Вакансии

Команда «ИИ для сотрудников» отвечает за создание AI-инструментов для сотрудников компании: определение приоритетов, разработка решений и внедрение. Задачи: — Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов. — Обеспечивать доступ сотрудников к актуальным возможностям LLM — интеграция новых моделей, MCP и API. — Анализировать качество генеративных моделей, выявлять слабые места и предлагать способы их улучшения. — Следить за best practices и open source-проектами в области LLM и интеграций. — Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов. — Проводить code review и архитектурные ревью, вносить предложения по оптимизации и развитию. Требования: — Опыт разработки от 5 лет. — Активное использование LLM, понимание их возможностей и ограничений. — Опыт деплоя сервисов в продакшн и обеспечение их стабильной работы. — Приветствуется понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools). — Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack. Условия: — Аккредитованная IT‑компания. — Возможна удалённая работа по РФ. — При желании гибридный формат (офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске). — Нет дресс‑кода и строгого графика. — Участие в конференциях, ДМС и забота о здоровье сотрудников.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами — Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать — Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью — Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов — Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи — Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных Требования: — Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет — Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями — Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных — Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных — Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию — Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API — Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления Будут плюсом: — опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственными оркестраторами — LLM, RAG и векторные хранилища — оркестрация в Airflow — Kafka и событийные архитектуры — Docker, CI/CD и Kubernetes — Hadoop и Spark — внедрение ML/LLM-сервисов во внутреннем контуре — опыт в банковском домене или продуктах для юридических лиц

Задачи: — Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив — Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop — Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта — Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене — Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы — Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента — Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений Требования: — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов — Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации — Уверенный выбор алгоритмов под задачу — Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов — Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование — Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL — Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью — Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах — Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference — Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными

Задачи: — Создавать и поддерживать платформу наблюдаемости, которая собирает телеметрию клиентов — события, логи и трассировки — с использованием OpenTelemetry и лучших отраслевых практик — Разрабатывать возможности дашбордов и визуализации для команд поддержки и полевых команд, обеспечивая видимость состояния системы в реальном времени, выявление проблем и трендов, а также помогать клиентам сохранять устойчивость в масштабе — Проектировать и реализовывать систему уведомлений и оповещений, основанную на данных телеметрии и эвристиках с использованием AI-агентов и lakehouse-интеллекта — Писать инфраструктуру как код с помощью Helm и Terraform для упрощения развертывания и эксплуатации внутри Dremio — Создавать и поддерживать фреймворки приложений, стандартизирующие разработку между командами, решая сквозные задачи, такие как внедрение зависимостей и контроль доступа на основе ролей в масштабе — Сотрудничать с командами SRE и DevOps для определения лучших практик и предоставления стандартизированных решений для общих инженерных рабочих процессов — Взаимодействовать с сообществом разработчиков для понимания их проблем и превращения этих знаний в улучшения платформы — Помогать определять и реализовывать дорожную карту и этапы интеграции с платформой SAP HANA/BDC для обеспечения единого опыта Требования: — Степень бакалавра, магистра или выше в области компьютерных наук или смежной области — Опыт работы в разработке программного обеспечения не менее 5 лет — Опыт работы с Java не менее 2 лет — Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Helm, Terraform или эквивалент) не менее 2 лет — Глубокий опыт работы с одной из основных облачных платформ (AWS, Azure или GCP) — Практический опыт работы с OpenTelemetry или аналогичными платформами наблюдаемости — Опыт работы с Kubernetes и Docker — Хорошее понимание основ сетевых технологий (TCP/IP, DNS, HTTP) — Желание изучать новые технологии и умение решать сложные задачи Преимущества: — Опыт создания SaaS микросервисов и распределённых систем — Опыт работы с многопоточными или асинхронными моделями программирования — Владение NoSQL базами данных (MongoDB, RocksDB) или Redis — Опыт работы с CI/CD инструментами (Jenkins, ArgoCD) — Знание других языков программирования, таких как C++, Go, Python, Node.js, Rust и др. — Опыт в обработке запросов, распределённых системах, контроле конкуренции, репликации данных или системах хранения — Опыт настройки Java GC/heap, Apache Arrow, SQL операторов или оптимизации путей данных Условия: — Удалённая работа из Португалии или другого места — Полная занятость Компания Dremio — это платформа lakehouse для самообслуживания аналитики и ИИ, использующая открытые технологии, включая Apache Iceberg и Apache Arrow, обеспечивающая гибкость и скорость получения инсайтов при снижении затрат.

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Строить LLM-воркфлоу и агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или аналогичных. — Разрабатывать переписывание запросов, классификацию намерений, маршрутизацию и структурированное извлечение. — Интегрировать LLM API/модели в производственные системы. — Работать с OpenAI, Gemini, Hugging Face и PyTorch. — Вносить вклад в SFT, LoRA, QLoRA, PEFT и оценку LLM. — Работать с OCR, PDF/DOCX, STT и памятью для диалогов. — Создавать API с Python / FastAPI и работать с Docker, Git, тестированием и CI/CD. — Мониторить и улучшать качество моделей, задержки и стоимость. — Брать ответственность за отдельные функции/компоненты под наставничеством старшего инженера. Требования: — 2–4 года опыта в NLP / ML / Information Retrieval / Applied AI. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM / RAG / AI-agent приложениями. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex / CrewAI. — Опыт с Qdrant / Pinecone / Milvus / Weaviate / Elasticsearch. — Опыт с OpenAI / Gemini / Hugging Face и знание PyTorch. — Понимание оценки LLM и снижения галлюцинаций. — Навыки FastAPI, REST, Docker, Git. — Многоязычный NLP будет плюсом. — Профессиональный английский. Желательно: — Знания SFT / LoRA / QLoRA / PEFT. — Знания BM25 / RRF. — Опыт с RAGAS / DeepEval / LangSmith / Langfuse. — Опыт с OCR/STT. — Опыт с Graph RAG. — Опыт с vLLM/TGI/Triton. — Оптимизация под GPU. — Знание корейского языка. Условия: — Работа в Инчхоне, Южная Корея. — Полная занятость. — Формат работы: офис / гибрид. — Конкурентная зарплата, обсуждается индивидуально. — Возможна поддержка с визой и релокацией.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать бэкенд‑сервисы для ИИ‑агентов на базе Yandex AI Studio (агенты, RAG, инструменты, автоматизации). — Интегрировать агентов с внутренними системами через REST API (тикет‑системы, внутренние сервисы): обработка запросов, авторизация, ошибки, retry, логирование. — Строить и поддерживать пайплайны обновления RAG‑баз: загрузка/парсинг документов, генерация эмбеддингов, идемпотентные апдейты векторной базы, логирование изменений. — Организовывать автоматическую оценку качества агентов (eval‑harness): подготовка тестовых наборов, прогон запросов, расчёт метрик, отчёты о регрессиях. — Проводить анализ логов/трейсов работы агентов: базовые метрики, выявление проблемных сценариев, формулировка гипотез и приоритетных улучшений. — Обеспечивать надёжность и наблюдаемость: внятные логи, метрики, обработка ошибок, стабильность при повторных запусках. — Взаимодействовать с командой по требованиям, документации и интеграциям; при необходимости поддерживать и дорабатывать существующие скрипты/сервисы. Требования: Обязательные: — Уверенный Node.js, умение писать чистый, тестируемый код, работать с асинхронностью/конкурентностью. — Понимание принципов работы RAG: загрузка/парсинг документов, эмбеддинги, векторные базы, стратегии апдейтов. — Опыт работы с REST API: заголовки, тело, авторизация, обработка ошибок; базовое понимание CI/CD. — Навыки работы с данными: JSON/CSV, базовая нормализация и дедупликация, написание простых скриптов/утилит. — Готовность разбираться в логах/трейсах, считать метрики и предлагать улучшения. — Опыт работы с sql база данных. Будет плюсом: — Опыт с Open WebUI (кастомные функции/интеграции) и Yandex AI Studio (агенты, RAG, инструменты). — Знакомство с Python на уровне чтения/поддержки скриптов (для взаимозаменяемости и миграции). — Работа с ITSM/тикет‑системами (Jira и аналоги), LDAP/AD, Nginx, Linux/Windows Server. — Навыки документирования (требования, схемы в Mermaid/PlantUML/C4). Условия: — Работа в аккредитованной IT-компании. — Различные форматы работы: гибрид / офис / удалённый формат. — Возможности для профессионального и карьерного роста: карьерные треки. — Внутреннее и внешнее обучение. — Расширенная программа лояльности и скидки на услуги и товары Рольф, и партнеров (фитнес, изучение языков, кэшбэки, библиотеки профессиональной литературы и др.).

Требования: — Уверенная прикладная статистика и дизайн экспериментов — Понимание LLM-систем — Желание глубоко разбираться в оценке агентов — Свободный английский язык (Fluent English) Компания Dwelly занимается диджитализацией и оптимизацией аренды квартир в Великобритании. Формат работы: удалённо (вне России и Беларуси). Размер команды: 40 человек. Инвестиции: венчурные (VC-backed). Контакт для отклика: @eugenekozlov в Telegram (при отклике указывать, что вы из @dev_connectablejobs).

Задачи: — Определять приоритеты развития платформы с учётом задач клиентов, продуктовых метрик и целей бизнеса. — Общаться с пользователями и заказчиками, в том числе на английском. — Разбираться, как они используют продукт, где сталкиваются с трудностями и за какие возможности готовы платить. — Улучшать интерфейс и возможности платформы, чтобы клиентам было проще создавать, настраивать и использовать AI-агентов. — Самостоятельно собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. — Проверять идеи на конкретных сценариях и передавать инженерам решения для дальнейшей разработки. — Вместе с командой определять, как измерить результат изменений, оценивать бизнес-эффект после релиза и на этой основе принимать следующие решения. — Разбираться в архитектуре AI-агентов и возможностях используемых технологий. — Вместе с инженерами оценивать, как технические решения влияют на качество, скорость работы и стоимость продукта. — Изучать конкурентов, пробовать новые продукты и инструменты, находить полезные для клиентов идеи и проверять собственные. — Доводить продуктовые решения до релиза вместе с разработчиками и следить за тем, как ими пользуются после запуска. Требования: — Опыт развития технологического продукта на уровне Senior Product Manager в Т-Банке, Яндексе, Авито, Точке или сопоставимых продуктовых компаниях. — Умение показывать личный вклад в решения и их влияние на метрики и бизнес. — Практический опыт создания или внедрения AI-агентов. — Понимание архитектуры, технического стека и ограничений AI-агентов. — Умение подробно объяснить устройство AI-продукта, выбор технологий и решённые проблемы. — Регулярное использование AI-инструментов в работе. — Умение самостоятельно собирать работающий прототип, проверять его и готовить к передаче разработчикам. — Опыт работы с продуктовыми и коммерческими метриками: выбор показателей, проверка гипотез и оценка результата. — Способность быстро принимать решения при неполных данных, выбирать разумный объём первой версии и проверять её на практике. — Внимание к пользовательскому опыту и способность упрощать сложные сценарии. — Свободный английский для общения с международными клиентами, проведения интервью и обсуждения продукта. Плюсы: — Опыт голосовых AI-агентов, речевых технологий или B2B-платформ. — Опыт развития продукта для международного рынка. — Инженерный опыт и собственные работающие продукты, которые можно показать. — Опыт работы в продуктовых командах с быстрым выводом изменений к пользователям и оценкой влияния на бизнес. Условия: — Офисная позиция в Москве с возможностью гибридного графика. — Компенсация на уровне рынка и выше + опцион, условия обсуждаются индивидуально. Компания Bitmanager.ai — AI-стартап, создающий платформу для разработки и запуска голосовых AI-агентов, автоматизирующих клиентские коммуникации. Платформа позволяет быстро адаптировать агентов под процессы клиента с учётом безопасности, производительности и масштабирования. Роль предполагает полную ответственность за продукт и прямую работу с фаундером без менеджерских прослоек.

Задачи: — 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) — Помогать сотрудникам с релокацией, адаптацией и арендой жилья (готовность съездить, сопроводить, помочь с переводом и заполнением документов) — Контролировать КДП (договоры, отпуска, регистрация в Social Insurance и GESY) и иные данные Требования: — Опыт в HR (найм, адаптация) от 2х лет — Знание миграционных процедур Кипра (GESY, Social Insurance) Условия: — Официальное оформление, офис в Лимасоле (гибкое начало/конец дня) — Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально) + компенсация обедов — Реальные перспективы карьерного и финансового роста

Задачи: — Работать с frontend с основным фокусом, но также с backend частями современного веб-приложения. — Понимать полный цикл разработки и эффективно работать с существующим production-кодом. Требования: — Минимум 3 года профессионального опыта в разработке программного обеспечения или веб-приложений. — Уверенное знание JavaScript и/или TypeScript. — Профессиональный опыт работы с React. — Опыт работы с Next.js. — Практическое знание Node.js. — Опыт работы с Express.js или аналогичными backend-фреймворками для Node.js. — Знание HTML5, CSS3, адаптивной верстки. — Опыт интеграции frontend-приложений с REST API. — Понимание аутентификации, состояния приложения, обработки ошибок и асинхронных процессов. — Понимание backend и баз данных, включая устройство backend на Node.js, маршрутизацию, контроллеры, сервисы, middleware, взаимодействие frontend и backend, принципы REST API, базовые концепции аутентификации и авторизации, основы реляционных баз данных, таблицы, связи, ключи, индексы, базовые запросы, связь моделей приложения со структурой базы данных. — Опыт работы с PostgreSQL, MySQL, Supabase, Prisma, Sequelize, TypeORM или аналогичными технологиями будет преимуществом. — Понимание принципов чистого и поддерживаемого кода, разделения ответственности, создания переиспользуемых компонентов и модулей, разумной структуры проекта, устранения дублирования, рефакторинга, обработки ошибок, code review, отладки, базовых практик тестирования, работы с Git и системами контроля версий. — Понимание важности структуры кода и влияния технических решений на проект. — Практический опыт использования AI-инструментов для разработки, таких как ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Codex или другие AI-агенты. — Умение использовать AI для изучения кода, генерации и изменения реализации, отладки, рефакторинга, написания тестов, поиска технических решений, анализа и review кода, выявления edge cases, ускорения работы с большими кодовыми базами. — Способность самостоятельно оценивать и проверять сгенерированный AI код на соответствие архитектуре, соглашениям и технической корректности. Кого мы ищем: — Разработчика, который может самостоятельно понять новую функцию или задачу, изучить кодовую базу, реализовать решение и проверить его корректность. — Уверенного в задавании технических вопросов и самостоятельном исследовании кода, способного предлагать разумные технические решения.

Задачи: — Работа с legacy-кодом и его постепенный рефакторинг; — Переписывание и вынос логики в API; — Разработка и поддержка backend на PHP; — Разработка frontend на Angular; — Работа с микросервисной архитектурой; — Проектирование и поддержка REST API; — Интеграция сервисов через очереди (RabbitMQ); — Работа с базами данных (PostgreSQL / MySQL); — Использование Doctrine ORM; — Оптимизация производительности и рефакторинг; — Участие в код-ревью; — Использование AI-агентов/ассистентов в разработке; — Взаимодействие с командой (backend, frontend, QA, DevOps). Требования: — Опыт коммерческой разработки 2–4 года; — Уверенная работа с Git; — Опыт работы с Docker / docker compose; — Уверенное знание SQL; — Понимание CI/CD процессов. Backend: — Уверенное знание PHP 8.3+; — Опыт работы с Symfony или Laravel; — Уверенный опыт работы с Doctrine ORM; — Понимание ООП, SOLID; — Опыт построения REST API. Frontend: — Опыт работы с Angular 19+, RxJS; — Уверенное знание TypeScript; — Понимание SPA архитектуры. Условия: — Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании с первого дня; — Удаленная работа, полная занятость; — Зарплата по результатам собеседования и выполнения тестового задания.

О компании и команде Описание общей направленности работы команды: • Написание технической документации; • Поддерживаем документацию по 40+ товарных групп без копипаста; • Документируем API, на которых работает Система маркировки; • Готовим проектную документацию в товарных количествах в автоматизированном режиме; • Работаем напрямую с аналитикой для разработчиков. Обязанности: • Поддерживать техдокументацию для пользователей и разработчиков, включая описание API, в формате AsciiDoc в Gitlab; • Заниматься UX-редактурой; • Работать с ГОСТ 34 (иногда, даже редко); • Взаимодействовать с командой: разработчики, тестировщики, аналитики. Ожидания от кандидата Инструменты и подход (Docs as Code) Уверенное владение Git и Markdown (AsciiDoc будет плюсом). Понимание и применение методологии Docs as Code. Опыт и типы документации Опыт работы с API, документацией для разработчиков и сложными IT-продуктами. Навык не только точечных правок, но и переработки структуры, навигации и пользовательских путей (инфоархитектура). Опыт взаимного ревью документации. Процессы и самоорганизация Самостоятельность: умение работать напрямую с разработчиками и аналитиками, самому выявлять потребности и собирать информацию. Мультизадачность: способность вести пул из 15–20 параллельных задач, контролировать дедлайны и приоритеты без микроменеджмента. Понимание релизного цикла: подготовка документации, ревью, публикация и пост-релизная проверка. AI и автоматизация (Приоритетное направление) Опыт использования AI-инструментов в IDE (Cursor, Copilot, Claude Code) и работы с репозиториями. Понимание того, как AI-агенты могут интегрироваться в процесс обновления документации (уровень выше простого использования чат-ботов для генерации текста). Примечание: Отсутствие глубокого опыта с AI не является стоп-фактором для сильных кандидатов, готовых обучаться. Условия работы Оформление по ТК РФ; ДМС; Работа в растущей компании с возможностью профессионального и карьерного развития; Дополнительное обучение, библиотека, возможность посещения конференций, вебинаров, тренингов.

Задачи: — консультировать клиентов по массовым и индивидуальным направлениям отдыха (телефон, онлайн, офис); — работать с клиентской базой; — подбирать, бронировать туры/круизы и сопровождать клиента; — оформлять авиабилеты, страховые полисы, визы, подарочные сертификаты; — совершенствовать постоянно профессиональные знания рынка туризма (проходить тренинги); — соблюдать корпоративные стандарты; — работать с прикладными программами (CRM, мессенджеры); — выглядеть опрятно и соответствовать деловому стилю одежды; — быть эмоционально позитивным и дисциплинированным человеком. Требования: — минимальный опыт работы с клиентами в туризме от 1 года; — знания массовых и индивидуальных направлений отдыха с отельной базой; — навыки работы в поисковых системах и системах бронирования туроператоров; — без опыта работы в туризме резюме не рассматриваются. Условия: — работа в офисах туроператоров CORAL TRAVEL и PAC GROUP по адресу Москва, ул. Ясная, 5А, ТЦ "Коммунарка"; — график работы 2/2 с 10:00 до 20:00; — трудоустройство по ТК РФ с ежегодным оплачиваемым отпуском; — оклад с бонусами и премиями; — корпоративный обучающий центр с программами развития и роста; — регулярные бизнес-встречи с партнерами в ресторанах Москвы; — рекламно-информационные туры для сотрудников; — возможность работы агентом-фрилансером.

О нас: Мы развиваем сеть автоматизированных фитнес-клубов у дома XFIT Point (22 действующих объекта в Москве и МО, база — более 20 000 активных клиентов). Format Point — это компактные студии 24/7 в жилых комплексах, вход в которые осуществляется строго через мобильное приложение. Наш продукт — ежемесячная рекуррентная B2C-подписка, направленная на формирование привычки регулярно заниматься спортом рядом с домом. Кто нам нужен: Коммерческий лидер с практическим опытом в B2C-рекуррентном бизнесе, который объединит маркетинг, продажи и удержание в единую P&L-систему, перестроит работу агентств под жесткие KPI по окупаемости (CAC) и масштабирует сеть за счет умной автоматизации и ИИ без раздувания линейного штата. Условия и выгоды: — Высокий и прозрачный доход: гарантированный фиксированный оклад на руки. — Ежемесячный целевой бонус за 100% выполнение KPI. — Совокупный доход от 270 000 ₽ в сильные месяцы за счет перевыполнения показателей. — Перспектива роста оклада и бонусов при масштабировании сети. — Прямая работа с собственником без бюрократии и длинных согласований. — Гибкий формат и автономия: удаленная работа с выездами в клубы Москвы и МО примерно раз в 10–14 дней. — Современный IT-стек: CRM Bitrix24 (внедрена на 85–90%), доступы к ИИ-сервисам (ChatGPT, Claude), смарт-боты и голосовые агенты. — Удобное оформление: сотрудничество по ИП или самозанятости. Зона ответственности: — Управление выручкой сети и LTV: выполнение плановых показателей, управление тарифной сеткой, контроль среднего чека, профилактика оттока и минимизация неуспешных рекуррентных списаний. — Управление маркетингом и окупаемостью (CAC): постановка ТЗ рекламным агентствам, сквозная атрибуция лидов, контроль юнит-экономики каналов, гиперлокальный маркетинг в радиусе 1 км от каждого клуба. — Автоматизация, ИИ и CRM-воронка: настройка цифровых воронок без ресепшен, администрирование Bitrix24, внедрение ИИ-инструментов и голосовых агентов. — Управление оттоком и NPS: RFM-сегментация базы, онбординг новичков, сбор NPS, выявление причин оттока и передача сигналов в соответствующие блоки. — Pre-sale новых объектов: формирование клиентской базы до открытия клуба и вывод новых точек на плановые показатели. — Руководство командой из 3 менеджеров по продажам и удержанию, поддержание управленческого ритма, разработка дашбордов и аналитики. Требования: — Опыт в B2C-подписочных / рекуррентных моделях от 3 лет. — Практический опыт руководства коммерцией/маркетингом в SaaS, B2C-подписочных сервисах или клубах по подписке с метриками Churn Rate, удержание и LTV. — Глубокая аналитическая база и умение работать с метриками CAC, LTV, ARPU, Churn Rate, когортный анализ. — Навык управления подрядчиками по P&L, брифовка рекламных агентств с фокусом на окупаемость (CAC/ROMI). — Способность самостоятельно осваивать и внедрять ИИ-инструменты (ChatGPT, Claude, нейропромпты, смарт-боты, голосовые агенты). — Готовность лично прописывать брифы, скрипты, настройки CRM и дашборды без расширения штата. Жесткий стоп-фильтр: — Не подходят руководители из классического фитнеса с ресепшеном и продажей годовых карт. — Не подходят маркетологи, запускающие рекламу для охвата без ответственности за кассу и P&L. — Не подходят специалисты, принимающие отчеты агентств без проверки юнит-экономики. — Не подходят топ-менеджеры, работающие только через большой штат ассистентов и аналитиков.

Location: Москва Мы - команда инференса GigaChat. Всё, что модель отвечает пользователю, проходит через наш движок - и наша работа в том, чтобы это происходило быстро, дёшево и не падало никогда.У нас нет опции «подождём, пока это появится в vLLM». GigaChat - это свои архитектуры и свои мультимодальные модели, и когда исследователи приносят новую архитектуру, именно мы делаем так, чтобы она летала на проде: пишем ядра, придумываем, как разложить её по GPU, выжимаем токены в секунду там, где, казалось бы, выжимать уже нечего.Это работа, где результат меряется в миллисекундах и мегаваттах: каждый процент ускорения - это тысячи GPU-часов и реальные деньги. И где между «прочитал свежую статью» и «это крутится на проде под нагрузкой» проходят недели, а не годы. Обязанности Чем предстоит заниматься: * Заставлять новые архитектуры GigaChat (включая мультимодальные) работать на проде быстро * Ускорять всё, что можно ускорить: кастомные CUDA-ядра, квантизация, speculative decoding, оптимизации KV-cache, continuous batching — и то, чему ещё нет устоявшегося названия * Придумывать, как разложить большую модель по GPU и по кластеру так, чтобы ни один FLOPS не простаивал: тензорный/пайплайн-параллелизм, disaggregated prefill/decode, шедулинг запросов * Профилировать честно и глубоко: находить, куда на самом деле уходят миллисекунды — в ядре, в раскладке памяти, в сети или в планировщике — и убирать это * Держать прод: движок, через который проходят все запросы к GigaChat, должен успешно переживать абсолютно всё * Читать свежие статьи и код лучших движков (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) не как пользователь, а как конкурент: понимать, что у них хорошо, и делать у себя лучше — с поправкой на наши архитектуры Требования * опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM * глубокое знание CUDA и Python * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (в РФ) * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека для сотрудников по дисконтной прогамме * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В компании Астра требуется ведущий разработчик для работы над платформой Backman, предназначенной для автоматизированного резервного копирования и восстановления TantorDB. Проект реализован на Python с планами перехода на стек Go. Основные обязанности включают проектирование и разработку компонентов control-plane на Python и Go, таких как API, сервисы управления состояниями и планировщики асинхронных операций. Также необходимо создавать и поддерживать агенты для автоматизации жизненного цикла бэкапов PostgreSQL-кластеров, включая настройку WAL-архивирования, управление различными типами бэкапов с поддержкой WAL-G, восстановление данных с возможностью point-in-time recovery и мониторинг операций в реальном времени. В задачи входит реализация механизмов оркестрации ресурсов с учетом мультиарендности, изоляции namespace и RBAC, интеграция систем мониторинга и логирования (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana), разработка и поддержка S3 proxy сервиса для валидации SigV4 подписей и обеспечения безопасного доступа к объектным хранилищам. Важна активная работа в архитектурных обсуждениях, взаимодействие с командами разработки баз данных и DevOps, проведение code review и формирование инженерных стандартов. Требования включают уверенный опыт коммерческой разработки на Python и Go, умение писать поддерживаемый и структурированный код с соблюдением принципов чистого дизайна и идиом языков, опыт создания long-running сервисов и control-plane компонентов, знание PostgreSQL как управляемого сервиса (репликация Patroni, WAL-архивирование, point-in-time recovery, резервное копирование с WAL-G и pg_basebackup). Необходим опыт работы с облачными хранилищами и S3-совместимыми API (MinIO, AWS S3, Cygnustech), CI/CD пайплайнами и Docker, а также интеграции мониторинга и логирования. Важно понимание сетевой изоляции, безопасной передачи данных и аутентификации в распределенных системах, способность самостоятельно решать сложные инженерные задачи и принимать технически обоснованные решения для обеспечения надежности системы бэкапов. Знания Python и Go требуются для поддержки и миграции существующего решения.

Задачи: — Исследовать аудиторию и тренды, находить перспективные форматы для Reels, TikTok и YouTube Shorts, придумывать сценарии и сильные заходы. — Самостоятельно создавать видео через нейросети: визуалы, аватары, озвучку, монтаж, субтитры и адаптации под разные площадки. — Через Codex, Claude и другие инструменты разрабатывать автоматизации, связывать сервисы и собирать полный процесс: от идеи до готового контента и анализа результатов. — Настраивать работу с API, обработку данных, пакетную генерацию и программную сборку видео; находить и исправлять ошибки. — Создавать повторяемые процессы, контролировать качество, сокращать время и стоимость производства. — Проверять маркетинговые гипотезы, анализировать охваты, удержание, переходы и заявки, развивать работающие подходы. Требования: — От 2-3 лет практической работы с кодом. — Умение читать, понимать, изменять и отлаживать код, работать с API и интеграциями. — Знание Python и/или JavaScript/TypeScript, Git, понимание того, как запускать и поддерживать созданные решения. — Способность самостоятельно оценивать код, предложенный AI, и отвечать за его работоспособность. — Минимум 6 месяцев регулярного создания контента через AI, желательно год и больше. — Наличие опубликованных работ и реальных проектов, где нейросети были основой производства. — Глубокое практическое владение Codex и Claude: работа с проектами, контекстом, файлами, агентами и многоэтапными задачами. — Умение разбивать большую задачу на шаги, организовывать работу AI и проверять результат. — Следить за актуальными моделями и применять новые возможности в работе. — Опыт с HeyGen, Kling и аналогичными инструментами для видео, аватаров и озвучки. — Умение подбирать подходящую связку и объединять её в устойчивый производственный процесс. — Понимание контента и маркетинга: как зацепить внимание, удержать зрителя, адаптировать формат под аудиторию и привести заинтересованного человека к следующему действию. — Визуальный вкус и самостоятельный контроль качества обязательны. — Будут плюсом собственные контентные проекты, подтверждённые результаты органического продвижения и уже работающие системы автоматизированного производства. Условия: — Готовы оплачивать мощные AI-инструменты под задачи — ориентировочно две-три подписки с бюджетом около $200 каждая в месяц. — Обеспечивают доступ к необходимым AI-инструментам. — Формат сотрудничества и оплату обсудят индивидуально, исходя из опыта и объёма ответственности.

Общие требования: • Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 3 лет — в роли тимлида; • Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead); • Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг. • Управление распределённой командой. Глубокие технические компетенции: 1. Распознавание финансовых документов (Document AI) 2. Vision-Language Models (VLM) 3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов 4. OSINT и глобальный поиск 5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent 6. Разработка локальных переводчиков Условия: Локация сотрудника не в РФ Удаленный формат работы из любой точки мира График с 10.00 до 19.00 по мск Выплаты два раза в месяц