Вакансии

Задачи: ▫️ Управление пайплайнами данных: batch и CDC-загрузки, трансформации, оркестрация, разбор инцидентов. ▫️ Разработка технических решений: физическая модель данных, структура dbt-проекта, шаблоны. ▫️ Руководство командой из 6–7 дата-инженеров и аналитиков: декомпозиция задач, код-ревью, найм и развитие сотрудников. ▫️ Поддержка AI-разработки: навыки, автопроверки, CI, контекст для AI-агентов. ▫️ Обеспечение качества данных: code review, контроль качества данных, сверка с источниками, мониторинг. ▫️ Обеспечение безопасности: управление доступами, секретами, аудит, взаимодействие с ИБ банка. ▫️ Управление контурами Dev / UAT / Prod: релизы, перенос данных с обезличиванием. ▫️ Выступать технической точкой контакта для банка и смежных команд. Требования: ▫️ Опыт работы в data engineering не менее 7 лет, из них минимум 2 года на позиции технического лидера. ▫️ Готовность активно писать код самостоятельно. ▫️ Опыт построения DWH или Lakehouse, понимание типичных проблем и их решений. ▫️ Экспертные знания SQL, уверенное владение Python, опыт моделирования данных (SCD, историчность). ▫️ Опыт работы с Iceberg, Trino, Spark, dbt, Airflow или аналогичными технологиями. ▫️ Умение аргументировать технические решения и объяснять компромиссы. ▫️ Опыт работы в банковской или другой строго регулируемой среде. Плюсом будет: ▫️ Опыт работы с CDC (Debezium, Kafka Connect), Ansible или другими инструментами Infrastructure as Code. ▫️ Опыт создания платформы данных с нуля. Условия: ▫️ Удалённая работа с необходимостью приезжать в Ереван 1–2 раза в месяц на 2–3 дня, при этом логистика и проживание оплачиваются. ▫️ Оформление через ИП. ▫️ Зарплата обсуждается индивидуально.

Задачи: — Мониторинг доступности и производительности корпоративных систем, включая Wi-Fi, серверное и сетевое оборудование; — Администрирование Active Directory, разработка и применение групповых политик (GPO); — Актуализация и тестирование планов аварийного восстановления; — Резервное копирование и восстановление корпоративных систем; — Проведение регулярных профилактических работ; — Техническая поддержка ПК: ремонт, устранение и предотвращение сбоев, предупреждение потери информации, поддержка пользователей; — Монтаж сети и сетевого оборудования; — Поддержка функционирования IP-АТС; — Подготовка рабочих мест; — Закупка ИТ оборудования; — Составление бюджета ремонта и инвестиций на следующий период; — Поддержка и устранение ошибок в ГИС МТ ("Честный знак") с предварительным обучением и по необходимости, включая работу с ЛК ГИСМТ, ГС1РУС, операторами L3 (ПО Квантрон) и L4 (Ютрейс); — Работа в корпоративных информационных системах (КИС): 1С УПП, WMS (Axelot X5). Требования: — Высшее техническое или среднее профессиональное техническое образование; — Опыт работы на аналогичной должности от 2 лет; — Знания в области построения локальных вычислительных сетей и настройки сетевого оборудования; — Навыки администрирования серверов на Windows, настройки и конфигурирования SQL сервера; — Навык настройки и поддержки IP Телефонии; — Опыт организации и проведения закупок ИТ оборудования; — Умение администрировать решения на платформе 1С; — Экспертное знание Active Directory и операционных систем MS Windows. Условия: — Официальное оформление по ТК РФ с первого дня; — Полный рабочий день в офисе с возможностью выбора удобного графика; — ДМС со стоматологией, льготное ДМС для родственников; — Страхование жизни от несчастных случаев; — Компенсация питания (столовая на территории предприятия); — Доставка автобусом предприятия из различных районов города Рязани, возможна частично удалённая работа; — Оплата аренды жилья при релокации; — Оплата мобильной связи, материальная помощь; — Возможности профессионального и материального роста. Адрес работодателя: г. Рязань, Восточный Промузел, 21 (Завод Монтажных пен).

Responsibilities: — Build and own the yeast surface display platform for binder generation. — Design and run display campaigns. — Build NGS readouts. — Collaborate with ML and protein design scientists to produce model-ready binding data. Requirements: — Experience with deep mutational scanning, molecular biology, protein engineering, NGS, quality control, library construction, flow cytometry, FACS, yeast surface display, cloning, binder discovery, and mutagenesis. Salary: $155,000 - $160,000 per year. Location: Emeryville, California, United States. The role involves onsite work.

Location: Pristina, Kosovo Workplace: fully We are looking to hire ambitious entrepreneurs to start and scale their own startups. We are serial entrepreneurs, for example Paul Müller (founder Adjust, €1.2B exit) and Petter Made (founder SumUp, €8B) who are eager to support outlier personalities and serial entrepreneurs to build €1B+ companies. Our offer: A salary while you build your startup as you will directly be employed by us. Alternatively, you can opt for up to €500k in funding. 1:1 sparring with unicorn founders on a weekly basis Community : Access to the top 0.1% of founders, peers and investors Team building : Hiring top notch talent supported through our network (over 50,000 professionals) Distribution : Support in reaching product-market-fit and building up a sales force / marketing machine Funding support for securing a multi-million euro funding round within 12 months (on average, EWOR Fellows raise > €2M after our Grand Pitch) One of our fellows set a record for Europe’s largest pre-seed round by a first-time founder, securing a €12M pre-seed investment. Tasks You will own, build, and run your startup in fields such as Applied AI You will embark on an extensive personal development journey crafted by unicorn founders and follow a fully customised programme enhancing your goal, time, and energy management You will receive support in hiring through our network to over 50,000 professionals and advice as well as best practices from serial entrepreneurs You will receive intensive coaching to make your startup ready to raise millions in funding You will iterate your product with us until having reached product-market-fit and receive support in building up a sales force or creating a marketing engine respectively Requirements You are based in Europe or the Americas or open to relocate You are willing to take full responsibility for your own startup and scale it to €100M+ in revenues You have excellent communication skills in the English language Join us and build a €1B+ company with us!

Location: Warsaw, Poland On behalf of WaterTech Client #1 , SD Solutions is looking for a talented Senior 3D Plant Designer / Plant 3D Lead. Experienced 3D Plant Designer to lead and support engineering design and 3D modelling activities for water and wastewater treatment plants, desalination facilities and industrial process installations. The role combines hands-on engineering design using AutoCAD Plant 3D with professional leadership, development of engineering standards, creation of 3D libraries and training of engineering team members. SD Solutions is a staffing company operating globally. Contact us to get more details about the benefits we offer. Responsibilities: 3D Modeling & Detailed Engineering Develop detailed 3D models of treatment plants, including Integration of mechanical equipment, tanks, vessels, pumps, filters, piping systems, valves, fittings and instrumentation. Translate P&IDs and engineering requirements into detailed piping, motors, instrumentation and valves layouts, and coordinated 3D models. Design piping routes, equipment arrangements, maintenance access, drainage and installation interfaces. Design piping supports, including support arrangements, details and load considerations, in coordination with structural engineers. Coordinate the 3D model with civil, structural, mechanical, electrical and instrumentation disciplines. Perform model reviews and clash detection. Engineering Drawings & Documentation Prepare General Arrangement (GA) drawings, layouts, plans and sections. Generate piping isometric drawings and construction details. Prepare detailed drawings of tanks, vessels, columns and skids, including openings and connections. Prepare piping support drawings and details. Generate and validate Bills of Materials (BOM) Ensure consistency between 3D models, P&IDs, specifications and engineering drawings. Engineering Standards & Infrastructure Establish, develop and maintain standardized 3D design procedures, engineering guidelines and drafting standards. Build and maintain a comprehensive 3D component library, including equipment, piping components, valves, fittings, instrumentation and piping supports. Develop and maintain AutoCAD Plant 3D catalogs, piping specifications (Pipe Specs), templates and component databases. Establish standardized project templates, drawing formats, naming conventions and model structures. Develop and maintain the digital design infrastructure, tools and workflows required for efficient and consistent engineering activities. Lead the implementation of standardized 3D design methodologies and best practices across engineering projects. Training & Professional Development Lead technical training and knowledge transfer for engineers and designers in AutoCAD Plant 3D and 3D design methodologies. Develop training materials, technical guidelines and internal working procedures. Provide ongoing technical support, guidance and mentoring to engineering team members. Requirements: Education Bachelor's degree (B.Sc. or equivalent) in Mechanical Engineering – advantage. A degree in Environmental /Chemical /Water and wastewater Engineering or a related engineering discipline will also be considered. Alternatively, a Mechanical Engineering diploma or equivalent technical qualification, combined with at least 7–10 years of proven experience in 3D plant design and piping engineering. Previous experience with other 3D design and plant modelling software is a significant advantage, particularly for candidates who have worked as design engineers or piping designers with independent engineering responsibilities, rather than solely as CAD drafters. Preference will be given to candidates with a strong practical engineering background in piping design, industrial process plants, and water and wastewater treatment facilities. Professional Experience Minimum 5 years of experience in 3D plant design and piping design. Proven experience in water and wastewater treatment plants, desalination facilities. Advanced proficiency in AutoCAD Plant 3D and AutoCAD. Excellent written and spoken English is mandatory , including the ability to conduct technical meetings, prepare engineering documentation and train engineers in English. Strong engineering mindset, problem-solving abilities, attention to detail and ability to work independently with international multidisciplinary teams. About the company: A water solutions company offering end-to-end desalination, water treatment, and wastewater treatment services — from design and engineering through construction, operations, and maintenance, including full BOT (Build-Operate-Transfer) projects. The company has delivered projects at varying scales globally, from mega-scale installations to prefabricated units, with a focus on sustainability, energy efficiency, and ESG-aligned outcomes. By applying for this position, you agree to the terms outlined in our Privacy Policy. Please take a moment to review our Privacy Policy https://sd-solutions.breezy.hr/privacy-notice , and make sure you understand its contents. If you have any questions or concerns regarding our Privacy Policy, please feel free to contact us.

Задачи: — Настройка и обслуживание компьютеров и ноутбуков сотрудников — Установка программного обеспечения, настройка принтеров и другой оргтехники — Решение текущих технических вопросов сотрудников — Учёт и контроль корпоративных SIM-карт и мобильных устройств — Учёт, выдача и возврат офисной техники — Организация закупки компьютеров, оргтехники и расходных материалов — Взаимодействие с поставщиками и сервисными центрами Требования: — Опыт работы системным администратором или IT Support Specialist — Знание Windows и/или macOS — Умение самостоятельно решать типовые технические проблемы — Ответственность, организованность и самостоятельность Условия: — Частичная занятость (пару раз в неделю по несколько часов) — Работа в офисе — Возможность решать часть задач удалённо.

Программа ML Residency — это возможность принять участие в исследованиях мирового уровня в сфере машинного обучения. Программа ML Residency — это возможность принять участие в исследованиях мирового уровня в сфере машинного обучения. Организаторы программы — Yandex Research и ВШЭ. Резиденты смогут заниматься прикладными и теоретическими исследованиями в области машинного обучения, работать над сложными проектами, публиковаться на NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR и других ведущих научных конференциях, вносить вклад в высокотехнологичные сервисы. Участники программы будут сотрудничать с коллегами из Яндекса, ведущих мировых университетов и корпоративных лабораторий и смогут посещать курсы по машинному обучению в Школе анализа данных. Резиденты будут работать вместе с исследователями Yandex Research, которые выступят в роли наставников и кураторов. Совместно они выберут одну из проблем в области компьютерного зрения, речевых и диалоговых систем, обработки естественного языка или другой области машинного обучения, а затем разработают решение этой проблемы. Результатами работы могут стать научные публикации, внедрение в продукты Яндекса или проекты с открытым кодом. Чем вы будете заниматься: * Развивать техническое и теоретическое понимание современного машинного обучения * Изучать литературу по машинному обучению и погружаться в выбранную область * Учиться выявлять новые проблемы и предлагать их решения * Развивать навыки академического письма и устных выступлений Требования * Специалист с любым уровнем подготовки — от студента в области машинного обучения до опытного исследователя из смежных дисциплин, например: математики, физики, химии, компьютерных наук или лингвистики * Имеете хорошее фундаментальное образование, искренне увлечены машинным обучением и мечтаете изменить мир к лучшему

Location: Belgrade, Serbia Workplace: fully We are looking to hire ambitious entrepreneurs to start and scale their own startups. We are serial entrepreneurs, for example Paul Müller (founder Adjust, €1.2B exit) and Petter Made (founder SumUp, €8B) who are eager to support outlier personalities and serial entrepreneurs to build €1B+ companies. Our offer: A salary while you build your startup as you will directly be employed by us. Alternatively, you can opt for up to €500k in funding. 1:1 sparring with unicorn founders on a weekly basis Community : Access to the top 0.1% of founders, peers and investors Team building : Hiring top notch talent supported through our network (over 50,000 professionals) Distribution : Support in reaching product-market-fit and building up a sales force / marketing machine Funding support for securing a multi-million euro funding round within 12 months (on average, EWOR Fellows raise > €2M after our Grand Pitch) One of our fellows set a record for Europe’s largest pre-seed round by a first-time founder, securing a €12M pre-seed investment. Tasks You will own, build, and run your startup in fields such as Applied AI You will embark on an extensive personal development journey crafted by unicorn founders and follow a fully customised programme enhancing your goal, time, and energy management You will receive support in hiring through our network to over 50,000 professionals and advice as well as best practices from serial entrepreneurs You will receive intensive coaching to make your startup ready to raise millions in funding You will iterate your product with us until having reached product-market-fit and receive support in building up a sales force or creating a marketing engine respectively Requirements You are based in Europe or the Americas or open to relocate You are willing to take full responsibility for your own startup and scale it to €100M+ in revenues You have excellent communication skills in the English language Join us and build a €1B+ company with us!

Location: Воронеж Наша команда занимается сопровождением Интеллектуальной системы управления, которая позволяет повысить эффективность руководителей и сотрудников Сбера за счёт автоматизации процессов, внедрения AI-помощников и GenAI для принятия лучших решений и развития подчиненных. Обязанности * администрирование и поддержка Linux-инфраструктуры * диагностика инцидентов и поиск корневых причин сбоев * мониторинг производительности систем и обеспечение их стабильной работы * взаимодействие с командами разработки для решения технических задач * участие в процессах по повышению отказоустойчивости сервисов. Требования * опыт работы с системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus, Victoria Metrics) от 2-х лет * знание методологий SRE и опыт работы с контейнеризацией (K8s, OpenShift). * понимание процессов информационной безопасности (SSL, mTLS, работа с сертификатами) * опыт с инструментами логирования и обмена сообщениями (ELK, Kafka) * практический опыт с инструментами DevOps (Git, Jenkins, Nexus, BitBucket) * навыки автоматизации задач и программирования (Bash, Python), базовые знания SQL. Условия * работа в удобном и современном офисе в г. Воронеж, улица 9 Января * ежегодный пересмотр зарплаты, 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Обеспечивать исправное состояние подвижного состава автоколонны и выпускать его на линию в соответствии с графиком — Проводить технические и внешние осмотры транспортных средств, определять неисправности — Контролировать соблюдение водителями правильности эксплуатации автомобилей, прохождение медицинского осмотра — Вести журналы по транспорту Требования: — Среднее профессиональное или высшее образование по направлению технического обслуживания и ремонта автомобильного транспорта — Опыт аналогичной работы с тягачами и полуприцепами будет преимуществом — Владение MS Office и программой 1С на уровне уверенного пользователя — Знание устройства грузовых автомобилей на высоком уровне Условия: — Работа в федеральном лидере логистики с 25-летней историей — Прозрачная система оплаты: оклад плюс премия за результат — Внутреннее обучение и комфортная адаптация — Реальный карьерный рост в команде профессионалов — Партнерские программы и бонусы, включая скидки на перевозку и призы за участие в корпоративных конкурсах Место работы: Санкт-Петербург, Московское шоссе, д. 82 График работы: 2/2/4 с 9:00 до 21:00 Трудоустройство осуществляет ООО "Деловые Линии".

Задачи: — Экспертная оценка схем организации связи, разработанных конечными заказчиками или компаниями по интеграции оборудования — Проведение аудита сетевой инфраструктуры заказчиков — Подготовка технических заданий и спецификаций для модернизации сети связи или построение новых объектов сетевой инфраструктуры — Разработка схем организации сетей связи, подготовка технических решений — Подбор оборудования для реализации технических решений — Проведение тестирования для проверки работоспособности технических решений — Сопровождение работ по реализации проектов — Постпроектная техническая поддержка заказчиков (в режиме удаленных консультаций) Требования: — Глубокие знания сетевых технологий стека TCP/IP — Знание протоколов и технологий, применяемых в операторских и корпоративных сетях, а также в сетях ЦОД: протоколы и технологии уровня L2: VLAN, QinQ, xSTP, ERPS, 802.1x, LAG/MC-LAG — Протоколы маршрутизации: IS-IS, OSPF, MP-BGP — Многоадресная рассылка: IGMP, IGMP snooping/proxy, PIM, MSDP, MLD — Технологии EVPN/VXLAN, EVPN/MPLS — Технологии коммутации по меткам MPLS: протоколы LDP, RSVP-TE — Сервисы VPLS/VPWS, MPLS L3VPN, Multicast VPN — Технологии IPSec, DMVPN, GRE — L2/L3 QoS — Понимание принципа работы и построения сетей связи, коммутации и маршрутизации, архитектуры построения ЛВС Будет плюсом: — Опыт работы с коммутаторами и маршрутизаторами других вендоров — Опыт эксплуатации, проектирования или пусконаладки мультивендорных сетей и объектов связи — Опыт работы в провайдере или интеграторе Условия: — Профессиональное развитие — Стандартный график работы (5/2, с 9 до 18 часов) — Официальное трудоустройство с первого дня — ДМС после прохождения испытательного срока — Участие в профессиональных конференциях с софинансированием — Скидки от компаний-партнеров (фитнес, развлечения) — Поддержка спортивного духа в компании, участие в командных соревнованиях — Тренажерный зал в офисе, кикер и настольные игры — Корпоративный английский с софинансированием — Современное здание на собственной территории с парковкой для авто и велосипедов — Парк и уличная спортивная зона — Служебный транспорт от пл.Калинина и 4,5,6 микрорайонов — Релокационный пакет для иногородних сотрудников Вакансия предполагает релокацию в Новосибирск и работу из офиса.

Location: Москва Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично. Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования. Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы. Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами. Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!  Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * руководство командой DS (продуктовый и исследовательский треки) плюс собственная инженерная работа — от архитектуры ML/AI-решений до инструментов для fine-tuning LLM * управление командой DS: постановка и декомпозиция задач, приоритизация, контроль качества * менторство, код-ревью, стандарты разработки и исследований; участие в найме * архитектура ML/AI-решений, обоснование выбора методов и моделей * разработка инструментов fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA): подготовка датасетов, пайплайны обучения, оценка качества * разработка и валидация ML-моделей, feature engineering, вывод в production * исследовательские гипотезы, дизайн экспериментов, статистическая оценка, прототипы новых подходов * предложения по решению бизнес-задач аналитическими методами, консультирование заказчика, презентация результатов. Требования * одинаково уверенная работа как исследователь/моделист и как инженер, доводящий AI-решения до работающего продукта * алгоритмы и структуры данных на уровне понимания внутреннего устройства, а не вызова библиотек: базовые (сортировки, поиск, деревья, графы, динамическое программирование, оценка сложности), классический ML (линейные модели, градиентный бустинг, SVM, кластеризация), DL (обратное распространение, оптимизаторы SGD/Adam, механизмы внимания, трансформеры), LLM-инженерия (токенизация BPE, LoRA/QLoRA, ANN-поиск) * умение разобрать алгоритм по статье и реализовать в коде * готовность самостоятельно разрабатывать скиллы и тулы для LoRA/QLoRA-адаптации LLM * Data Scientist / ML-инженер — от 4–5 лет * техническое лидерство или менторство — от 1–2 лет * вывод моделей в production и их сопровождение; исследовательская работа * Python (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch), SQL/PostgreSQL * классический ML, валидация моделей, статистика, математическое моделирование * NLP/LLM: трансформеры, Hugging Face Transformers, LLM API, LangChain; промпт-инжиниринг, RAG * практический опыт обучения нейронных сетей: трансформеры + минимум 2–3 типа архитектур (CNN, RNN/LSTM, VAE, RL-агенты) * MLOps: ML-пайплайны, Docker, FastAPI, Git, воспроизводимость экспериментов * готовность проводить код-ревью и давать развивающую обратную связь * способность понятно объяснять технические решения нетехнической аудитории * постановка задач команде, оценка трудоёмкости; готовность развивать управленческие навыки в процессе. Будет плюсом: * XAI, большие данные (PySpark, Hive, HDFS), банковская / финансовая сфера * опыт построения модели, давшей измеримый бизнес-эффект (метрики, выручка, экономия ресурсов) * участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных. Условия * гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Remote - Canada Narvar is Growing! We're looking for a leader to own the machine learning systems behind post-purchase commerce — identity, fraud, and the intelligence layer that agentic AI runs on. Hundreds of millions of consumers interact with Narvar every year, across 20B+ orders and 1,300+ retail brands. That data powers three systems: Graphite , our identity resolution engine that ties fragmented consumer data into a single verified identity across retailers; IRIS , our fraud and returns-abuse detection engine built on top of it. You'll own the ML organization behind all of it — the models, the platform they run on, and the people who build them. This is a role for someone who wants a system with real consequences: fraud decisions that move retailer margin, identity resolution that agents make automated decisions on, and an adversary on the other side who adapts every quarter. For this role, you should be located in Canada and able to work within EST/EDT OR PST hours. We are fully remote. Day-to-day Own the ML charter across identity resolution, fraud and abuse detection, risk scoring, and consumer intelligence — strategy, roadmap, and delivery Build and grow a high-performing, globally distributed team of ML engineers; hire, coach, and develop senior ICs and managers Set the technical bar for how models get built, evaluated, deployed, and monitored — and hold the org to it Push identity resolution coverage, precision, and profile classification accuracy against a measured, frozen-holdout baseline — not against vibes Own IRIS model performance end-to-end: detection rate, false-positive rate, label quality, and the feedback loops that keep both honest as fraud patterns shift Build the ML platform layer — feature stores, training pipelines, model registry, online serving, drift and performance monitoring — so model velocity isn't bottlenecked on infrastructure Partner with the AI engineering team so identity and risk signals are first-class inputs to NAVI's agent decisions Work directly with Product, Engineering, Security, and Customer Success to translate messy retailer problems into ML problems worth solving — and to say no to the ones that aren't Own build-vs-buy and data-partner decisions (third-party identity data, enrichment providers), including the economics Communicate model performance, risk, and tradeoffs credibly to executives, retailers, and the board What We're Looking For We care more about judgment and ownership than credentials. You're likely a strong fit if you: Have 12+ years in engineering with 5+ years managing ML or data teams, including managing managers or senior ICs Are an engineer at heart — you can still read a training pipeline, review a feature spec, and tell when an eval is measuring the wrong thing Have shipped ML systems that make consequential automated decisions in production, and have owned them after launch — drift, retraining, incidents, and all Have deep experience with at least one of: entity resolution / identity graphs , fraud and abuse detection , risk scoring , or anomaly detection at scale Understand what makes ML different from software: labels are noisy and delayed, systems fail silently, offline metrics lie, and last quarter's model is fighting last quarter's adversary Have opinions about evaluation — precision/recall tradeoffs on heavily imbalanced data, holdout hygiene, feedback loops where the model's own decisions contaminate future labels Have built or scaled ML infrastructure: feature pipelines, training orchestration, online model serving with real latency budgets, monitoring and alerting Are fluent in Python and comfortable in a modern data stack (Spark, Airflow or equivalent, streaming, cloud data warehouses — we run on GCP) Have hired well, retained well, and can point to engineers whose careers got better on your watch Excel in a fast-paced environment with a flat structure — you set direction by earning trust, not by mandate Have a BS/MS in computer science, statistics, or an equivalent background Bonus points These aren't hard requirements, but strong indicators: You've worked on identity resolution or graph systems against third-party consumer data (credit bureau, telecom, or similar), including the matching logic and confidence scoring underneath You've operated adversarial ML systems where attackers actively adapt to your detection You've built real-time inference paths where identity or risk has to be resolved inside a request budget You've worked in retail, payments, fintech, insurance, or marketplace trust & safety You've partnered closely with LLM/agent teams and understand how structured ML signals ground agentic decisions You've navigated privacy, consent, and data-governance constraints on consumer identity data You've done 0→1 — stood up a function, a platform, or a data partnership from nothing You use modern tooling (including AI-assisted development workflows) to increase leverage, not outsource thinking Why ML at Narvar? Because the data is genuinely rare and the problems are genuinely hard. The dataset is a moat. Cross-retailer visibility across 20B+ orders means we can see coordinated fraud patterns no single retailer can — a returns abuser hitting five brands looks like a good customer at each one. The problem is adversarial and unsolved. Returns fraud and policy abuse are growing faster than retail itself, and the counterparty adapts. There is no off-the-shelf answer. The stakes are measurable. Fraud loss, false-positive cost, identity coverage, resolution rate. Not vanity metrics. It feeds something bigger. As AI shopping agents enter commerce, every agent will need a trust layer for returns, claims, and delivery promises. Identity and risk are that layer — and you'd own it. The work is greenfield enough to matter. Real-time resolution, cold-start modeling, historical backfill, new data partnerships — these are decisions still being made, not legacy you inherit. Why Narvar (from an engineer's perspective)? Real scale, real customers, real consequences Startup-level ownership with platform-level impact Teams that value thinking, judgment, and responsibility Low ego, high trust, and room to do your best work We're on a mission to simplify the everyday lives of consumers. Post-purchase is a critical phase of the customer journey. That's why we created Narvar - a platform focused on driving customer loyalty through seamless post-purchase experiences that allow retailers to retain, engage, and delight customers. If you've ever bought something online, there's a good chance you've used our platform! From the hottest new direct-to-consumer companies to retail’s most renowned brands, Narvar works with GameStop, Neiman Marcus, Sonos, Nike, and 1300+ other brands. With hubs in San Francisco, Atlanta, London, and Bangalore, we've served over 125 million consumers worldwide across 10+ billion interactions, 38 countries, and 55 languages. Pioneering the post-purchase movement means navigating into the unknown. Our team thrives on this sense of adventure while nurturing a mindset of innovation. We're a home for big hearts and we leave our egos at the door. We work hard but we always make time to celebrate professional wins, baby showers, birthday parties, and everything in between. We are an equal-opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status. #LI-Remote Below is the estimated annual salary for this position and does not include the other components that make up a Narvar offer including: annual bonus, equity, and benefits. The range reflects the minimum and maximum target for new hire salaries for the position across Canada. Within the range, individual compensation packages are based on factors unique to each candidate, including but not limited to, skill set, education and certifications, and work location. Narvar Salary Range $240,000 — $260,000 CAD Please read our Privacy Policy to learn what personal information we collect in connection with your job application, and how we may use and share it.

Задачи: — Организация и управление технологическим процессом переработки молока и производства молочной продукции. — Разработка и внедрение рецептур, контроль качества сырья и готовой продукции. — Контроль работы оборудования, взаимодействие с поставщиками. — Ведение нормативной документации (ГОСТ, ТУ, СанПиН, Меркурий). — Подбор и обучение персонала цеха, контроль соблюдения технологий. Требования: — Опыт работы главным технологом или начальником производства от 3 лет (переработка молока — обязательно). — Знание современных технологий производства молочной продукции. — Знание сыроделия — будет преимуществом, но не обязательно. — Навыки управления коллективом, запуска производств. — Готовность к переезду (поможем с адаптацией). Условия: — Жильё: служебное + возможность оформления в собственность.

Задачи: — Обеспечение эффективного управления проектами по строительным объектам филиала. — Организация и контроль производственного процесса строительства. — Управление сроками проекта, бюджетом, контролем затрат и оптимизацией смет. — Организация подрядных работ: проведение тендеров, заключение договоров, контроль исполнения обязательств. — Формирование и внедрение предложений по оптимизации проектных решений — сокращение сроков и улучшение экономики проектов. Требования: — Опыт работы в капитальном строительстве от 7–10 лет, из них не менее 3–5 лет на руководящих позициях (начальник участка, директор по строительству, технический директор, главный инженер). — Опыт реализации крупных проектов ЖК, ТЦ и прочих гражданских объектов. — Глубокое знание нормативной базы (СНиП, ГОСТ, ПД, РД), требований контролирующих органов. — Подтвержденный опыт управления несколькими подрядными организациями одновременно, проведения тендеров.

Location: Воронеж Команда управления кредитования ищет эксперта для проведения строительной экспертизы объектов недвижимости. Обязанности * анализировать комплектность, полноту и достаточность правоустанавливающей, исходно-разрешительной и проектно-сметной документации; * анализировать состав и полноту учета затрат в бюджете строительства; * анализировать договорную документацию инвестиционно-строительного проекта; * анализировать документацию по фактически выполненным и оплаченным строительно-монтажным работам, закупке материалов и инженерного оборудования, в т.ч. анализ соответствия проектной документации и согласованному бюджету строительства; * контролировать исполнение графика реализации проекта, причины отклонения; * подготавливать отчеты по мониторингам строительства, в т.ч. осуществлять выезды на строительные площадки с целью оценки сроков и объемов выполненных работ. Требования * **высшее инженерное образование (в приоритете специальность «промышленное и гражданское строительство»);** * умение рассчитывать ориентировочные объемы по проектной документации стадии «П»; * знание всех этапов строительства (от подготовки исходных данных для проектирования до момента ввода объекта в эксплуатацию); * знание технологий строительства, аналитические способности * умение использовать нейросети в повседневной работе Как дополнительное преимущество: * опыт работы в аналогичной должности не менее 3х лет; * **владение сметными программами.** Условия * **удаленный формат работы не предусмотрен** * трудоустройство по ТК РФ, полный соц. пакет * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * ДМС * корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа

Location: Москва Команда прикладных исследований Sber AI Lab Центра практического ИИ занимается исследованиями на пересечении больших языковых моделей, агентных систем и современных методов машинного обучения. Цель — разрабатывать новые методы, которые обладают научной новизной и могут применяться в реальных AI-системах. Команда публикует результаты на ведущих международных конференциях, развивает open-source проекты и внедряет разработки в продукты Сбера. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Вы будете: * возглавлять исследовательские направления: формировать научную повестку, определять перспективные задачи и отвечать за достижение исследовательских результатов * предлагать оригинальные методы и алгоритмы, самостоятельно выстраивать исследовательский процесс от гипотезы до экспериментальной валидации * руководить исследовательскими проектами, координировать работу небольших групп и менторить младших исследователей * разрабатывать и исследовать современные LLM и агентные системы, включая fine-tuning, reinforcement learning и multi-agent workflows * публиковать результаты на ведущих международных конференциях и представлять работы научному сообществу * развивать open-source проекты и участвовать во внедрении исследовательских результатов в реальные AI-системы. Требования ### Мы ожидаем, у вас есть: * практический опыт разработки и исследования LLM-агентов и агентных систем (tool use, planning, memory, multi-agent orchestration, agentic RL, evaluation) * глубокие знания современных методов ML/DL, архитектур LLM, методов обучения и адаптации моделей * умение самостоятельно принимать исследовательские решения, критически оценивать результаты и аргументированно защищать научную позицию * подтверждённый опыт научного лидерства: самостоятельная постановка исследовательских задач, руководство проектами или группами * уверенное владение Python, PyTorch и современным стеком разработки и обучения LLM. Будет плюсом: * публикации на ведущих международных конференциях (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, NAACL, AAAI, IJCAI, KDD, SIGIR или сопоставимого уровня) * PhD в области Machine Learning, Computer Science или смежной дисциплине * опыт post-training LLM (SFT, RL), создания open-source проектов и внедрения исследований в промышленные системы. Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю) * ежегодный пересмотр зарплаты и 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Isomorphic Labs is looking for a Research Investigator to design and run biochemical biophysical and cellular assays for novel therapeutic modalities and generate ML-ready data that improves AI drug design models.