Загружаем вакансии…
Что предстоит делать: Проектировать архитектуру бэкенда и фронтенда платформы, включая распределённую инфраструктуру между двумя странами. Разрабатывать real-time функциональность на Laravel Reverb (статусы сделок, уведомления).
200 000 – 300 000 ₽
- опыт работы в роли. от 1,6 года;
Зарплата не указана
• Вести полный цикл подбора, развивать онбординг и проводить Exit-интервью ( в среднем в работе 1-3 вакансии, штатность 30-40). • Координировать миграцию (Entry/Temporary/Visitor Permit, Yellow Slip): сбор документов, передача штатному миграционному агенту (в среднем 2-3 сотрудника в месяц).
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи: — сбор требований: взаимодействие с заказчиками и конечными пользователями, выявление потребностей в отчётности и дашбордах; — проектирование данных: проработка логики расчётов, постановка ТЗ разработчикам / дата инженерам на трансформацию данных от систем-источников до целевых витрин; — контроль качества данных: проверка корректности, полноты и консистентности данных для конечных пользователей; — развитие хранилища: участие в проектировании слоёв и витрин DWH, оптимизация запросов при работе с большими объёмами данных; — проектирование интеграций: понимание подходов к получению данных из смежных систем (REST API, Kafka, RabbitMQ, прямое обращение к БД); — улучшение процессов: оптимизация существующих процессов разработки BI-аналитики, ведение документации; — разработка и оптимизация отчётности: создание и доработка дашбордов в Tableau, оптимизация производительности и UI/UX. Требования: — уверенный SQL (фильтрация, подзапросы, агрегация, оптимизация); — понимание ETL/ELT-процессов и архитектуры хранилища данных; — опыт построения дашбордов и отчётности; — умение переводить бизнес-процессы в сущности хранилища; — ориентированность на результат, многозадачность, способность предлагать и внедрять решения. Будет плюсом: — опыт работы с Tableau (понимание принципов работы LOD, Table Calculations, Sets, логической модели данных, Data Blending); — опыт взаимодействия с PySpark, Hive (на уровне аналитика); — опыт взаимодействия с ИИ агентами. Условия: — формат работы на выбор: офис/гибрид/удаленка; — гибкий график (с 8 до 17, с 9 до 18 или с 10 до 19); — участие в проекте кафетерия льгот (ДМС, спорт, мобильная связь, обучение); — полугодовые премии; — корпоративные скидки до 30% на товары Спортмастер, Ostin, Funday, Demix; — внутреннее и внешнее обучение, конференции; — BestBenefits – сервис персонализированных скидок и привилегий; — технику предоставляем.
Зарплата не указана
• классический фарм Facebook и поддержание аккаунтов; • подготовка новых сетапов и работа с агентами;
Зарплата не указана
автоматизация процессов в CRM; AI-скоринг и квалификация лидов;
Зарплата не указана
-Участвовать в разработке внутренних и клиентских продуктов — не курировать со стороны, а кодить. -Распределять задачи внутри команды и следить за нагрузкой разработчиков.
Зарплата не указана
-Анализировать предметную область, выявлять зависимости между системами, определять границы сервисов и точки интеграции. -Готовить системные спецификации: функциональные и нефункциональные требования (производительность, безопасность, масштабируемость, надёжность), критерии приёмки, User Stories и Use Cases.
Зарплата не указана
We're building AI agents for performance marketing. Plurio, the AI agent for media buying teams running $300K–$15M/month on Google, Meta, and TikTok. It connects to your internal backend data and your ad accounts, automates analysis and optimization, saves 50% of time, and boosts ROAS by 10–30%. Our agents already run $500M+/year in ad spend. Since our public release in March, our customer base has grown 4× in 10–12 weeks. Our goal is the autonomous user acquisition factory that runs 10× better than anything before, growing budgets under management to $30B/year. Задачи: — Вы будете руководить командой и агентом, отвечать за рост клиентских метрик. — Улучшать и обучать агента, формировать методологию его работы: как он читает данные, анализирует сигналы, автоматизирует решения и действия, взвешивает параметры. — Встраивать логику медиабаинга в рабочие процессы и правила агента. — Собирать лучшие практики из собственного опыта, клиентского портфеля и рынка, адаптировать их для агента и клиентов разных вертикалей. — Совершенствовать агента совместно с продуктовой командой и AI маркетинговыми инженерами. — Работать с клиентским портфелем: обучать команды клиентов работе с агентом, улучшать и контролировать рабочие процессы, правила и процессы внутри агента для роста метрик клиентов. — Общаться с руководителями по привлечению пользователей, CMO и лидерами перформанс-маркетинга клиентов, обучать их, разбирать кейсы, находить новые задачи для агента. — В случае, если агент управляет рекламой клиента, вы вместе с агентом и AI маркетинговыми инженерами становитесь командой клиента по Meta Ads, определяете логику и механику работы. Требования: — Опыт управления рекламным бюджетом в Meta от $1M в месяц. — Опыт разработки стратегии, структуры, подходов к тестированию, автоматизации и найму команды, как лично, так и через команду. — Глубокое понимание работы Meta: сигналы, аукционы, структура аккаунтов, логика оптимизации. — Опыт управления командой из минимум 3-4 человек: медиабаеры, аналитики, креативные продюсеры. — Умение объяснять логику и механику работы команде и отстаивать решения на уровне CMO. — Опыт работы с автоматизацией: создание собственной или интеграция внешних сервисов, понимание CPA, правил масштабирования и остановки, логики принятия решений. — Знание потребительских воронок: мобильные, веб, web-to-app, app-to-app, особенности окон конверсии, задержек атрибуции и отслеживания доходов. — Опыт создания или соучастия в создании креативной фабрики для Meta: анализ, механика тестирования и генерация. — Свободное владение английским языком, уверенное общение и письменная коммуникация с англоязычными клиентами. Условия: — Работа в команде, использующей AI-агентов во всех функциях: инженерия, продажи, операции, клиентские проекты. — Обучение использованию и созданию агентов, интеграция вашего опыта в них. — Прямая работа с основателями и руководством компании. — Компенсация до $15K в месяц, включая базовую часть и бонусы за результат.
Show contacts Job description Ищем QA Intern для тестирования продукта и повышения стабильности платформы SpaceAI — защищённого слоя между ИИ/LLM/AI-агентами и корпоративными системами. Обязанности: тестировать web‑интерфейс и API;
Зарплата не указана
Чем предстоит заниматься: — Создание команды AI-агентов на платформе под конкретные проектные задачи; — Проектирование архитектуры продукта с использованием AI-платформы; — Эффективное использование мультиагентной платформы для генерации кода, тестов, документации; — Формулирование задач для AI-агентов, контроль качества результатов; — Оркестрация процесса разработки через платформу; — Развитие продукта для заказчика, рефакторинг, новые модули, организация процесса жизненного цикла продукта; — Проведение первичных рабочих сессий с экспертами заказчика (сбор требований за 2 часа); — Извлечение доменных знаний из бизнес-экспертов и трансформация их в требования к продукту; — Демонстрация прототипов, сбор обратной связи, итерации; — Управление ожиданиями клиента, коммуникация сроков и ограничений. Требования: — 3+ лет опыта в коммерческой разработке ПО или ИТ консалтинге; — Опыт самостоятельной реализации проектов от идеи до продакшена (хотя бы 2-3 проекта) в роли архитектора и/или team-lead; — Опыт прямого общения с заказчиком (не через менеджера); — Практический опыт работы с LLM / генеративным AI в разработке; — Проектирование архитектуры под бизнес-задачу, выбор технологий, оценка масштабируемости; — Промпт-инжиниринг, работа с мультиагентными системами, понимание возможностей и ограничений генеративного AI; — Способность понять бизнес-задачу и предложить продуктовое решение, а не просто написать код по ТЗ; — Умение ограничить объём работ, отделить MVP от «хотелок», уложиться в сроки; — Опыт проведения рабочих сессий с экспертами заказчика, извлечение знаний, управление дискуссией. 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.
Зарплата не указана
What you'll do Build enterprise-grade AI agents : As an Agent PM at Sierra, you will be responsible for partnering directly with our engineers and customers to build and ship AI agents that handle thousands of customer conversations a day. What you'll bring 5-7+ years experience in product development of highly technical products.
Зарплата не указана
Чем предстоит заниматься: техническим лидерством в команде разработки и организацией работы продуктовой команды; реализацией интеграций на техплатформе (PlatformEco, Gravitee);
Зарплата не указана
— развивать Instagram, Telegram и VK как единую систему; — разработать контент-стратегию MNE MANIK;
20 000 – 25 000 ₽
💎 Сбор и документирование требований для e-learning платформы с 15M пользователей: написание user stories с критериями приёмки, gap- и конкурентный анализ, визуализация бизнес-процессов и UML-диаграммы, работа со стейкхолдерами на этапе пресейла, использование AI-инструментов в ежедневном workflow аналитика.
Зарплата не указана
• Разрабатывать продукты с нуля и на базе MVP. • Проектировать архитектуру и принимать технические решения.
130 000 – 130 000 ₽
- 5+ years in IT overall, including 2+ years hands-on building applications, agents, and automations on top of LLMs - applying generative AI to real products and business tasks — and demonstrated seniority owning solutions end to end. - Hands-on experience with RAG and retrieval: embeddings, vector databases, tuning retrieval quality.
Зарплата не указана
Dear friends, we are looking for highly skilled Machine Learning Experts to contribute to an AI training project involving model development, training and inference systems, numerical computing, performance optimization, and Python. The work involves creating, solving, reviewing, and validating challenging machine-learning engineering tasks.
80 – 150 $
до 15 000 $