-time, но возможен part-time для сильных кандидатов.
— Данные и вычислительная инфраструктура предоставлены, высокая исследовательская свобода.
Стек для прототипирования: Python, PyTorch.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тестовые наборы для backend-сервисов и API
— Улучшать фреймворк автоматизации тестирования и сопутствующую инфраструктуру
— Создавать и поддерживать внутренние инструменты и утилиты для автоматизации
— Проектировать и внедрять масштабируемые решения для автоматизации тестирования
— Интегрировать автоматизированное тестирование в CI/CD пайплайны
— Анализировать результаты тестов, расследовать сбои и проводить корневой анализ причин
— Тесно сотрудничать с разработчиками, DevOps-инженерами и продуктовыми командами для повышения качества продукта
— Повышать покрытие тестами, надежность и эффективность выполнения тестов
— Участвовать в код-ревью и устанавливать лучшие практики автоматизации
— Вносить вклад в стратегию качества и инициативы по непрерывному улучшению
— Оценивать и внедрять современные инженерные инструменты и практики, включая AI-поддержку разработки
Требования:
— Опыт работы в QA Automation 3+ года (Middle) или 5+ лет (Senior)
— Сильные навыки программирования на Python
— Опыт разработки и поддержки автоматизированных тестовых фреймворков
— Глубокое понимание методологий тестирования ПО, процессов QA и техник проектирования тестов
— Навыки администрирования и устранения неполадок в Linux
— Практический опыт работы с Docker и контейнеризированными средами
— Опыт работы с CI/CD системами (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions или аналогичными)
— Понимание основ сетевых технологий, включая TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS, TLS, REST API и клиент-серверную архитектуру
— Опыт тестирования API, UI и backend
— Умение работать с технической документацией на английском языке
— Способность эффективно использовать AI-агентов для генерации кода, отладки, разработки тестов, анализа логов и повышения продуктивности
— Опыт использования LLM для ускорения создания тест-кейсов, разработки автоматизации и расследования инцидентов
Условия:
— Работа по трудовому договору
— Конкурентная компенсация
— Гибкий график и возможность гибридной или удаленной работы в зависимости от роли
— Возможность работать из любой точки мира до 45 дней в году
— Частная медицинская страховка для сотрудника и семьи (в зависимости от локации)
— Дополнительные оплачиваемые отпускные и больничные дни (в зависимости от локации)
— Поддержка важных жизненных событий и праздников
— Курсы иностранных языков
— Современные офисы с закусками, напитками и развлечениями (в зависимости от локации)
— Командные спортивные и социальные мероприятия
Примечание: Вакансия доступна только при официальном трудоустройстве (трудовом договоре).
Задачи:
— Разработка production-ready AI, LLM и agent-based решений.
— Управление полным циклом разработки AI: архитектура, реализация, тестирование, деплой и эксплуатация.
— Интеграция компонентов на базе LLM с детерминированной логикой, Context Engineering и Harness Engineering.
— Разработка Tool Calling Loops и подключение API, backend-сервисов и корпоративного ПО.
Требования:
— Минимум 3 года опыта создания и поддержки production AI приложений на базе LLM.
— Не менее 3 лет практического опыта в Agentic Engineering, включая дизайн, реализацию, интеграцию, деплой и поддержку AI агентов.
— Опыт разработки Tool Calling Loops и интеграции с API и backend.
— Опыт интеграции LLM-компонентов с Context Engineering и Harness Engineering (минимум 1 год).
— Знание MCP и корпоративных AI интеграций.
— Опыт с RAG-решениями и разработкой LLM приложений.
— Умение управлять полным циклом AI разработки.
— Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с командами и бизнес-стейкхолдерами.
— Наличие минимум 2 проектов с подтверждённым опытом коммуникации со стейкхолдерами.
Дополнительные преимущества:
— Знания в области AI governance, безопасности, комплаенса и защиты данных.
— Опыт работы с инструментами мониторинга AI, такими как Langfuse, Arize и аналогичными.
— Опыт с корпоративными AI экосистемами, AI шлюзами, управлением жизненным циклом prompt и governance моделей.
— Понимание дизайна мультиагентных систем и оркестрации агентов.
— Более 2 лет опыта с RAG и MCP серверами.
— Знакомство с AWS и AWS Kiro.
— Опыт внедрения AI guardrails и мер безопасности.
— Знание CI/CD и практик автоматизированного тестирования.
Условия:
— Контракт до 31 декабря 2029 года с возможностью продления.
— Полная занятость.
— Полностью удалённая работа в пределах ЕС.
— Требуемый уровень английского C1.
— Старт как можно скорее.
Задачи:
— Написание продуктовых спецификаций, функциональных и нефункциональных требований для AI-продукта
— Ведение PoC от постановки задачи до приемки
— Определение, расчёт и трекинг продуктовых и бизнес-метрик
— Проектирование Human-in-the-Loop систем: ревью идей агента, валидация финансовых оценок, эскалация на стейкхолдеров
— Выгрузка и анализ метаданных из каталога: домены, метрики, процессы, владельцы
— Формирование Value Map — связь метрик и процессов с продуктами и финансовыми драйверами
— Проведение воркшопов с владельцами доменов и Data-офисом
— Презентация и обсуждение артефактов, сбор и обработка обратной связи
— Координация с командой каталога и AI-инженерами
— Организация доступа к метаданным и проработка интеграций
— Формализация требований и перевод бизнес-задач в технические постановки
— Участие в развитии AI-продукта на всех этапах — от идеи до production
Требования:
— Опыт работы от 3 лет в роли full-stack аналитика
— Опыт на стыке продуктовой аналитики, Data и системного анализа
— Опыт в BI или Data Science
— Опыт написания продуктовых спецификаций, функциональных и нефункциональных требований
— Опыт запуска PoC от постановки задачи до приемки
— Опыт работы с продуктовыми и бизнес-метриками: определение, расчёт, трекинг
— Опыт работы с AI-ассистентами или чат-ботами: проектирование диалогов, промпты, сценарии
— Опыт проектирования Human-in-the-Loop систем: ревью, валидация результатов, эскалация
— Продвинутый SQL для выгрузки и анализа данных
— Базовые навыки автоматизации
— Умение работать с метаданными и анализировать данные из каталогов
— Системное мышление: понимание взаимосвязи данных, процессов, финансовых показателей и AI
— Опыт проведения воркшопов и коммуникации со стейкхолдерами
Будет плюсом:
— Опыт работы с каталогами данных и метаданными
— Опыт в Data Governance
— Опыт в банковской сфере / финтехе
— Опыт построения Value Map
— Опыт взаимодействия с Data-офисом и AI-инженерами
Условия:
— Гибридный формат, Москва
— Техника предоставляется
— ДМС со стоматологией
— Компенсация фитнеса
— Скидки на обучение, кино, Skyeng
— Индексация ЗП
