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
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.
Требуется специалист на позицию Senior AI/ML Engineer.
Требуемые навыки:
— Python
— OpenCV
— Deep Learning
— Компьютерное зрение
— Agentic systems
— FastAPI
— Langgraph
— DeepEval
— Langfuse
— vLLM
Вакансия предполагает полный рабочий день с возможностью удалённой работы.
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.
Arango delivers a unified, natively multimodel contextual data platform that powers AI agents, assistants, and applications with the unified, current, and trusted business context needed to reason, decide, and act at scale. The Arango Contextual Data Platform connects...
Задачи:
— Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения
— Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных
— Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику
— Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents
— Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений
— Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат
Требования:
— Опыт промышленной разработки от 3 лет
— Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе
— Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами
— Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов
— Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP
— Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования
— Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации
— Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком
Будет преимуществом:
— Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification)
— Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов
— Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями
Условия:
— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально)
— Профессиональный рост и участие в масштабных проектах
— Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией
— Сильную ИТ-команду и поддержку руководства
— Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Задачи:
— Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения
— Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных
— Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику
— Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents
— Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений
— Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат
Требования:
— Опыт промышленной разработки от 3 лет
— Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе
— Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами
— Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов
— Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP
— Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования
— Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации
— Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком
Будет преимуществом:
— Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification)
— Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов
— Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями
Условия:
— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально)
— Профессиональный рост и участие в масштабных проектах
— Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией
— Сильную ИТ-команду и поддержку руководства
— Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Задачи:
• Проектирование и разработка сложных Агентных и AgenticRAG систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости
• Разработка решений начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования
Требования:
• Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы ведущих технических и научных ВУЗов (МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИТМО, МИФИ и др.)
• Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов
• Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектировании архитектуры AI решений
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку
• Высокий уровень владения Python и SQL
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers
• Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG систем
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)
• Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.)
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.)
• Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker)
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)
Условия:
• Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом
• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования
• Бесплатная подписка СберПрайм+
• Скидки на продукты компаний-партнеров
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• Корпоративная пенсионная программа
• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
Компания AI research lab 42 — лаборатория, разрабатывающая автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.
Задачи:
— TradFi Research Lead: построить и возглавить research-направление в traditional markets, разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production
— AI Researcher — Autonomous Research: перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, генерировать гипотезы, тестировать и оптимизировать стратегии
— Quantitative Researcher — Crypto MFT: полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies, поиск alpha и backtesting, production и мониторинг live performance
Требования к кандидату:
— TradFi Research Lead: 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий, опыт с equities / futures / options / FX, опыт лидерства
— AI Researcher — Autonomous Research: MFT/HFT researcher, сильное понимание market microstructure, статистики и Python/ML, способность формализовать research-процесс для автоматизации
— Quantitative Researcher — Crypto MFT: 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL
Условия:
— B2B контракт
— помощь с релокацией в Амстердам по high skilled migrant visa
— оформление в голландскую компанию с 30%ным налоговым рулингом
AI Research Lab 42 разрабатывает автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.
Первый фокус лаборатории — финансовые рынки: AI-система работает как автономный трейдер, а полученный капитал финансирует дальнейшие исследования. Параллельно лаборатория ведёт исследования в области биологии человека, нейротехнологий и фундаментальной физики.
В trading research открыто 3 позиции:
TradFi Research Lead
Задача — построить и возглавить research-направление в traditional markets: разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production.
Требования: 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий, опыт с equities / futures / options / FX, опыт лидерства обязателен.
AI Researcher — Autonomous Research
Задача — перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, которая сама генерирует гипотезы, тестирует и оптимизирует стратегии.
Требования: MFT/HFT researcher с сильным пониманием market microstructure, статистики и Python/ML, способный формализовать research-процесс для автоматизации.
Quantitative Researcher — Crypto MFT
Задача — полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies: от поиска alpha и backtesting до production и мониторинга live performance.
Требования: 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL.
Условия:
— Работа удалённо по B2B контракту
— Через полгода релокация в Амстердам по high skilled migrant visa
— Оформление в голландскую компанию с 30% налоговым рулингом
Компания Top Selection приглашает на позицию Senior Python Developer для работы в финансовом секторе (банк) в формате полного рабочего дня удаленно из России, Беларуси или Казахстана. Оформление предполагается через ИП, заработная плата составляет 250-270 тысяч рублей в месяц до вычета налогов. Кандидат должен иметь не менее 4 лет коммерческого опыта разработки на Python, владеть хотя бы одним из фреймворков FastAPI или Litestar (Starlite), а также иметь опыт работы с AsyncIO, concurrency и multiprocessing. Требуется знание Kafka и Redis PubSub, опыт работы с PostgreSQL (с использованием sqlalchemy) и Redis. Важным является понимание и опыт реализации наблюдаемости систем (трейсинг, логи, метрики). Опыт работы с Event-Driven архитектурами, включая проектирование и разработку таких систем с нуля, будет преимуществом, как и знание других архитектурных подходов. Необходимо умение работать с Git, Docker и CI/CD, а также опыт тестирования собственных решений без поддержки команды тестирования. Дополнительным плюсом считается опыт работы с Coding Agents.
DomainTools is looking for a Principal Product Manager to join its Product team. This role is responsible for growing and refining data products that drive threat intelligence solutions, with API-first delivery and integration into UI, AI, and third-party experiences and workflows. It is a strategic role with high impact and visibility inside and outside the company.
The ideal candidate is a strong leader and successful product manager with a track record of delivering market-leading data products, based on insights from direct customer interaction and big-data analysis.
The product manager is expected to contribute solid knowledge of business constraints and prioritize opportunities, deep knowledge of users and customers, and understanding of platforms customers use to engage with products. They must track industry trends and competitive landscape relevant to their products.
The product manager collaborates closely with engineering, marketing, sales, and solutions engineering teams to deliver world-class solutions. This is an individual contributor role requiring influence through data and logic.
Basic Qualifications:
— Minimum 7 years in cybersecurity or data-related product management, delivering data-driven analytics and products
— Deep knowledge of business and customers, understanding data product usage and value
— Experience with threat intelligence products, threat feeds, APIs, and related technologies
— Experience interacting with customers using data warehousing, data science, and Big Data technologies
— Experience integrating data products into third-party environments (customer and partner ecosystems)
— Experience working with Agile (kanban/scrum) development teams and processes
— Excellent people skills working cross-functionally from ideation to market
— Excellent writing, communication, and presentation skills
— US-based with willingness to accommodate core hours overlapping 9am-3pm US Pacific time
Preferred Qualifications:
— Experience in cybersecurity investigations, threat defense, incident response, or related activities
— Solid understanding of cybersecurity market and modern security architectures
— Familiarity with cybersecurity data domains including DNS, IP, TLS/SSL certificates, web crawl, BGP, NetFlow data
— Experience with real-time data collection, processing, and delivery
— Experience with large language models (LLMs) and agentic workflows
— Experience with data products leveraging predictive analytics / machine learning (ML)
— Experience with distributed systems and cloud computing
Bitmanager.ai is an AI startup operating in the fast-growing area of conversational AI agents.
Languages required: Russian and English (professional proficiency).
Work format: On-site in Moscow.
Задачи:
— Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов.
— Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
— Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
— Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.
Требования:
— Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
— Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
— Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
— Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
— Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
— Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
— Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
— Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
— Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
— Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
— Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
— Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
— Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Условия:
— full-time
Вакансия предполагает работу на позиции Senior Data Science специалиста с полной занятостью и удалённым форматом в России. Основные задачи включают разработку сервисов для ИИ платформы, предназначенной для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов, а также подготовку серверной части для таких агентов, включая тестирование фреймворков и работу с opensource агентами. В обязанности также входит создание сервиса управления реестром и навыками агентов, а также разработка единого сервиса для баз знаний с интеграцией крупных корпоративных источников. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре и ограничениях современных языковых моделей, иметь опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. Важны знания принципов проектирования AI-агентов, включая управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Требуется опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения, а также понимание рисков, связанных с prompt injection, некорректным tool calling, утечкой данных и избыточными правами доступа. Необходим опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков, умение оценивать стоимость, задержки и масштабируемость LLM-решений. Желателен опыт в e-commerce, retail или других высоконагруженных продуктовых системах, а также владение инструментами Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Кандидат должен иметь опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference, а также fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent систем и понимание принципов информационной безопасности, конфиденциальности и работы с персональными данными также обязательны.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
About the Role:
We are seeking a highly motivated and licensed Property & Casualty (P&C) Insurance Broker to join our team as part of a critical pilot to launch a P&C broker model at Gusto. You will be essential in evolving Gusto's business insurance channel by acting as a licensed agent to quote and issue business insurance policies with our NEXT Insurance carrier partner. You will use your expertise to provide direct support and an improved experience for small business customers with complex insurance needs, helping to capture meaningfully higher revenue and accelerating the development of our AI Insurance Advisor.
About the Team:
This team is crucial to solving customer experience gaps and optimizing our offline insurance channels. You will be a SME who is part of the "human-in-the-loop" workflows required to train and optimize Gus as an AI insurance advisor. Our collective vision is to be an expert advisor that supports small businesses through every stage of growth, with this pilot being key to establishing our digital insurance agency and licensed agent integration.
Here’s what you’ll do day-to-day:
— Make outbound dials to prospective and existing small business clients to assess their complex P&C insurance needs and recommend suitable coverage options.
— Quote and issue Property & Casualty policies, primarily with the NEXT Insurance carrier, in our offline sales channel.
— Achieve required daily, weekly, and monthly sales activity expectations.
— Provide human-in-the-loop support to optimize the AI Insurance Advisor, Gus, and assist customers with more complex needs.
— Maintain client relationships, manage policy renewals, and facilitate changes or endorsements to existing policies.
— Act as a trusted liaison between clients and carriers, including assisting clients with reports of losses and claims settlement when necessary.
— Actively work to cross-sell and up-sell additional P&C lines of coverage and strive to achieve monthly production goals for units and/or revenue.
— Maintain accurate and up-to-date client records and policy documentation within CRM systems (SFDC workflow).
— Use AI-powered workflows as a core part of how you sell: running assigned tools daily, surfacing friction and inefficiencies as you find them, and collaborating with your team to influence what gets built or improved next.
— Stay current on industry trends, products, regulations, and underwriting guidelines to provide accurate advice and ensure compliance.
Here’s what we're looking for:
Experience in the field:
— Proven experience in insurance sales or brokerage, with coverage level knowledge of commercial P&C products (e.g., Workers' Compensation, BOP, Commercial Auto, E&O).
— 4+ years
Licensing:
— An active Property & Casualty insurance producer’s license
Communication & Interpersonal Skills:
— Excellent verbal and written communication, active listening, and strong interpersonal skills to build rapport and explain complex concepts clearly.
Sales & Negotiation:
— Strong sales and negotiation abilities with a proven ability to meet sales targets.
Technical Proficiency:
— Working knowledge of carrier quoting systems, proficiency in insurance software, and familiarity with CRM systems like Salesforce (SFDC).
— Comfortable using AI tools and automation to enhance productivity, decision-making, and problem-solving.
Mindset:
— A demonstrated passion for delivering an incredible customer experience and genuine empathy for small business owners.
Attributes:
— Highly self-motivated, goal-oriented, and an entrepreneurial ownership mentality to thrive in a fast-paced, high-energy environment.
AI Fluency:
— Proven, day-to-day experience integrating AI into how you work - across writing, research, prep, and summarization as a core part of your workflow, with a track record of giving clear, useful feedback that helps improve your tools and processes.
Compensation:
— Cash compensation amount for this role is $109,390 to $134,000 OTE for Denver, Atlanta, Chicago & Las Vegas.
— $102,855 to $126,000 OTE for Phoenix.
— Final offer amounts are determined by multiple factors including candidate location, experience and expertise and may vary from the amounts listed above.
Work Format:
— Gusto has physical office spaces in Denver, San Francisco, and New York City.
— Employees based in those locations will be expected to work from the office on designated days approximately 2-3 days per week (or more depending on role).
— The same office expectations apply to all Symmetry roles, Gusto's subsidiary, whose physical office is in Scottsdale.
— When approved to work from a location other than a Gusto office, a secure, reliable, and consistent internet connection is required.
Equal Opportunity:
— Gusto is an equal opportunity employer and does not discriminate based on legally protected characteristics.
— Committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans in the job application process.
Security & Privacy:
— Gusto takes security and protection of personal information seriously.
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Удалённоlead
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.