Задачи:
— Проводить демонстрации продуктов и встречи с лидами из сегмента SMB для презентации B2B решений Keepgo и заключения сделок.
— Общаться с лидами через различные каналы (email, WhatsApp, онлайн-встречи) до успешного закрытия сделки.
— Развивать и демонстрировать глубокие знания телекоммуникационных и программных продуктов Keepgo, включая esimba.ai и IoT решения на business.keepgo.com.
— Эффективно доносить клиентам особенности, преимущества и бизнес-ценность продуктов.
— Строить доверительные отношения с клиентами, понимая их бизнес-потребности и предлагая индивидуальные решения.
— Поддерживать местных партнеров в процессе продаж, предоставляя экспертные знания о продуктах и помогая закрывать сделки.
— Обеспечивать постоянное сопровождение лидов и профессиональный клиентский опыт на протяжении всего цикла продаж.
— Следить за рыночными тенденциями, активностью конкурентов и развитием в телекоммуникационной и SaaS индустриях.
— Сотрудничать с внутренними командами для согласования усилий по продажам с бизнес-целями и потребностями клиентов.
Требования:
— Свободное владение английским языком на уровне fluent/native, способность общаться с разными акцентами.
— Высшее образование в области бизнеса, маркетинга, телекоммуникаций или смежных областях (или эквивалентный практический опыт).
— Минимум 6 месяцев опыта в B2B продажах и работе с программным обеспечением/SaaS продуктами.
— Техническая грамотность и способность быстро осваивать новые технологии и цифровые продукты.
— Сильные навыки ведения переговоров, презентаций и коммуникации.
— Умение устанавливать контакт и выстраивать доверительные отношения с клиентами.
— Понимание процессов продаж SMB в Европе и управления взаимоотношениями с клиентами.
— Опыт работы с CRM системами и инструментами продаж будет плюсом.
— Опыт в телекоммуникационной, SaaS или технологической индустрии на европейских рынках будет преимуществом.
Условия:
— Полностью удаленная, долгосрочная работа.
— Оплачиваемый отпуск.
— Возможность работать с международными B2B технологическими продуктами.
— Работа с измеримыми результатами.
— Сотрудничество в гибкой и командной среде.
Особенности процесса и сотрудничества:
— Возможны запросы рекомендаций от предыдущих руководителей.
— Может проводиться проверка биографии.
— Требуется установка программного обеспечения для мониторинга на рабочем устройстве.
О проекте и команде:
Технологическая компания, развивающая quantitative-инфраструктуру и ML-решения для рынков цифровых активов. Проект находится на pre-launch стадии, команда специализируется на quant research, machine learning и blockchain-разработке.
Задачи на этой роли:
— Полный цикл исследований по краткосрочной микроструктуре, LP/хеджированию, исполнению, межплощадочным сигналам, распределению риска и смежным задачам crypto/DeFi;
— Дизайн исследования: гипотеза, target/разметка, baseline, метрики, причинно корректная OOS-проверка, анализ режимов и явные критерии GO/NO-GO;
— Работа с данными: поиск источников, выравнивание времени, контроль качества, построение признаков и воспроизводимые контракты данных;
— ML/DL по структуре задачи; RL или другие методы последовательного управления - только когда они действительно оправданы;
— Реалистичная симуляция и торговая экономика: комиссии, проскальзывание, ликвидность, задержки, adverse selection, impact, fill assumptions, хеджирование и синхронизация DEX/CEX;
— Paper/shadow-стратегии, анализ sim-to-real и совместная работа с quant developer при переносе доказанных решений в production;
— Инженерный стандарт исследования: воспроизводимые эксперименты, чистый Python, критичные проверки, мониторинг и дисциплинированное использование LLM/агентов.
Ожидания от кандидата:
— Проверяемый опыт 2-3 Quant/ML проектов, где вы лично отвечали за существенную часть цепочки от постановки задачи и данных до проверки, кода и решения о внедрении либо GO/NO-GO;
— Отличный Python и сильная инженерная база: вы сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код;
— Сильную статистику, вероятность, оптимизацию и работу с временными рядами: временную зависимость, leakage, selection bias, uncertainty и честную OOS-проверку;
— Глубокое практическое понимание микроструктуры и исполнения: order book/flow, liquidity, latency, fees, slippage, adverse selection, impact, sizing и hedging.
— Сильное практическое владение ML/DL для последовательных финансовых данных и способность отличать реальный сигнал от оптимизации метрики;
— Высокую самостоятельность: структурировать неясную проблему, выбирать наиболее информативный эксперимент, быстро останавливать слабые гипотезы и принимать решения на основании доказательств;
— Рабочее понимание структуры crypto-рынка. Прямой опыт DeFi/DEX будет плюсом, но сильный CEX/microstructure опыт может его компенсировать при быстрой адаптации.
Условия и возможности:
— Полная занятость, 5/2, гибридный/удаленный формат, офис в центре Москвы;
— Работа с реальным капиталом, где качество исследования, реалистичность исполнения и риск-контроль имеют прямое значение;
— Прямая работа с Quant/ML, разработкой и руководством компании, высокая самостоятельность и короткий цикл обратной связи;
— Небольшая команда, где сильное исследование может стать production-системой, а не закончиться презентацией;
— Компенсация всех необходимых инструменты и ПО для работы.
Задачи:
— Владение продуктом 3P выплат и сборов от стратегии и приоритизации до спецификаций, разработки и запуска
— Определение и поддержание дорожной карты продукта для интеграций с финансовыми партнерами (FP) и прямыми банковскими каналами
— Написание детальных спецификаций, понятных инженерам для реализации
— Проектирование пользовательского пути и фронтенд-опыта для потоков выплат и сборов с акцентом на потребности клиентов
— Оценка финансовых партнеров и банков по цене, покрытию каналов, сложности интеграции, лицензированию и надежности, с рекомендациями по интеграции
— Руководство процессом интеграции новых FP: определение объема, спецификации, координация с инженерией и запуск
— Понимание влияния FP и банковских отношений на фондовую структуру (FOF) и проектирование с учетом ограничений
— Отслеживание рынка FP и платежной инфраструктуры, знание ключевых игроков и особенностей
— Ежедневное взаимодействие с соучредителями, операциями с клиентами и инженерной командой
— Согласование с финансовыми партнерствами по оценке FP и банков и передача требований продукта
— Тесное сотрудничество с отделами комплаенс и юридическим по лицензированию и требованиям безопасности средств
— Сбор обратной связи от клиентов по UX выплат и сборов для информирования дорожной карты
Требования:
— 6-10 лет опыта в продукте с глубокими знаниями инфраструктуры кросс-граничных платежей: выплаты, сборы, виртуальные счета, интеграции FP/банков
— Опыт запуска продуктов с обеих сторон движения денег: исходящие выплаты и входящие сборы
— Практический опыт интеграции с провайдерами платежной инфраструктуры
— Глубокое понимание механики платежей, потоков средств, ограничений коридоров и влияния лицензирования
— Четкое мнение о UX для B2B платежей, понимание потребностей клиентов при размещении заказов
— Опыт работы в лицензированной компании по кросс-граничным платежам или в компании по платежам со стабильной монетой на стадии Series A–C
Условия:
— Удаленная работа
Удалённоsenior
Зарплата не указана
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.
Формат: курс пройдет онлайн с октября 2026 по май 2027 года. Занятия — раз в неделю, где 80% времени будет посвящено практике.
Этот курс для тебя, если ты:
— учишься в вузе;
— уверенно владеешь базовыми конструкциями C;
— понимаешь, как работают указатели, структуры данных и динамическая память;
— знаешь основные алгоритмы и структуры данных.
Будет плюсом опыт разработки под Linux.
18 сентября — онлайн-трансляция с подробным рассказом о практических курсах и ответами на вопросы. После вебинара пройдет обзорная лекция про системное программирование и роль языка С.
Задачи:
— Разрабатывать mobile-first игровой интерфейс: live-плеер, ставки и cash-out в один тап, отрисовка раундов и множителей в реальном времени.
— Реализовывать realtime-взаимодействие клиента и сервера через WebSocket / Socket.IO: синхронизация раундов, лидерборды, чат в лобби.
— Писать серверную логику на Node.js + TypeScript + Express 5: betting engine, обработка исходов, история ставок.
— Работать с PostgreSQL + Prisma, использовать Redis для кэширования и синхронизации состояния.
— Покрывать код тестами на Vitest, участвовать в code review.
— Поднимать и поддерживать локальное окружение через Docker Compose.
Цели на первые 1–3 месяца:
— Вместе с командой довести продукт до работающего прототипа и беты.
— Возможность влиять на код, архитектуру, технические решения и развитие продукта.
Требования:
— 3+ года коммерческой разработки на TypeScript — Node.js на бэкенде и React на фронтенде.
— Практический опыт с realtime-системами и WebSocket / Socket.IO.
— Понимание синхронизации состояния, latency, reconnect-механик и других особенностей realtime.
— Уверенная работа с PostgreSQL и Redis.
— Опыт построения REST- и WebSocket API.
— Понимание производительности и отзывчивости интерфейсов на мобильных устройствах.
— Аккуратная работа с тестами (Vitest / Jest) и Git-flow.
— Самостоятельность и уровень ответственности Middle+.
— Опыт в iGaming / betting, понимание игровых механик и принципов provably fair.
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с Kafka / KafkaJS.
— Опыт с ClickHouse.
— Работа с видеопотоками (HLS / .m3u8) или computer vision.
— Опыт разработки PWA и мобильной оптимизации.
— Опыт построения высоконагруженных realtime-систем.
Условия:
— Full-time.
— Испытательный срок — 1 месяц.
— Удаленная работа.
— Конкурентный доход.
О роли:
Мы запускаем направление GEO (Generative Engine Optimization) — вывод компаний в ответы AI-ассистентов: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Copilot. Клиенты всё чаще ищут подрядчика не через Google, а спрашивая ассистента напрямую — и в этом ответе надо присутствовать.
Ниша очень молодая, людей с годами опыта именно в GEO на рынке практически нет, и мы их не ждём. Нам нужен сильный SEO-специалист, который уже начал разбираться в AI-видимости и хочет строить на этом карьеру. Глубину наберёте в процессе, на реальных проектах.
Вы будете работать сначала на нашей собственной компании — как на первом кейсе, а затем на клиентских проектах как отдельной услуге.
Задачи:
— Собирать baseline по каждому проекту: список промптов, замер текущей видимости по крупным моделям, разбор конкурентов и источников, которые модели цитируют
— Делать техническую базу: доступ AI-краулеров, рендеринг, JSON-LD разметка (Organization, Service, FAQPage, Person, sameAs), llms.txt, консистентность данных компании по всем источникам
— Перестраивать контент под цитируемость: страницы услуг, цен, кейсов, FAQ, сравнительные материалы
— Строить внешние сигналы: отраслевые каталоги, Wikidata, отзывы, публикации, работа с E-E-A-T
— Настроить и вести ежемесячный мониторинг Share of Voice по промптам и моделям, готовить отчёты с динамикой относительно конкурентов
— Постепенно собрать из этого воспроизводимую методику для нескольких клиентских проектов параллельно
Требования:
— Опыт в SEO от 2 лет, из них реальная работа с технической частью: structured data, индексация, архитектура сайта, а не только заказ текстов
— Портфолио: минимум один проект, где видно, что было до и что стало после, с цифрами — пусть даже классическое SEO
— Демонстрируемый интерес к AI-видимости: свои эксперименты, пробные замеры, прочитанные исследования, пет-проект, публикации — что угодно, что показывает: вы уже в теме, а не только слышали о ней
— Английский для работы с исследованиями и контентом
— Самостоятельность: поле новое, готовых инструкций нет, придётся ставить гипотезы, проверять и честно считать результат
Будет плюсом:
— Немецкий язык
— Опыт в B2B и IT-услугах
— Опыт в агентстве или на нескольких клиентских проектах одновременно
— Технический бэкграунд: умение написать скрипт для прогона промптов через API
— Готовность говорить с клиентом напрямую
Условия:
— Вход в направление на ранней стадии, пока конкуренция среди специалистов минимальная
— Свобода выбирать инструменты и строить методику с нуля
— Бюджет на инструменты мониторинга и обучение
Удалённо
от 60 000 ₽
ККипрская компания, специализирующаяся на выпуске структурированных финансовых продуктов
Задачи:
• вести полный бухгалтерский учёт по IFRS и законодательству Кипра (Companies Law, Cap. 113);
• отвечать за GL, AP, AR, payroll;
• готовить monthly / quarterly / annual financial reporting;
• участвовать в подготовке Group & consolidated reports;
• контролировать cash flow и платежи;
• участвовать в budgeting и variance analysis;
• готовить финансовую и управленческую отчётность для CEO;
• взаимодействовать с external auditors и консультантами;
• контролировать налоговую и обязательную отчётность.
Требования:
• опыт в accounting & finance на Кипре;
• опыт в investment / capital markets / brokerage;
• хорошее знание IFRS и Cyprus accounting legislation;
• практический опыт подготовки финансовой и налоговой отчётности на Кипре;
• опыт самостоятельного ведения бухгалтерии компании;
• понимание GL, AP, AR, payroll, cash flow и budgeting;
• опыт взаимодействия с внешними аудиторами;
• английский и русский языки на рабочем уровне.
Условия:
• Limassol, Cyprus
• hybrid\remote (рассматриваются кандидаты только с Кипра)
• предпочтительно сотрудничество по civil-law / service contract, также возможно оформление в штат
• небольшой объём регулярных операционных задач
• рассматривается фриланс-поддержка / парт-тайм сотрудничество
Наше основное направление - это финтех. В данный момент у нас имеется 3 действующих проекта которые предоставляют такие услуги как беззалоговые микрокредиты (PDL), микрокредиты под залог техники и ювелирных изделий (ломбард), микрокредиты под залог авто (авто ломбард). Проекты разделены территориально по странам: Казахстан, Россия, Филиппины. В рамках проектов мы создаем высоконагруженные, асинхронные, отказоустойчивые, безопасные финансовые сервисы. И что важно - постоянно добавляем новый инновационный функционал.
Задачи:
— Администрирование парка выделенных серверов под управлением OS Linux (Ubuntu) + Виртуальные машины на Proxmox;
— Администрирование сопровождаемого ПО на PHP (Yii2, Symfony, NodeJS);
— Поддержка и развитие систем мониторинга;
— Мониторинг, обнаружение, реагирование и исправление проблем на окружениях;
— Помогать команде в настройке окружений и CI/CD процессов;
— Документирование проделанной работы;
— Построение отказойстойчивых систем: networking (network load balancing + failover);
— web-applications (Nginx + PHP-FPM + RabbitMQ + PostgreSQL);
— databases (PostgreSQL, master-slave replication);
— Настройка и оптимизация под высокую нагрузку следующих сервисов: Nginx, Php-fpm, PostgreSQL;
— Обеспечение постоянного мониторинга всех сервисов и серверов;
— Обеспечение защищенной сети для удаленной работы над проектами с использованием VPN.
Требования:
— Опыт работы с инструментами DevOps, практические знания и понимание принципов CI/CD;
— Опыт работы и хорошее понимание работы Docker, docker-compose, Dockerfile;
— Понимание принципов работы k3s/k8s;
— Опыт написания bash-скриптов или Python;
— Понимание принципов работы TCP/IP, NAT, VPN, DNS.
Условия:
— Трудоустройство согласно ТК РК, ТК РФ;
— Работа в команде.
Чем предстоит заниматься:
Управление полным циклом реинжиниринга бизнес-процессов через внедрение инновационных ИИ решений: от поиска идеи до тиражирования;
Взаимодействовать с руководителями и владельцами процессов в различных бизнес-командах для выявления наиболее перспективных ИИ-возможностей;
Определять приоритеты инициатив на основе окупаемости, масштабируемости, простоты внедрения и соответствия стратегии;
Сотрудничать с группой по управлению ИИ и сетью ИИ-чемпионов для выработки лучших практик, правил и рекомендаций по использованию;
Повышать ИИ-грамотность и выступать внутренним популяризатором культуры использования ИИ в рабочих процессах;
Определять метрики успеха использования агентов (сэкономленное время, снижение затрат, влияние на выручку и др.).
Для нас важно:
Опыт в стратегическом/операционном консалтинге с акцентом на проектирование операционных моделей, повышение эффективности процессов и управление трансформационными проектами;
Опыт руководства всеми этапами проектов по внедрению технологий или цифровых решений;
Практический опыт внедрения ИИ решений по автоматизации с промышленным тестированием в бизнес-среде;
Подтвержденный опыт реализации межфункциональных инициатив и технологической трансформации процессов;
Опыт применения ИИ в реальных рабочих процессах (не просто эксперименты);
Опыт достижения измеримых бизнес-результатов (рост выручки, снижение затрат, экономия времени) через технологические инициативы.
Работа в группе НЛМК - это:
ДМС, включая стоматологию;
Страхование жизни и страховка для путешественников;
Корпоративная мобильная связь;
Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
Возможность обучения за счет работодателя;
Активная корпоративная жизнь;
Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
Бесплатный доступ к электронной библиотеке.
Задачи:
— проектировать новые мета-системы и развивать существующие;
— разрабатывать социальные механики, фарм-системы, LiveOps-события и другие долгосрочные игровые активности;
— самостоятельно прорабатывать игровые механики от концепции до детальной спецификации;
— готовить понятные и качественные технические задания для команды разработки;
— выступать Feature Owner'ом своих систем и сопровождать их на всех этапах производства;
— анализировать результаты после релиза и развивать систему через новые итерации;
— нести ответственность за влияние своих систем на ключевые продуктовые метрики.
Требования:
— 5+ лет опыта работы Game Designer и от 3 лет опыта на midcore mobile F2P-проектах;
— сильный системный геймдизайн;
— отличное понимание базовых принципов UX/UI;
— опыт проектирования мета-систем и долгосрочной прогрессии;
— понимание того, как различные игровые системы работают вместе и формируют общий игровой опыт;
— опыт подготовки качественной проектной документации и технических заданий;
— умение самостоятельно вести фичу от идеи до релиза;
— опыт работы с аналитикой и продуктовыми метриками;
— умение формулировать, приоритизировать и проверять гипотезы;
— любовь к анализу успешных игровых систем и лучших практик рынка.
Будет большим плюсом:
— опыт проектирования социальных систем, кланов, гильдий, PvP, LiveOps или событийных механик;
— опыт проектирования систем прогрессии и долгосрочной мотивации;
— опыт управления небольшими кросс-функциональными командами;
— опыт проведения A/B-тестов;
— активное использование AI-инструментов для повышения эффективности работы (или желание быстро их освоить).
Условия:
— возможность напрямую влиять на развитие продукта и его ключевые направления;
— работу в небольшой команде с быстрым принятием решений и минимумом бюрократии;
— тесная работа с CEO / Product Owner и возможность влиять на стратегию развития игры;
— высокий уровень самостоятельности и ответственности;
— возможность создавать новый успешный midcore-продукт практически с нуля, а не поддерживать legacy;
— кипрское юридическое лицо;
— фиксированная заработная плата в евро независимо от региона проживания;
— возможность удалённой работы из любой точки мира;
— забота о сотрудниках: компенсация 50% затрат на обучение, ДМС, спорт и другие потребности;
— широкие возможности для карьерного роста: индивидуальные планы для каждого сотрудника, повышение заработной платы в зависимости от профессионального роста.
Задачи:
— Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных;
— Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов на месте;
— Формализация производственных задач в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
— Сбор, выгрузка, очистка и консолидация данных из производственных и корпоративных информационных систем;
— Анализ данных технологических процессов, поиск закономерностей, факторов влияния и причин отклонений;
— Разработка, обучение и валидация ML-моделей для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
— Разработка и внедрение CV-решений;
— Подготовка датасетов, разметка данных, организация процессов сбора и актуализации обучающих выборок;
— Проверка гипотез, проведение пилотных проектов и оценка экономического эффекта;
— Визуализация результатов анализа, подготовка отчетов и рекомендаций для производственных подразделений;
— Взаимодействие с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами.
Требования:
— Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML;
— Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision;
— Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами;
— Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение;
— Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками;
— Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать “в поле”;
— Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике;
— Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет преимуществом;
— Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV;
— Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения;
— Опыт построения CV-моделей;
— Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы, систем АСУ ТП);
— Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
— Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой;
— Применение LLM в разработке решений;
— Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов, надежность оборудования;
— Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели;
— Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, снижение брака, снижение простоев, рост производительности, снижение расхода ресурсов.
Условия:
— ДМС, включая стоматологию;
— Страхование жизни и страховка для путешественников;
— Корпоративная мобильная связь;
— Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
— Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
— Возможность обучения за счет работодателя;
— Активная корпоративная жизнь;
— Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
— Бесплатный доступ к электронной библиотеке.
Задачи:
– Разработка, создание и поддержка масштабируемых конвейеров обработки данных с использованием Apache Spark и современных платформ обработки данных.
– Разработка и оптимизация архитектур хранилищ данных для поддержки рабочих процессов анализа данных и машинного обучения.
– Внедрение моделей и структур данных, обеспечивающих качество, согласованность и доступность данных.
– Сотрудничество со специалистами по анализу данных и аналитиками для понимания потребностей в данных и предложения решений.
– Обеспечение безопасности данных и соответствия нормативным требованиям.
– Мониторинг и устранение неполадок, связанных с производительностью и надежностью конвейера обработки данных.
– Постоянное совершенствование процессов и передовых методов обработки данных.
– Взаимодействие с межфункциональными командами и участие в технических дискуссиях.
– На руководящей должности оказание технической поддержки и наставничество младших инженеров.
Требования:
– Опыт работы с Python или Scala/Java.
– Углубленные знания SQL.
– Практический опыт работы с Apache Spark, Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric.
– Понимание концепции и архитектуры хранилища данных (data lakehouse).
– Понимание основ распределенных систем.
– Навыки моделирования данных и создания хранилищ данных.
– Опыт работы с облачными архитектурами данных на платформах AWS, Azure или GCP.
– Готовность к обучению и экспериментам с разными решениями.
– Ценить баланс между работой и личной жизнью, избегать сверхурочной работы.
– Умение просить о помощи и работать в команде.
Задачи:
– Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI.
– Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника.
– Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning.
– Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage.
– Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces.
– Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking.
– Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях.
Требования:
– Опыт backend-разработки на Python от 3 лет.
– Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы.
– Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом.
– Уверенное владение Python.
– Здравый смысл в использовании ИИ-агентов.
– Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов.
– Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA.
– Опыт работы с микросервисами.
– Умение писать тесты для критичной backend-логики.
– Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.
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
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
Задачи:
• Ручное тестирование веб-платформы.
• Проведение функционального и нагрузочного тестирования.
• Подготовка тест-кейсов, чек-листов и тест-отчётов.
• Проверка API.
Требования:
• Опыт работы Manual QA от 2 лет.
• Практический опыт ручного тестирования веб-платформ.
• Знание основных принципов и видов тестирования.
О проекте и формате работы: Ищем сильного технического специалиста для участия в разработке enterprise-решений на базе платформы BPMSoft. Работа полностью удаленная по договору с ИП.
Локация: Только РФ.
Статус: Обязательно наличие открытого статуса ИП.
График: Full-time.
Оплата: Почасовая ставка. В пересчете на фултайм доход составляет от 150 000 до 235 000 руб. до вычета НДС.
Задачи:
— Разработка сложной бизнес-логики и микросервисов на платформе BPMSoft.
— Проектирование архитектуры интеграций между системами.
— Написание чистого кода с применением паттернов проектирования.
— Оптимизация производительности высоконагруженных участков системы.
— Настройка инфраструктуры развертывания (CI/CD) и сопровождение веб-серверов приложения.
Требования к кандидату:
Hard Skills (Обязательно):
— Уверенный опыт коммерческой разработки именно на платформе BPMSoft (не просто Creatio/Terrasoft, а понимание специфики BPMsoft).
— Глубокое знание архитектурных паттернов (GoF, SOLID) и умение применять их в low-code/no-code среде.
— Опыт интеграции через Web-запросы: проектирование контрактов REST API и работа с SOAP.
— Владение Git (предпочтительно GitLab): ветки, MR/PR, разрешение конфликтов.
— Понимание процесса деплоя приложений BPMSoft, настройка IIS/Nginx или других веб-серверов.
— Экспертный уровень PostgreSQL: сложные JOIN'ы, оконные функции (OVER), самостоятельный анализ планов запросов (EXPLAIN ANALYZE), тюнинг индексов.
— Практический опыт написания Unit-тестов для проверки бизнес-логики.
Будет плюсом:
— Опыт профилирования памяти и CPU под высокой нагрузкой.
— Навыки оптимизации SQL-запросов «под капотом».
— Опыт настройки брокеров сообщений (RabbitMQ/Kafka) — если есть, обязательно укажите.
Удалённоsenior
150 000 – 235 000 ₽
УдалённоmiddleМосква
Зарплата не указана
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 59 · Job Hunters
