Компания МТС Банк ищет специалиста на позицию ML/DevOps Engineer в Москве.
Задачи:
— деплоить и интегрировать модели, сопутствующие сервисы и инструменты, автоматизировать поставку и оптимизировать потребление ресурсов
— мониторить и поддерживать работоспособность
— обеспечивать соответствие политикам информационной безопасности и стандартам надёжности при развёртывании ML‑решений
Требования:
— уверенное администрирование Linux, понимание сетевых протоколов и потенциальных точек отказа
— опыт конфигурации и распределения мощностей видеокарт для обучения и инференса моделей
— опыт настройки мониторинга инфраструктуры и метрик деградации моделей
— опыт работы с vllm, Triton Inference Server, FastAPI, KServe или TorchServe
— опыт построения сложных многоэтапных пайплайнов с упором на безопасность
Технологический стек включает Docker, Linux, Kubernetes, Bash, GitLab CI, Ansible, Terraform, Airflow, Python, vllm, cuda, triton, Prometheus/Victoria Metrics, Grafana, SQL, Postgres, Elasticsearch, MLflow, Qdrant, Nexus, Vault.
Требования:
— опыт в управлении проектами: успешный опыт управления внедрением AI, ML-моделей или цифровых решений, владение методологиями управления (Agile/Waterfall), инструментами планирования (Jira, Confluence)
— экспертиза в AI: понимание принципов работы больших языковых моделей (LLM), архитектур RAG и многоагентных систем, опыт внедрения чат-ботов и голосовых ассистентов в реальную эксплуатацию
— техническая грамотность: навык понимания стека технологий (Python, фреймворки для агентов, системы оркестрации, векторные базы данных) для эффективного взаимодействия с командой разработки
— опыт тестирования: знание процессов оценки качества (evals), настройки мониторинга деградации моделей и проведения экспериментов для валидации решений
— регуляторика и комплаенс: знание требований регуляторов РФ к автоматизированной обработке данных и информационная безопасность
— компетенции управления: навык работы с кросс-функциональными командами, четкая постановка задач, контроль сроков и проведение проверок кода (Code Review) в части AI-решений
Задачи:
— управлять полным жизненным циклом проекта: планирование, инициация и контроль всех этапов внедрения AI-решений: от формирования целей и оценки ресурсов до сдачи результата и закрытия проекта, управление сроками и бюджетом инициативы
— координировать кросс-функциональную работу: организация взаимодействия между разработчиками, аналитиками, риск-менеджментом и подрядчиками
— управлять качеством и рисками: внедрение процессов контроля качества ответов ИИ (включая выявление ошибок), настройка мониторинга работоспособности моделей в промышленной среде
— обеспечивать соответствие требованиям: контроль выполнения регуляторных норм РФ (в т.ч. 152-ФЗ) и внутренних политик информационной безопасности на всех этапах внедрения автоматизированных систем
— управлять изменениями и обучением: разработка планов перехода на новые технологии, обучение операторов и аналитиков работе с системами, интеграция процессов с участием человека (Human-in-the-loop) для сложных сценариев
— анализировать эффективность: организация и анализ результатов экспериментов (A/B-тестов), сравнение эффективности ручных и автоматизированных сценариев, принятие решений о масштабировании успешных практик
Требования:
— техническое/математическое/экономическое образование
— знание Python, машинное обучение (sklearn, catboost/lightgbm/xgboost, statsmodels, numpy/pandas), визуализация и профилирование данных
— опыт работы с mlops (mlflow, dvc, git, docker), опыт организации пайплайнов обучения в виде модулей и пайплайнов в kedro/dvc/mlflow будет плюсом
— знание SQL, написание и оптимизация запросов
— опыт работы с oracle будет плюсом
— опыт работы с задачей математической оптимизации в маркетинге или operational research (SAS, Python MIP, PYOMO и аналоги) будет плюсом
Задачи:
— разработка ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения (активация, отток, траты)
— разработка моделей персонализации категорий и размеров кэшбэка
— подготовка данных для обучения и применения моделей
— исследование новых источников данных и разработка признаков для повышения качества моделей
— проведение полного цикла обучения, валидации и внедрения моделей в промышленную эксплуатацию
— оценка качества моделей на исторических данных и в реальных пилотах
— проведение A/B тестов и анализ результатов внедрения моделей
— мониторинг качества моделей и организация процессов переобучения
Москва
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Требуется аналитик данных с высшим образованием (математическое, техническое) и техническим складом ума. Важны хорошие знания SQL, умение работать с BI инструментами и AI.
Задачи:
— создание и развитие управленческой отчетности Блока Финансы
— участие в развитии корпоративного хранилища данных со стороны финансов: анализ источников, подготовка предложений по целевой структуре витрин, формирование бизнес-требований к доработкам
— приведение данных к AI Ready состоянию
— участие в построении целевой модели данных при запуске/изменении бизнес-продуктов
— формирование SQL запросов для целей ad-hoc аналитики
Задачи:
— Проверять безопасность сервисов, приложений, архитектуры, новых фич и сопровождать внедрение мер по устранению выявленных рисков
— Давать рекомендации по построению безопасной архитектуры, описывать целевую архитектуру по лучшим практикам (в том числе OWASP)
— Анализировать код разрабатываемых сервисов на наличие уязвимостей
— Проводить аудит безопасности сред и приложений (web, API, mobile)
— Проводить аудит и тестирование программ лояльности на предмет безопасности и возможных злоупотреблений, включая анализ бизнес-логики
— Составлять отчеты по результатам аудитов, заводить задачи в Jira с рекомендациями, сопровождать их до закрытия и перепроверки, контролировать недопущение роста технического долга безопасности
— Строить и поддерживать модели угроз по закрепленным сервисам
— Составлять рекомендации по улучшению автоматических сканеров анализа уязвимостей совместно с DevSecOps
— Анализировать уязвимости по программе bug bounty: триаж, оценка, рекомендации
— Оказывать помощь младшим специалистам команды, участвовать в их обучении и передаче экспертизы
Требования:
— Коммерческий опыт работы в AppSec / анализе защищённости от 5 лет
— Глубокие знания web-технологий, понимание архитектуры микросервисных приложений
— Понимание природы уязвимостей из OWASP Top 10 и OWASP Mobile Top 10 и умение их эксплуатировать
— Умение работать с инструментами: nmap, BurpSuite, ZAP, MSF, SQLmap, nuclei, mobsf, gobuster и другими, способность объяснить их работу в боевом режиме
— Опыт построения моделей угроз (STRIDE / threat modeling) и ревью архитектуры
— Опыт анализа кода с точки зрения безопасности хотя бы на одном из распространенных стеков
— Опыт тестирования на проникновение веб-приложений, мобильных приложений и API от 3 лет
— Знания принципов работы средств защиты информации (WAF и решений на уровне сервиса)
— Умение обходить защиту на уровне приложений и средств защиты информации
Преимущества:
— Опыт работы в e-commerce, fintech или маркетплейсах (понимание рисков платежей, авторизации, бонусных систем, программ лояльности)
— Понимание инфраструктурных уязвимостей
— Навыки работы со скриптами (Python, Bash) для автоматизации тестов
— Наличие профильных сертификатов
— Успешный опыт участия в CTF
— Высшее образование в сфере ИБ или ИТ
Условия:
— Аккредитованная IT-компания, развивающая один из ТОП-10 крупнейших интернет-магазинов страны
— Персональное предложение по заработной плате и официальное трудоустройство
— Гибридный формат работы
— Помощь карьерного консультанта для выбора индивидуального направления развития
— Широкий социальный пакет со стоматологией, компенсация питания в офисе, скидки и бонусы от партнеров
— Современное оборудование для работы
— Стильный и уютный офис в центре Екатеринбурга и Москвы
— Корпоративная культура, уважение индивидуальности, отсутствие дресс-кода
— Изучение английского языка, компенсация обучений и развитие в онлайн-университете
Компания Яндекс ищет разработчика на Go для команды, работающей над LLM-проектами для B2B. Вакансия предполагает работу в Москве или Санкт-Петербурге с полным рабочим днем.
Компания создает B2B-продукты на стыке GPT-технологий и экспертных систем, включая проекты Нейросаппорт (автоматизация поддержки клиентов), Нейроэксперт (поиск информации в файлах и ссылках) и Нейроюрист (помощь в ответах на правовые вопросы). Сейчас происходит масштабирование продуктов от бета-версии к промышленной эксплуатации, создание новых сервисов на рынке AI и внедрение LLM-решений для корпоративных клиентов.
Разработка ведется бэкендов нейропродуктов с использованием AI-моделей: большие языковые модели (LLM), OCR, ASR, визуально-языковые модели (VLM). Цель — построить платформу для создания ML-пайплайнов по работе с документами и автоматизации рутинных задач. Технологии: Go (основной язык), Python, RAG с векторным поиском на YDB.
Задачи:
— Участие в продуктовых проектах: написание кода, общение с заказчиками, уточнение требований, предложение и защита технических решений, подготовка инфраструктуры, разработка и сопровождение запуска.
— Технические проекты: построение и развитие инфраструктуры для ML-моделей, оптимизация времени ответов бэкендов, сокращение времени инференса и нагрузки на видеокарты.
Требования:
— Опыт работы с Go и веб-сервисами.
— Знание реляционных баз данных.
Будет плюсом:
— Знакомство с ML.
Процесс отбора:
— Интервью с HR.
— Интервью на знание языка программирования.
— Интервью на знание базовых алгоритмов.
— Финальное интервью с командой, включая обсуждение архитектуры.
Задачи:
— Организация ИТ-поддержки на основе сервисной модели ITIL;
— Разработка и сопровождение ITSM-систем и их компонентов (каталог услуг, каналы взаимодействия, ИТ-активы);
— Наполнение баз данных в ITSM-системе с целью снижения количества поступающих заявок;
— Управление жизненным циклом и учёт пользовательских ИТ-активов;
— Координация и контроль проектов по развитию офисной инфраструктуры, модернизации пользовательского оборудования и обновлению пакетов программного обеспечения;
— Руководство командой ИТ-поддержки: оценка эффективности сотрудников, регулярное предоставление обратной связи, участие в подборе персонала на открытые позиции, разработка и внедрение ключевых показателей эффективности (KPI) для команды поддержки;
— Участие в ИТ-аудитах и устранение замечаний, выявленных в ходе проверок;
— Взаимодействие с внешними партнёрами, предоставляющими ИТ-услуги
Требования:
— Высшее образование в сфере информационных технологий;
— Опыт управления командой ИТ-поддержки от 3-х лет и от 1-2 человек в подчинении;
— Английский язык — уровень не ниже Intermediate;
— Развитые аналитические способности;
— Отличные коммуникативные навыки;
— Уверенный пользователь ПК (Excel, PowerPoint);
— Высокая мотивация и нацеленность на результат.
Условия:
— Стабильную работу в международной компании;
— Трудоустройство по ТК РФ, стабильные выплаты заработной платы;
— ДМС, страхование жизни с первого дня работы;
— Пакет гибких льгот (оплата фитнеса/ обучения/ оплата путешествия/ расширенный пакет ДМС или др.);
— Поддерживающую, вдохновляющую корпоративную культуру компании с фокусом на инновационный подход к ведению бизнеса;
— Доступ к корпоративному порталу обучения Eduson;
— Доступ к программе скидок и привилегий PrimeZone;
— Возможности для реализации своих идей;
— Годовой бонус;
— Компенсацию питания;
— Локация: комфортный офис в 3 минутах ходьбы от станции метро "Улица 1905 года".
Задачи:
— Управлять портфелем проектов и инициатив: определять цели, сроки, ресурсы и ожидаемые результаты, а также отслеживать взаимозависимости между проектами.
— Координировать работу кросс-функциональных команд и заинтересованных сторон, проводить статус-встречи и обеспечивать согласованность действий.
— Контролировать сроки, бюджет, качество, KPI и статус реализации проектов, своевременно выявлять риски и принимать меры по их снижению.
— Управлять несколькими проектами одновременно, расставлять приоритеты с учетом потребностей бизнеса.
— Готовить для руководства отчеты, презентации и аналитические материалы по ключевым результатам и эффективности операционной деятельности.
— Анализировать результаты проектов, выявлять лучшие практики и обеспечивать обмен знаниями внутри организации.
— Разрабатывать и внедрять стандартизированные процессы, инструменты и шаблоны управления проектами.
— Выявлять и реализовывать инициативы по оптимизации, автоматизации и цифровизации процессов.
— Участвовать в развитии операционной модели и повышении эффективности бизнеса.
— Отслеживать отраслевые тенденции и применять современные подходы в операционном и проектном управлении.
— Поддерживать культуру сотрудничества, ответственности и непрерывного совершенствования.
Задачи:
— определение стратегии развития функции товарного контента с учетом целей бизнеса и потребностей цифровых каналов продаж;
— выстраивание эффективной модели управления контентом на всех этапах его жизненного цикла: от создания и обогащения данных до публикации и актуализации;
— реализация проектов по цифровой трансформации функции, включая автоматизацию процессов и внедрение современных технологий, в том числе решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения;
— развитие корпоративных платформ и инструментов управления товарными данными, обеспечение их масштабируемости и интеграции с другими ИТ-системами;
— формирование системы аналитики, контроль ключевых показателей эффективности и принятие управленческих решений на основе данных;
— руководство командой, развитие компетенций сотрудников и организация эффективного взаимодействия с коммерческими, маркетинговыми, ИТ- и продуктовыми подразделениями.
Требования:
— опыт управления функцией товарного контента, цифровых продуктов или e-commerce-направления в крупных компаниях не менее 5 лет;
— успешный опыт реализации проектов по автоматизации процессов, внедрению и развитию цифровых платформ для управления контентом и товарными данными;
— понимание современных подходов к организации контентных процессов, включая использование AI/ML-инструментов для повышения эффективности;
— опыт управления бюджетом, разработки и мониторинга KPI, а также оценки эффективности реализуемых инициатив;
— подтвержденный опыт руководства крупными командами (от 30 сотрудников) и управления кросс-функциональными проектами;
— развитые лидерские, коммуникационные и организационные навыки, способность эффективно выстраивать взаимодействие с внутренними стейкхолдерами.
Условия:
— работа в стабильной крупной компании; официальное трудоустройство;
— конкурентный доход;
— гибридный формат работы;
— ДМС после испытательного срока;
— корпоративные обучения;
— возможность для развития и карьерного роста.
Задачи:
— Развитие направления A/B-тестирования: поддержка полного цикла экспериментов от постановки гипотезы до интерпретации результатов в рамках взаимодействия с бизнес-заказчиками.
— Проектирование и развитие внутренней платформы для A/B-тестов как в онлайн, так и оффлайн каналах: хранение метаданных, расчет метрик, логика сегментации, аналитические витрины и инструменты принятия решений.
— Разработка и поддержка data pipelines для сбора, обработки, валидации и мониторинга данных по экспериментам.
— Формирование единого слоя продуктовых и бизнес-метрик, а также правил интерпретации результатов тестов.
— Автоматизация рутинных аналитических задач с помощью LLM и ИИ-агентов: генерация SQL, подготовка отчетов, первичный разбор результатов, контроль качества данных.
— Разработка self-service инструментов для продуктовых и аналитических команд, позволяющих быстрее запускать и разбирать эксперименты.
— Взаимодействие с продуктом, разработкой и аналитиками для внедрения культуры принятия решений на основе экспериментов.
— Подготовка документации, стандартов и best practices по experimentation-направлению.
Требования:
— Опыт работы от 3+ лет, успешные кейсы по запуску и проведению A/B тестов.
— Уверенное владение Python и SQL.
— Практический опыт в продуктовой аналитике, data engineering или разработке внутренних аналитических решений.
— Опыт проведения и анализа A/B-тестов: дизайн эксперимента, выбор метрик, проверка корректности результатов, интерпретация выводов.
— Понимание принципов построения витрин данных, ETL/ELT-процессов, контроля качества данных и мониторинга пайплайнов.
— Умение переводить бизнес- и продуктовые задачи в формализованные аналитические и технические решения.
— Опыт разработки решений, которыми пользуются внутренние команды: аналитики, product managers, разработчики.
— Интерес к автоматизации аналитики и применению LLM/AI-подходов в рабочих процессах. Будет здорово, если имеются навыки построения устойчивых агентских циклов, управления контекстом моделей и памятью.
Условия:
— Официальное трудоустройство в собственную аккредитованную ИТ компанию со всеми преимуществами.
— Возможность самореализации в амбициозных проектах цифровой трансформации компании-лидера в своей отрасли.
— Достойный уровень оплаты, годовой бонус.
— Конкурентоспособный социальный пакет (ДМС, включая компенсацию 80% для детей, частичная компенсация фитнеса).
— Гибридный формат работы.
Задачи:
— Управление контрактами: сбор, организация и ведение центрального хранилища всех договоров с подрядчиками и поставщиками, отслеживание ключевых условий, сроков и дат продления;
— Сбор, проверка и обработка всех входящих счетов от подрядчиков и поставщиков, сверка с контрактами и фактическими поставками;
— Отслеживание и категоризация всех исходящих транзакций по банковским счетам компании, ведение аудиторской документации;
— Формирование и поддержание ежемесячного отчета о прибылях и убытках (P&L), консолидирующего расходы по проектам и юридическим лицам, предоставление CEO информации о расходах и бюджете;
— Координация администрирования зарплат и учета затрат по проектам, взаимодействие с внешними бухгалтерами и HR;
— Настройка и постоянное улучшение систем и рабочих процессов для управления контрактами, выставления счетов и отчетности;
— Выполнение роли операционного контактного лица для внешних бухгалтеров, бухгалтеров и административных сервисов;
— Поддержка запросов на финансовую отчетность, включая обновления для инвесторов и материалы для совета директоров.
Требования:
— Опыт работы 3+ года в финансовых операциях, бизнес-операциях или аналогичной гибридной роли, предпочтительно в стартапе или малом/среднем бизнесе;
— Опыт полного цикла управления контрактами, счетами к оплате и отчетностью P&L;
— Уверенные навыки работы с Excel и Google Sheets, умение создавать и поддерживать финансовые модели и трекеры;
— Высокая организованность, внимательность к деталям, самостоятельность с минимальным контролем;
— Свободное владение английским и русским языками;
— Опыт работы с польскими корпоративными структурами.
Преимущества:
— Опыт в игровой индустрии, технологиях или других сферах с интеллектуальной собственностью и роялти;
— Знание польского языка;
— Опыт подготовки к слияниям и поглощениям, отчетности для инвесторов или проведения due diligence.
Условия:
— Прямое доверительное взаимодействие с CEO и полный доступ к стратегии компании;
— Возможность построить систему управления с нуля в функции, которая сейчас фрагментирована;
— Работа над проектами с реальным рыночным потенциалом (сотни тысяч желающих до запуска);
— Небольшая, опытная команда с прямым доступом к основателям и быстрым принятием решений;
— Гибкость в выборе типа контракта (трудовой договор или B2B) и гибридный формат работы.
Задачи:
— Разрабатывать новые отчеты и поддерживать существующие;
— Автоматизировать подготовку и доставку отчетов с помощью Python;
— Проектировать концепты дата-моделей и витрин для своих отчетов;
— Участвовать в проверке данных для витрин в продакшене;
— Плотно взаимодействовать с разными командами: CRM, антифрод, маркетинг, финансы, випы и т.д.;
— Поддерживать актуальность и прозрачность показателей, документировать метрики и логику расчетов;
— Участвовать в разработке различных бизнес-моделей;
— Создавать и дорабатывать дашборды в Tableau;
— Искать возможности для автоматизации и улучшения существующих решений.
Требования:
— Уверенное владение основными конструкциями Python и понимание принципов работы языка;
— Практический опыт использования функций, генераторов, декораторов и т.д.; понимание принципов организации кода: модули, пакеты, зависимости;
— Умение писать надежный код с обработкой исключений и логированием;
— Опыт работы с Pandas;
— Опыт работы с Git;
— SQL: умение читать большие сложные витрины, дебажить их и грамотно писать запросы;
— Понимание принципов оптимизации запросов и работы с большими объемами данных;
— Tableau или любой другой BI тул: базовый уровень.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Airflow.
Условия:
— Удалённая работа из любой точки мира с возможностью посещения офиса в Москве;
— Достойный уровень заработной платы;
— Сильная техническая команда и обмен опытом;
— Сложные задачи и использование новых технологий;
— Отсутствие бюрократии и технологическая свобода;
— Возможность карьерного роста и профессионального развития;
— Открытая и свободная атмосфера;
— 50% компенсация оплаты изучения английского языка;
— Частичная оплата занятий спортом.
Задачи:
— Выстраивание стратегии тестирования на проекте
— Разработка API, WEB автотестов на Kotlin
— Тестирование ТЗ (полнота, непротиворечивость и т.п.)
— Разработка модели функциональности продукта
— Фиксация дефектов, не проработанных/спорных моментов
— Разработка вспомогательных решений
— Участие в code review
— Работа в команде и командное решение проблем
Требования:
— Опыт автоматизации web приложений, API
— Умение писать кейсы
— Понимание процессов тестирования
— Умение строить план и приоритизировать тестирование
— Управление тестовой средой
— Умение находить критичные дефекты
— Знание JAVA/Kotlin, Selenium, Allure, docker, SQL, CI, GIT, log4J, HTTP, консоли браузера
— Умение взаимодействовать в команде
— Умение приоритизировать дефект, исходя из ценности для пользователя
Условия:
— Белая, своевременная и конкурентоспособная заработная плата
— ДМС (включая стоматологию)
— Удобное место для работы и современное “железо”
— Гибкий график. Начало работы с 8 до 11
— Возможность не приходить 5 дней в неделю в офис, внутри команд определяют посещение офиса
— Профессиональный рост (внутреннее обучение, посещение конференций и митапов, спонсорство)
— Возможность полностью удалённого формата работы
Ключевая миссия CTO: построить инженерную организацию нового поколения. Ожидается построение AI Native Engineering Organization, внедрение AI PDLC как основного процесса разработки, организация работы автономных Tiny Teams, создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт, широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности, сокращение времени полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production, формирование инженерной культуры с акцентом на скорость обучения и внедрения инноваций.
Задачи:
— Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
— Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
— Формировать AI Native инженерную организацию для высокой скорости вывода новых продуктов и функций;
— Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов;
— Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их эффективность и ответственность;
— Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использование AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
— Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов для быстрого внедрения новых моделей, сервисов и сценариев;
— Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
— Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
— Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и улучшении процессов;
— Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
— Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
— Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
— Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
— Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
— Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
— Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
— Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
— Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
— Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
— Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
— Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
— Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
— Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
— Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Будет преимуществом:
— Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
— Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
— Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
— Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
— Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
— Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
— Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
— Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
— Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Обучение: английский с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Задачи:
— Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов.
— Создание агентов, способных обрабатывать сложные multi-turn и multi-modal запросы пользователей.
— Разработка систем маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, управление вызовами функций и оркестрация моделей внутри пайплайна.
— Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами, трансформация старых архитектур в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.
— Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference, работа с опенсорс-моделями и внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов.
— Обеспечение быстрой и устойчивой работы агентов на продакшене, оптимизация inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляция, multi-dimensional parallelism).
— Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью, эксперименты с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.
— Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов, постановка и реализация экспериментов с multi-turn reinforcement learning в масштабах Яндекса и Алисы.
Требования:
— Глубокие знания в Deep Learning и NLP.
— Опыт работы с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG).
— Опыт внедрения ML-систем в продакшен.
— Системное мышление — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой.
— Владение Python и знакомство с PyTorch.
— Готовность к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами.
Ключевая миссия CTO:
- Построение AI Native Engineering Organization;
- Внедрение AI PDLC как основного процесса разработки;
- Организация работы автономных Tiny Teams;
- Создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт;
- Широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности;
- Сокращение времени прохождения полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production;
- Формирование инженерной культуры, где скорость обучения и внедрения инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом.
Задачи:
- Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
- Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
- Формировать AI Native инженерную организацию, обеспечивающую высокую скорость вывода новых продуктов и функций;
- Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов — от идеи и исследований до промышленной эксплуатации;
- Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их высокую эффективность и ответственность за конечный результат;
- Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использования AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
- Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов, обеспечивающую быстрое внедрение новых моделей, сервисов и пользовательских сценариев;
- Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
- Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
- Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и постоянном улучшении процессов;
- Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
- Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
- Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
- Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
- Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
- Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
- Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
- Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
- Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
- Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
- Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
- Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
- Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
- Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
- Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Преимущества:
- Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
- Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
- Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
- Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
- Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
- Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
- Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
- Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
- Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
- Формат: гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
- Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
- Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
- Индивидуальный план развития;
- Обучение английскому языку с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
- Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
- Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Задачи:
— Моделирование персонажей и настройка скелета (риг) под стандартный UE5 Mannequin для корректной работы стандартных анимаций движка.
— Создание модульных элементов зданий (стены, крыши, проемы) строго по сетке (Grid Snapping) для удобной сборки уровней в UE5.
— Создание пропсов: элементов окружения, предметов, оружия.
Требования:
— Опыт создания Low-Poly моделей с правильной сеткой, оптимизацией и отсутствием лишних полигонов.
— Понимание пайплайна экспорта в Unreal Engine 5, включая настройку пивотов, масштаба и коллизий.
— Текстурирование с использованием цветовых палитр/атласов или Vertex Color.
— Наличие портфолио в стиле low-poly (ссылки на ArtStation приветствуются).
Условия:
— Удаленная работа, свободный график.
— Оплата проектная (поштучно или за пак моделей), обсуждается индивидуально.
Задачи:
— Быть основным контактным лицом для стратегических корпоративных клиентов, строить многопоточечные отношения с разработчиками, продуктовыми командами и руководителями высшего звена
— Выступать в роли технического эксперта в разговорах с клиентами, проверять архитектуру интеграций, устранять неполадки в реализации API и консультировать по лучшим практикам по всему портфелю продуктов Vonage (SMS, Voice, WhatsApp, RCS, Video, Verify и др.)
— Проводить ежеквартальные бизнес-обзоры (QBR), выявлять риски для здоровья клиентов и сотрудничать с техническими экспертами, продуктовой и инженерной командами для решения сложных задач
— Отвечать за рост доходов и прямой маржи по своему портфелю, точно прогнозировать и реализовывать стратегии удержания и расширения
— Разрабатывать планы успеха, ориентированные на результаты, согласованные с бизнес-целями каждого клиента, обеспечивая измеримое принятие платформы и долгосрочную отдачу от инвестиций
— Выявлять и развивать возможности для дополнительной продажи и перекрестных продаж, связывая кейсы клиентов с новыми или недостаточно используемыми возможностями, тесно сотрудничать с отделом продаж, используя данные об использовании, оценки здоровья и метрики вовлеченности
— Сотрудничать с техническими менеджерами решений (TSM) в рамках модели pod для сложных решений и эскалаций, сохраняя полную ответственность за коммерческие результаты
Требования:
— Свободное владение английским и немецким/французским языками
— Более 5 лет опыта в техническом управлении аккаунтами, успехе клиентов или аналогичной стратегической роли с сильной технической базой в API или продуктах для разработчиков
— Глубокие практические знания CPaaS или API платформ: мессенджинг (SMS, WhatsApp Business Platform, RCS), Voice/VoIP, Video и решения для аутентификации/Verify
— Твердое понимание REST API, вебхуков, SDK и паттернов интеграции ПО, умение читать документацию API и участвовать в техническом устранении неполадок вместе с клиентами
— Подтвержденный опыт управления и развития сложных корпоративных аккаунтов с значительной ответственностью за ARR
— Исключительные коммуникативные навыки, способность вести глубокие технические разговоры с разработчиками и инженерами, а также ясно объяснять эти концепции бизнес- и исполнительной аудитории
— Ориентация на данные, умение использовать оценки здоровья клиентов, аналитику использования и метрики вовлеченности для выявления рисков и возможностей роста (Salesforce, Gainsight или эквивалент)
— Способность ориентироваться в сложных многостейкхолдерных средах и достигать согласия по конкурирующим приоритетам
Плюсы:
— Прямой опыт работы в CPaaS провайдере (например, Vonage, Twilio, Sinch, Infobip, MessageBird)
— Знакомство с платформами разговорного ИИ, чатботами или стратегиями омниканального взаимодействия
— Знание протоколов VoIP, SIP или WebRTC
— Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, инженерии или смежных областей
Условия:
— Возможность значительного влияния на стратегический опыт клиентов и рост бизнеса
— Конкурентоспособная зарплата и возможности карьерного роста
— Частная медицинская страховка (Adeslas)
— Групповой пенсионный план (Generali)
— Страхование жизни и от несчастных случаев (VidaCaixa)
— Линия поддержки Ericsson Care
— Дискреционное время отдыха (DTO)
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
ГибридheadМосква
Зарплата не указана
ГибридheadМосква
Зарплата не указана
УдалённоSpain
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 64 · Job Hunters
