О проекте
Промышленная видеоаналитика. Ядро уже работает - детекция, трекинг, распознавание лиц, детектор СИЗ, API и веб-интерфейс. Нужно довести систему до продакшн внедрения.
Задачи:
- Довести распознавание лиц до измеримого качества: разметка, калибровка порогов, метрики FAR/FRR
- Устойчивое отслеживание
- Оптимизация производительности пайплайна под CPU-only сервер для оффлайн обработки
- Обучение и дообучение детекторов на собственных данных, организация разметки
Требования
- Уверенный Python + Go, опыт с ONNX/ONNX Runtime (экспорт, opset, оптимизация latency на CPU, а не GPU serving)
- Опыт с YOLO
- Face detection/recognition пайплайны (детектор + embedding + порог по cosine similarity)
- Опыт с OpenCV DNN/Zoo моделями плюс
- Object tracking (IoU/ByteTrack-подобные трекеры, multi-object tracking metrics, ID switches)
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.
Важно: 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 именно 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 разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная 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
— Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт проведения 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 своей работы
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Будет большим плюсом:
— 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 исследовательских проектах
— Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов
— Локация — строго вне РФ/РБ
Проект
Raft AI4BI — платформа, объединяющая BI, DWH и AI-аналитику, позволяющая пользователям задавать вопросы к данным на естественном языке и получать аналитику и визуализации. Продукт используется крупными заказчиками в ритейле, финансах, производстве и других отраслях.
Кого ищем
Специалиста, который самостоятельно доводит внедрение AI4BI у клиента от подписанного контракта до реальной эксплуатации, работая руками, а не через постановку задач большой команде. В проектной группе с ним работают разработчик и DevOps, а архитектор подключается при необходимости новых решений. Аналитика в команде нет, обследование, модель данных, ТЗ, витрины и приёмка — зона ответственности руководителя проекта. Разработчик реализует, DevOps отвечает за контур и деплой. Вторая часть роли — развитие аккаунта, выявление новых потребностей клиента и формулирование следующих этапов работ.
Задачи:
— Обследовать ландшафт заказчика: источники, качество данных, доступы, интеграционный контур
— Проектировать аналитическое решение: ER-модели, зерно и структура витрин, семантический слой
— Писать ТЗ и спецификации интеграций
— Проектировать пайплайны загрузки: REST/SOAP API, ETL/ELT, потоковая доставка через Kafka/RabbitMQ
— Вести проект: скоуп, сроки, риски, статусы, коммуникация с заказчиком от аналитика до директора
— Собирать и проверять данные самостоятельно с помощью SQL и Python
— Проводить демо, UAT, обучение пользователей, передавать проект в поддержку
— Формулировать и обосновывать задачи для архитектора при необходимости новых решений
— Вести карту аккаунта и инициировать расширения: новые домены, интеграции, тираж на смежные подразделения
Требования:
Обязательно:
— Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, чтение планов запросов, оптимизация
— Опыт ведения проектов внедрения от старта до сдачи с небольшой командой (2–4 человека), включая системный анализ и постановку задач
— Системный анализ с фокусом на моделирование данных: нормализованные и звёздные модели, SCD, выбор зерна витрины, ER-диаграммы
— Опыт проектирования аналитических решений и интеграций: REST/SOAP API, ETL/ELT, загрузка из нескольких гетерогенных источников
— Python для работы с данными: pandas, requests, разбор ответов API, трансформации, проверка качества выгрузки
— Использование AI-инструментов для быстрого создания PoC/прототипов (Claude Code, Cursor, Codex)
— Понимание брокеров сообщений (Kafka/RabbitMQ): когда нужны, описание контрактов событий
Плюсом:
— Знание Apache Superset: датасеты, семантический слой, дашборды, разграничение доступа
— Знание доменов закупок и/или продаж
— Опыт скрапинга данных
— Понимание процессов CI/CD
Отбор:
— Интервью с рекрутером
— Тестовая задача с навайбкодиванием
— Техническое интервью: обсуждение тестового задания, SQL, работа с данными, моделирование и системный анализ
— Финальное интервью: управление проектами, коммуникация с заказчиками и командой
Условия:
— Работа с реальными внедрениями AI/BI-решений и крупными заказчиками
— Возможность влиять на проект целиком — от обследования и проектирования до внедрения и развития клиента
— Команда технических специалистов и возможность роста в AI и работе с данными
— Полный рабочий день с гибким графиком
— Заработная плата до 200 000 рублей gross
Задачи:
— прозванивать целевую клиентскую базу;
— обрабатывать входящие обращения клиентов по телефону и в сообщениях;
— уточнять модель техники, симптомы поломки и параметры нужной детали;
— подбирать оригинальные запчасти и согласовывать совместимость;
— озвучивать наличие, сроки поставки, гарантию и условия доставки;
— доводить клиента до оплаты заказа и передавать информацию по отгрузке;
— соблюдать стандарты компании: точность подбора, вежливость, скорость ответа и честную коммуникацию.
Требования:
— опыт работы менеджером продаж с развитием клиентской базы, исходящими контактами и входящими заявками;
— опыт в запчастях, технике, сервисных центрах или смежных товарных категориях;
— умение консультативно продавать: разбираться, помогать, подбирать и закрывать заказ;
— сильные коммуникативные навыки, дисциплина, внимание к деталям, готовность работать в высоком темпе;
— честность в работе с клиентами по наличию, срокам и совместимости.
Условия:
— фиксированная зарплата 45 000 ₽ + бонус за оплаченные заказы;
— мотивация, позволяющая доходить до 100 000 ₽ и выше при хорошем результате;
— востребованный продукт — оригинальные запчасти для бытовой техники;
— обучение по продукту, ассортименту и сценариям общения;
— инструменты для работы: телефон, мессенджеры, CRM, база ассортимента и цен;
— возможность быстро выйти на уверенный результат при желании вникать и работать с пользой для клиента.
Дополнительно:
— продаются оригинальные запчасти для кофемашин, холодильников, посудомоечных, духовых и стиральных машин;
— клиенты: частные владельцы техники, сервисные центры, мастера, оптовые покупатели и B2B-клиенты;
— первые уверенные продажи возможны уже в период адаптации;
— важны скорость ответа, точность подбора и умение довести запрос до оплаты без давления и суеты.
Efros Defence Operations - программный комплекс, объединяющий в себе функциональность нескольких продуктов компании.
Модуль Network Assurance включает сбор и ведение защищенной базы конфигураций сетевого оборудования, анализ на соответствие стандартам и лучшим практикам, визуализацию маршрутов трафика на карте сети, выявление известных уязвимостей по БДУ ФСТЭК, CVE, OVAL и др.
Модуль Firewall Assurance контролирует политику сетевого доступа на уровне правил межсетевых экранов, оптимизирует списки правил (ACL), выявляет аномалии и опасные конструкции.
Задачи:
— Взаимодействие с сетевыми инженерами для подготовки исследований и их утверждения;
— Разработка требований к создаваемому ПО, анализ технических заданий и обратной связи от заказчиков;
— Участие в формировании UX/UI для разрабатываемых функциональных возможностей;
— Формирование и ведение User Story от создания до реализации на основе требований;
— Сопровождение команды разработки и тестирования в процессе реализации User Story и на этапе ее закрытия;
— Участие в разработке документации продукта.
Требования:
— Высшее образование в области информационных технологий;
— Знание сетевых технологий на различных уровнях модели OSI;
— Опыт работы с сетевым оборудованием через CLI и другие интерфейсы управления;
— Понимание базовых принципов маршрутизации и фильтрации трафика;
— Умение описывать новые функциональные возможности программного продукта для разработчиков;
— Умение формулировать требования к ПО, знание их классификации;
— Стремление развиваться как специалист в предметной области;
— Активное участие в развитии продукта.
Будет плюсом:
— Понимание основ HTTP-запросов;
— Знание форматов обмена данными JSON, XML;
— Навыки работы с базами данных, знание базовых SQL и noSQL запросов;
— Навыки визуального моделирования в нотациях BPMN и UML;
— Понимание принципов микросервисной архитектуры;
— Навыки работы с ОС Linux, Docker и Kubernetes.
Условия:
— Официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию, белая заработная плата;
— ДМС после испытательного срока;
— Удаленная работа на территории РФ;
— Корпоративное обучение и сертификация, возможности профессионального развития и карьерного роста;
— Внутренние профессиональные сообщества и митапы для обмена опытом;
— Программа корпоративных скидок и привилегий (Best Benefits);
— Доступ к спортивной платформе FitStars;
— Совместные активности и мероприятия (вечера настольных игр, random coffee, книжный, шахматный клубы, беговой клуб в летний сезон) и другие well-being активности.
Требования:
— Отличное владение Power BI / Power Query / DAX.
— Умение читать, писать и оптимизировать код Power Query.
— Знание SQL: различные типы Join, агрегации, использование функций, включая оконные.
— Способность быстро разбираться в существующих дашбордах, выявлять и внедрять улучшения (рефакторинг дашбордов).
— Знание методов моделирования данных, настройка связей различных типов, построение сложных моделей данных.
— Владение навыками документирования, сбором бизнес-требований и работа напрямую с заказчиком.
— Английский язык на уровне В1 и выше.
— Умение презентовать результат бизнес-заказчику.
Будет плюсом:
— Умение работать с дополнительными инструментами Power BI: Measure Killer, Tabular Editor, Power Automate, Power BI Service.
— Продвинутое знание SQL – использование CTE, подзапросов, написание сложных процедур.
— Опыт работы в ипотечной, страховой или банковской сфере.
Задачи:
— Сбор бизнес-требований, выявление оптимальных решений и их реализация.
— Разработка продвинутых аналитических отчетов в Power BI.
— Визуализация отчетов для бизнеса.
— Оптимизация имеющихся решений, поиск и устранение bottleneck.
— Постановка требований и разработка ТЗ на витрины данных.
— Формирование пользовательской и внутренней документации, описание имеющихся процессов (Confluence).
Условия:
— Аккредитованная IT-компания.
— Комфортный офис в центре Санкт-Петербурга.
— Предсказуемый график работы 5/2.
— Мультикультурная амбициозная команда.
— Общение на иностранных языках с коллегами и клиентами.
— Внутреннее комьюнити для сотрудников: кафетерий льгот, сообщества по интересам, участие в спортивных турнирах, благотворительные программы и т.д.
Требуется системный аналитик с опытом работы от 2 лет в ИТ-проектах.
Требования:
— Уверенное владение SQL: составление запросов, анализ данных, проверка гипотез.
— Опыт моделирования в UML и/или BPMN (диаграммы процессов, сценариев, компонентов).
— Понимание принципов интеграций (REST/SOAP API, обмен по файлам, очереди сообщений).
— Опыт подготовки проектной документации: ТЗ, спецификации, описания интерфейсов и регламентов.
— Навыки работы с системами управления задачами (Jira, Redmine или аналогами).
— Умение структурировать информацию, четко формулировать мысли устно и письменно.
— Английский язык на уровне чтения документации и переписки (B2 и выше будет плюсом).
Будет плюсом:
— Опыт работы с микросервисной архитектурой.
— Понимание предметных областей: финтех, телеком, e-commerce или корпоративные ИТ-системы.
— Опыт описания и оптимизации бизнес-процессов.
— Опыт участия в пред-проектных обследованиях, интервью с бизнес-заказчиками.
Задачи:
— Сбор, анализ и формализация требований бизнеса и заказчиков.
— Описание функциональных и системных требований, подготовка спецификаций (BRD, SRS, user stories, use cases).
— Проектирование и описание интеграций между системами (событийные и синхронные взаимодействия, API, обмен данными).
— Разработка и актуализация UML-диаграмм (use case, activity, sequence, class) и моделей данных.
— Постановка задач команде разработки, сопровождение требований на всех этапах реализации.
— Участие в проработке архитектурных решений совместно с архитекторами и разработчиками.
— Поддержка тестирования: подготовка тестовых сценариев, анализ дефектов, участие в приемке.
— Участие в улучшении процессов разработки и документации.
Условия:
— Аккредитованная IT-компания.
— Комфортный офис в центре Санкт-Петербурга.
— Предсказуемый график работы 5/2.
— Мультикультурная амбициозная команда.
— Общение на иностранных языках с коллегами и клиентами.
— Внутреннее комьюнити для сотрудников: кафетерий льгот для сотрудников, сообщества по интересам, участие в спортивных турнирах, благотворительные программы и т.д.
Задачи:
- Проектировать и описывать компоненты системы: микросервисы, объекты базы данных (сущности, индексы, агрегаты), интеграции (API и брокеры сообщений)
- Проектировать и описывать сложные последовательности обработки бизнес-объектов (процессинг договоров, сделок и т.п.)
- Подготавливать детальные функциональные и системные требования на разработку, тест-кейсы
- Проактивно взаимодействовать с бизнес-заказчиком и смежными командами для уточнения задач
- Работать в тесном контакте с разработчиками, архитекторами, тестировщиками
Требования:
- Оконченное высшее образование (IT, экономика, бухгалтерия)
- Опыт работы системным аналитиком от 3 лет (банковская или инвестиционная сферы)
- Опыт более 1 года в разработке систем промышленного уровня (бэкенд биллинговой системы, CRM, бэкофисная банковская система и т.п.)
- Опыт работы с микросервисной архитектурой (самостоятельное проектирование нескольких сервисов)
- Опыт проектирования моделей данных, умение строить сложные SQL-запросы
- Знания HTTP, REST, JSON, XML, XSD
- Понимание принципов построения межсервисных взаимодействий
Условия:
- Формат работы: удалённый
- Оформление: по ТК РФ
Группа Компаний “Вита Плюс” — фармацевтический холдинг, основанный в 2005 году, представленный на региональном рынке под брендами: «Вита Плюс», «Аптека нашего города», «Семейная аптека», «Склад Лекарств», «Вавилон Фарм», «Первая аптека». Компания объединяет более 3000 профессионалов и достигает ежегодного роста и развития.
Задачи:
— Выявление аномалий и глубокая сегментация данных для поиска неочевидных корреляций
— Бенчмаркинг и сравнение показателей сети с рынком для выявления слепых зон
— Сценарное моделирование развития событий с построением нескольких вариантов прогноза
— Стресс-тестирование влияния внешних факторов на маржинальность
— Разработка имитационных моделей для оценки влияния изменений параметров на прибыль
— Декомпозиция целей, определение ключевых метрик и создание индексных показателей
— Трансформация данных в стратегические планы и подготовка материалов для ТОП-менеджмента
Требования:
— Продвинутый SQL (оконные функции, CTE)
— Python (Pandas, NumPy, SciPy) или R для статистического моделирования
— Понимание регрессии, корреляции, кластеризации, теории вероятностей
— Знание разницы между Gross Profit, Net Profit, EBITDA, ROI, ROMI
— Системное мышление: видеть цепочку X → Y → через 3 месяца Z
— Коммерческая интуиция: опыт в ритейле, e-com или дистрибуции
— Здоровый скептицизм к данным: не верить «средней температуре по больнице», искать хвосты распределения
Условия:
— Зарплата от 100 000 ₽ (обсуждается по итогам собеседования)
— Официальное оформление по ТК РФ
— График 5/2
— Удаленный формат работы или гибрид
— Современный стек, приветствуется инициатива и новые инструменты
— Возможность влиять на процессы с первых месяцев, отсутствие жесткой бюрократии
Задачи:
— Ведение кросс-функциональных проектов по развитию корпоративного ПО и SaaS-сервисов от идеи, исследования рынка и пилота до внедрения на всю компанию.
— Определение целей и границ проекта, управление планом, рисками и зависимостями, координация смежных команд.
— Выступление драйвером изменений, доведение инициатив до результата, защита бюджета и ключевых решений перед менеджментом и внутренним заказчиком.
— Управление портфелем продуктов на всех этапах жизненного цикла: формирование потребности и бюджета, контроль использования, продление или вывод из эксплуатации.
— Развитие моделей потребления и бюджетирования, оптимизация расходов (TCO), управление изменениями в международной компании.
— Участие в переговорах с вендорами, влияние на условия контрактов и схемы лицензирования, ответственность за лицензионную чистоту портфеля и управление рисками.
— Разработка регламентов и стандартов работы с лицензиями и ПО для операционных команд, контроль их соблюдения через аудит.
— Разбор сложных эскалаций по эксплуатации ПО, автоматизация процессов SAM, устранение лишних шагов.
— Ответственность за правила, процессы и итоговый результат операционных закупок, учёта и выдачи лицензий.
Требования:
— Не менее трёх лет опыта в аналогичной роли в сфере управления лицензиями или технического менеджмента.
— Опыт работы с конкурсными закупочными процедурами в роли заказчика/эксперта.
— Аналитическое мышление, умение структурировать большие объёмы данных, работа с Excel и BI-инструментами на уровне пользователя.
— Знание процессных подходов и стандартов.
— Умение вести несколько проектов параллельно, расставлять приоритеты и работать с неопределённостью.
— Понимание жизненного цикла корпоративного ПО и SaaS, схем лицензирования основных вендоров.
— Навыки составления технических заданий на основе требований заказчика.
— Эффективная командная работа и взаимодействие со смежными командами.
— Опыт защиты бюджета, инициатив и решений перед руководством и кросс-функциональными стейкхолдерами.
— Знание английского языка на уровне чтения документации.
Плюсы:
— Опыт работы с лицензированием в больших геораспределённых компаниях или крупных корпоративных средах.
— Участие в проектах по оптимизации и аудиту ИТ-активов, управлению рисками лицензирования, резервированию критичных SaaS-сервисов.
— Внедрение новых корпоративных сервисов или SaaS-продуктов с нуля.
— Высшее образование в сфере информационных технологий.
— Понимание принципов работы корпоративной ИТ-инфраструктуры, SaaS, IaaS, доменных служб и механизмов аутентификации.
— Опыт бюджетирования (план-факт анализ, обоснование затрат, работа с драйверами изменений).
— Навыки написания SQL/YQL-запросов или работа с готовыми аналитическими запросами.
— Наличие сертификатов в области управления проектами или ITAM/SAM.
Задачи:
— Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе, бухгалтерской документации;
— Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды;
— Подготовка эталонных наборов оценки качества;
— Реализация LLM-as-a-judge для автоматических регрессионных проверок;
— Настройка защит для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных, anti-hallucination механизмы;
— A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций;
— Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и трассировкам из Langfuse.
Требования:
— Python от 2 лет коммерческой разработки;
— Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг;
— Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от начала до конца, не прототип;
— Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки;
— Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги);
— Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных;
— Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling;
— Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник;
— Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги;
— Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене;
— Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов;
— SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.
Обязательные требования:
— Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion);
— Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений;
— Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX;
— Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде;
— Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация;
— Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов;
— Уверенное владение языками программирования Python и C++;
— Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой;
— Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()).
Задачи на проекте:
— Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий;
— Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление;
— Размещение обученных моделей в закрытом контуре экосистемы компании (на частных серверах), поддержание их автономной работы и реализация мер защиты от внешних воздействий.
Задачи:
— Выявлять и уточнять бизнес-требования заказчика к процессам планирования и сценарного моделирования.
— Оценивать трудоемкость реализации данных требований, участвовать в подготовке коммерческих предложений.
— Прорабатывать архитектуру и прототипы технологических решений для реализации соответствующих бизнес-задач на платформе Optimacros или Anaplan.
— Разрабатывать архитектурные стандарты для реализации моделей и следить за их соблюдением, выступать в роли тим-лида для команды консультантов на проекте.
— Демонстрировать прототипы Заказчику и обсуждать с ним их совершенствование.
— Участвовать в настройке и тестировании удобной системы планирования на базе платформы Optimacros или Anaplan, а также инструментов интеграции системы с внешними источниками данных.
— Помогать Заказчику создавать и развивать его собственный центр компетенции Optimacros или Anaplan, обучая и вовлекая в ход проекта будущих администраторов системы со стороны Заказчика.
Требования:
— Глубокие знания одной или нескольких функциональных областей: финансовое планирование и анализ, бюджетирование, планирование продаж.
— Планирование спроса, производства, запасов, поставок, S&OP.
Условия:
— Удаленный формат работы.
— Профессиональные и компетентные коллеги и руководители для обмена опытом.
— Комфортная среда для работы и профессионального развития.
— Достойная оплата труда (обсуждается с кандидатами), включая проектные бонусы.
— Минимум бюрократии и высокий уровень доверия.
О проекте:
Проект по разработке глобальной цифровой платформы и предоставлению масштабируемых бэкэнд-решений для фитех, страховой и вспомогательной отраслей.
Работа на проекте международной организации, работающей в сфере финансовых и страховых услуг.
Задачи:
— Проектирование и развитие масштабируемых распределенных систем на Go, выбор подходящих моделей параллельного программирования и обеспечение баланса между производительностью и удобством сопровождения.
— Сотрудничество с менеджерами по продуктам для уточнения высокоуровневых бизнес-целей и преобразования их в технические планы и дорожные карты реализации.
— Предвидение и выявление граничных случаев, рисков и технических ограничений на ранних этапах планирования.
— Представление инженерной команды на встречах с внешними заинтересованными сторонами.
— Проведение проверок кода для других старших инженеров, обеспечение высоких стандартов качества, отказоустойчивости и надежности кода.
— Внедрение улучшений в конвейеры CI/CD и инженерные процессы для ускорения и повышения безопасности выпуска кода.
Требования:
— Опыт разработки на Go более 5 лет.
— Опыт работы на руководящей должности более 2 лет.
— Высшее образование в области компьютерных наук.
— Обширный опыт работы с ИИ и процессом его внедрения/настройки в команде.
— Опыт работы в сфере финансовых технологий, банковского дела и работы со сложными интеграциями.
— Знание Golang для проектирования масштабируемых распределенных бэкенд-систем.
— Знание шаблонов параллельного программирования на Go (горутины, каналы, примитивы синхронизации).
— Навыки проектирования систем с высокой производительностью и удобством сопровождения.
— Опыт работы с инструментами и конвейерами CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins и др.).
— Уровень английского языка — Upper-Intermediate / B2.
Будет плюсом:
— Опыт работы в страховании и других регулируемых областях.
— Знакомство со стандартами защиты данных/соответствия требованиям (GDPR, PCI DSS).
— Понимание основных концепций страхования (полисы, андеррайтинг, жизненный цикл претензий).
Условия:
— Оформление по ТК или В2В.
— Заработная плата в $/€.
Требуется физическое нахождение не в РФ.
Требования:
• Агентная разработка (vibe coding)
• Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack
• Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента
• Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи
• Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита
• Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде
• Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями
• Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки
• Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными
• Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи
• Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных
• Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом
• Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение
• HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе
• Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных
• Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД
• Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами)
• Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю
• Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка
• Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений
• Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача
• Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище
• Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем
• Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация
• Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать
• Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа
• Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации
• Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи
• Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой
• Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение
• Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность
• Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку)
• Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы
• Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них
• Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений
• Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства
• Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов
• Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений
• Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно
• Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений
• 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене
• 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему
• Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером
• Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API
• 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты
Задачи:
• Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов
• Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D)
• Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие
• Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке
Задачи:
— развёртывать ML-модели и AI-сервисы, локальные модели (LLM, ML-модели) в различных средах;
— заниматься управлением версиями моделей и их хранением (NFS/MinIO);
— заниматься подготовкой окружений для инферейса и тестирования моделей;
— развёртывать сервисы AI-агентов, чат-ботов и ML-сервисов в Kubernetes и docker compose;
— работать с большими моделями и GPU в kubernetes и docker CI/CD для ML-сервисов и инфраструктуры;
— заниматься сборкой Docker-образов, npm пакетов, артефактов;
— заниматься написанием и рефакторингом пайплайнов в Azure DevOps;
— участвовать в разработке Dockerfile для ML-сервисов, консультации;
— осуществлять сборку базовых образов;
— работать с docker-compose, рантаймами: containerd, Docker, podman;
— контролировать отсутствие секретов в docker слоях;
— заниматься эксплуатацией и сопровождением Kubernetes-кластеров;
— заниматься разработкой и рефакторингом Helm charts;
— работать с TLS/SSL сертификатами и их ротацией, в т.ч. через nginx;
— собирать логи контейнеров;
— производить интеграцию логов с Elastic/Logstash, с VictoriaMetrics/Prometheus;
— управлять секретами Kubernetes и HC Vault;
— интеграция ML pipeline с CI/CD; подготавливать инфраструктуру для обучения моделей;
— диагностировать проблему запуска моделей и сервисов;
— осуществлять отладку Kubernetes workload;
— оптимизировать использование ресурсов (CPU/GPU/RAM);
— заниматься подготовкой технической документации.
Требования:
— опыт работы DevOps/MLOps инженером;
— опыт работы с Kubernetes;
— опыт контейнеризации (Docker, docker-compose);
— опыт работы с CI/CD.
Условия:
— удаленный формат работы, 5/2, гибкое начало рабочего дня;
— официальное оформление со всеми социальными гарантиями;
— возможность работы в гибридном формате;
— комфортный офис в шаговой доступности от м. Войковская и МЦК «Балтийская» с компенсацией питания;
— ДМС с телемедициной и стоматологией с первого дня работы; льготное подключение родственников;
— выгодный зарплатный проект с доступом к масштабной экосистеме сервисов;
— внешнее обучение и участие в конференциях, митапы, хакатоны и обмен практиками;
— полис путешественника и льготные программы страхования;
— свободный дресс-код и никакой бюрократии.
Задачи:
— Аудит, Hardening конфигурации сетевого оборудования;
— Обеспечение защиты от сетевых атак (IPS);
— Обеспечение защиты беспроводных сетей;
— Анализ политик сетевой безопасности, сетевых сегментов;
— Тестирование и внедрение новых механизмов обеспечения сетевой защиты.
Требования:
— Высшее образование в сфере ИБ / ИТ;
— Знания: модель OSI, сетевые протоколы на уровне L7, особенности TLS и шифрования трафика, беспроводные сети (WiFi), роутинг (BGP, OSPF), межсетевое экранирование, Vlan, SDWAN (желательно), 802.1X, VPN;
— Умения: настройка IPS (Политики, сигнатуры, нагрузочные тесты и тесты работоспособности), NGFW (подход в настройке, вспомогательные механизмы AVZ, white\blacklist), анализ логов сетевых устройств и средств защиты информации, защита и hardening сетевых устройств и сетевых СЗИ, аудит конфигурации сетевого оборудования, правил межсетевого экранирования;
— Будет являться плюсом: знание языков программирования (python, powershell, sql-запросы, etc), опыт проведения расследований ИБ (forensics), опыт внедрения облачных информационных систем/платформ по защите пользователей, хорошее понимание технологий и средств защиты, применимых к концепции BYOD(в том числе модели ZeroTrust).
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ с первого дня работы в аккредитованной IT-компании, привлекательный уровень заработной платы;
— Дружеская атмосфера и поддержка с самого начала: для новичков предусмотрен онбординг с опытным наставником, который поможет разобраться в процессах, расскажет о продуктах и всегда будет на связи;
— Гибкие процессы, которые мы постоянно улучшаем, учитывая мнение каждого члена команды;
— Минимум бюрократии: большинство вопросов решается быстро через электронный документооборот;
— Удобный офис в отличной локации с современным оборудованием и всем необходимым для комфортной работы;
— Уникальные бенефиты: ДМС (включая стоматологию), фитнес, курсы иностранных языков, скидки на продукты банка и партнеров;
— Поддержка профессионального роста: оплата тренингов, курсов и участие в ИТ-мероприятиях (митапы, хакатоны, конференции);
— Свобода и комфорт: гибкий график, отсутствие дресс-кода, минимум бюрократии и максимум вовлеченности.
Задачи:
— Открывать и развивать новые бизнес-возможности в назначенном портфеле клиентов.
— Устанавливать и укреплять связи на разных уровнях организации, взаимодействовать с руководителями и лицами, принимающими решения, для понимания их потребностей.
— Понимать стратегические и операционные требования целевых аккаунтов и четко объяснять, как решения Celonis могут их удовлетворить.
— Вести процесс продаж, следуя структурированному подходу: поиск клиентов, первичный контакт, квалификация, взаимодействие с клиентом, анализ потребностей, предложение решения и закрытие сделок.
— Совместно с инженерами по ценности или самостоятельно проводить презентации и демонстрации, адаптированные под конкретные кейсы, показывая ценность решений.
— Строить прочные партнерства, особенно с ведущими консалтинговыми компаниями, SaaS-партнерами и "Большой четверкой".
— Тесно сотрудничать с виртуальной командой, включая представителей по развитию бизнеса, инженеров по ценности, менеджеров по партнерам и специалистов по маркетингу.
Требования:
— Более 8 лет успешного опыта продаж программного обеспечения как услуги (SaaS), включая расширение существующих и развитие новых бизнес-возможностей.
— 5 лет опыта продаж в федеральный сектор США.
— Умение управлять сложными циклами продаж с участием множества лиц, принимающих решения.
— Опыт продажи корпоративных программных приложений на уровне C-level.
— Хорошее понимание бизнес-процессов и ключевых показателей эффективности (например, в финансах, цепочке поставок).
— Опыт сотрудничества с партнерами, такими как консалтинговые фирмы или поставщики корпоративных технологических решений.
Условия:
— Виза спонсорство не предоставляется.
— Базовая зарплата в Вашингтоне, округ Колумбия, от $163,000 до $193,000 в год.
— Общий компенсационный пакет включает базовую зарплату, бонусы/комиссии, акции, медицинское страхование, стоматологию, страхование жизни, 401k и оплачиваемый отпуск.
— Гибридная модель работы с возможностью удаленной работы.
— Программы поддержки сотрудников: акции компании, оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком, неограниченный оплачиваемый отпуск (в некоторых регионах), гибкий график.
— Возможности для профессионального роста через обучающие программы и менторство.
— Программы поддержки здоровья и благополучия, включая членство в Wellhub, консультации по психическому здоровью и специальные "недели благополучия".
— Участие в волонтерских и экологических инициативах с оплачиваемым временем.
— Инклюзивная корпоративная культура с инициативами по обеспечению равных возможностей и поддержки разнообразия.
Компания:
Celonis — ведущая платформа для индустриализации Enterprise AI, создающая цифровые двойники предприятий для улучшения бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта. Штаб-квартиры в Мюнхене и Нью-Йорке, более 20 офисов по всему миру. Компания ценит разнообразие и инклюзию, обеспечивая поддержку и развитие сотрудников.
Удалённоlead
до 180 000 ₽
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.
