Вакансии

Требования: — Уверенное владение современными инструментами генерации и обработки изображений на базе ИИ — Умение работать с промптами, референсами, стилями, пресетами и настройками генерации — Умение добиваться повторяемого результата и сохранять заданную стилистику в серии изображений — Понимание принципов композиции, света, цвета, перспективы и построения изображения — Умение работать с исходным изображением продукта и интегрировать его в создаваемый визуал — Умение выявлять и исправлять характерные ошибки и артефакты AI-генерации — Базовые навыки работы в Adobe Photoshop или аналогичном графическом редакторе — Понимание требований к коммерческому визуальному контенту и подготовке материалов для дальнейшей обработки — Умение систематизировать рабочие решения: сохранять и описывать промпты, настройки, модели, пресеты и последовательность действий Задачи: — Создание и доработка визуального контента с использованием генеративных AI-инструментов: изображения, интерьерные сцены, продуктовый контент, карточки товара, баннеры и другие маркетинговые материалы — Генерация визуального контента на основе реальной продукции компании с сохранением ее внешнего вида, пропорций, материалов и ключевых особенностей — Настройка и применение AI-моделей, пресетов, промптов, стилей и шаблонов под визуальные стандарты бренда и конкретные задачи — Создание вариативного контента на основе исходных материалов: изменение окружения, фона, стилистики, цветовых решений и других элементов изображения — Подготовка и адаптация AI-сгенерированных материалов к дальнейшему продакшну: отбор лучших вариантов, устранение базовых артефактов и подготовка материалов к передаче ретушеру, дизайнеру или другим специалистам — Участие в разработке и настройке типовых AI-процессов (pipeline): генерация изображений, перекрасы, создание вариаций визуала и адаптация контента под разные каналы и форматы — Тестирование новых AI-инструментов и подходов для создания визуального контента, оценка качества и возможностей их применения в рабочих процессах — Систематизация успешных решений: создание шаблонов промптов, пресетов, простых инструкций и гайдов для повторного использования командой — Взаимодействие с фотографами, ретушерами, дизайнерами и другими участниками процесса производства визуального контента Условия: — Белая заработная плата до 120 000 рублей до вычета налога — Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня — Выплаты дважды в месяц — Удаленный формат работы — График работы 5/2, 8 часовой рабочий день с 8.30 до 17.30 — Наставничество и обучение — Оплачиваемые отпуска и больничные — ДМС — Скидки на продукцию компании — Бонусы от партнёров — Подарки сотрудникам и детям — Программы признания и поощрения стажа — Обучение и развитие внутри компании — Возможности карьерного роста

Location: Yerevan, Armenia Role Purpose The AI Product Stream Lead defines and delivers AI-powered supply chain solutions that solve real customer and operations problems on the Cargoo platform. You own a product stream end to end, from framing where AI creates value (automation, decision support, agents) to shipping it and proving it works in production. You lead a cross-functional team, balancing customer value, technical and data feasibility, AI quality and cost, business priorities and delivery timelines. You also help set how Cargoo builds product in an AI-native way. Key Responsibilities AI Product Vision & Strategy Shape the stream’s product vision and strategy with stakeholders, in line with Cargoo’s AI strategy and customer needs. Identify and prioritize AI opportunities across freight operations (e.g. exception handling, quoting, document processing, planning and execution support) by value, feasibility and risk. Decide where AI should automate, where it should assist, and where a human must stay in control. Own product decisions, balancing customer value, technical feasibility, AI quality, cost, business priorities and delivery timelines. Leadership & Delivery Lead the development team through the whole product lifecycle, from discovery to rollout and adoption. Decide scope, schedule and quality, including when an AI feature is good enough to ship and when it needs another iteration. Run fast discovery loops: prototype with AI tools, validate with real users and data, then commit. Make sure the team meets internal policies, data protection rules and responsible-AI standards (incl. EU AI Act awareness). Product Management & Requirements Create clear Use Cases, Requirements and Business Rules. For AI features, add expected behaviour, edge cases, failure modes and escalation paths. Define success and evaluation criteria for AI features with engineering: accuracy, latency, cost per task and acceptable error rates, backed by representative test sets. Write User Stories and Acceptance Criteria that cover both deterministic logic and probabilistic AI behaviour. Work with engineering and data owners on data readiness: which data we need, its quality, and who owns it. Own and continuously refine the Product Backlog so the team always works on the highest-value opportunities. Track adoption and impact after release (time saved, automation rate, user trust) and feed the learning back into the roadmap. AI-Native Ways of Working Use AI tools every day for research, specs, prototyping, data analysis and feedback synthesis. Help the team and wider product org adopt AI-assisted delivery practices. Candidate Profile Education & Experience 5+ years managing software development projects, strongly preferably as a Product Owner. Proven managerial skills: team leadership, decision-making and conflict resolution. Degree or diploma in Information Technology, Informatics or a related field. Technical Skills (Must Have) Deep understanding of Agile values, principles and frameworks (Scrum, Kanban, Lean) and the ability to apply them well. Strong analytical skills, comfortable working with data to make product decisions. Solid working understanding of how LLMs and AI agents work, what they are good at, and where they fail (hallucinations, non-determinism, cost, latency). Hands-on, daily use of AI tools in your own work. Fluent English, written and spoken. Strong Plus Having shipped at least one AI/ML or LLM-based feature to production. Experience defining evaluation criteria or test sets for AI features. Logistics background or experience with logistics solutions. Experience with data products, workflow automation or decision-support systems. Behavioral Traits Excellent communication with technical and non-technical audiences, including customers, executives, managers and subject matter experts. Able to explain AI trade-offs in plain language. Strong leadership and decision-making, able to guide teams and resolve conflicts. Analytical, structured and value-driven in prioritization. Evidence over hype. Curious and fast-learning, comfortable with ambiguity and quick iteration.

Қазақстанда алғаш рет корпоративтік IT-мамандарға арналған Vibe Coding чемпионаты өтеді. Задачи: — Жасанды интеллектке тапсырманы дұрыс қойып, алгоритмдік есептерді тиімді промпт арқылы шешу. Требования: — Қатысушылар 22 жастан асқан корпоративтік IT-мамандар болуы. — Соңғы 5 жылда спорттық бағдарламалау бойынша жарыстарға қатысу тәжірибесі болмауы тиіс. — Әр компаниядан 2 бағдарламашы қатысуы керек. Условия: — Формат: офлайн дуэльдер, Double Elimination. — Командалар саны шектеулі. — Жүлде қоры — 1 000 000 ₸. — Үздік компания AlgoBatyr Cup корпоративтік кубогына ие болады. — Өткізу мерзімі: 2 қазан — чемпионат, 3 қазан — марапаттау. — Өткізу орны: Астана қаласы. Как подать заявку: 1. cpfed.kz платформасында тіркелу. 2. Командадағы екінші қатысушының тіркелгенін тексеру. 3. AlgoBatyr тіркелу формасын толтыру және логиндерді көрсету.

Location: Amsterdam, Netherlands; Berlin, Germany; London, United Kingdom; Poland; Prague, Czech Republic; Tel Aviv, Israel; Zurich, Switzerland About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius Token Factory is looking for scientists who can turn frontier LLM and VLM inference bottlenecks into research questions, conduct rigorous experiments, and translate their findings into production capabilities. You will own focused research and optimization projects, write strong code, and produce prototypes, publications, and technical artifacts that engineers can build on. Your research will span quantization, distillation, speculative decoding, KV-cache optimization, and model/runtime co-optimization, alongside inference engines and distributed inference architectures. You will investigate how these approaches interact, evaluate their trade-offs across model quality, latency, throughput, memory footprint, and cost per token, and work with engineering teams to bring promising results into production. Your responsibilities Lead research projects in efficient LLM and VLM inference, from hypotheses and experiments through ablations, prototypes, and production handoff. Develop and evaluate methods spanning quantization, quantization-aware training (QAT), distillation, speculative decoding, KV-cache reuse, KV-cache compression, long-context inference, MoE routing, and model/runtime co-optimization. Build prototypes using PyTorch, Triton, CUDA-adjacent tooling, or inference-serving frameworks, and collaborate with MLEs and platform engineers to turn them into production components. Research LLM request routing and scheduling strategies, including cache-aware load balancing and prefill–decode disaggregation (PDD). Evaluate how queueing, KV-cache transfer, worker placement, and prefill/decode capacity allocation affect latency, throughput, and serving cost. Investigate multi-node inference for dense and mixture-of-experts models, including wide expert parallelism (WideEP). Study expert placement, load imbalance, and computation/communication trade-offs, and use the findings to guide model and system architecture choices. Develop rigorous evaluations covering quality, latency, throughput, numerical stability, memory footprint, tail latency, and cost per token. Compare serving architectures under consistent workload conditions and GPU budgets. Work with MLE, GPU kernel, backend infrastructure, product, and customer teams to select research priorities with measurable production impact. Share results through internal reports, technical blogs, papers, and open-source artifacts, and mentor engineers and scientists on experimental design, scientific rigor, and model/system trade-offs. Must-haves A PhD in computer science, machine learning, ML systems, computer systems, computer architecture, electrical engineering, applied mathematics, or a closely related discipline. A strong publication record or equivalent research artifacts in ML, ML systems, efficient inference, model compression, quantization, distillation, serving systems, or related areas. Strong Python and PyTorch implementation skills, with the ability to turn ideas into experiments and working prototypes. Deep knowledge of LLMs, VLMs, transformer inference, decoding algorithms, model compression, quantization, and production-serving trade-offs. Strong experimental design skills covering ablations, baselines, metrics, statistical reasoning, and failure analysis. Excellent written and verbal communication. Nice-to-haves First-author publications at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, ACL, EMNLP, ASPLOS, OSDI, SOSP, ISCA, or HPCA. Experience deploying ML models or inference optimizations in production. Experience with vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, FlashAttention, FlashInfer, Triton, CUDA, or PyTorch internals. Experience applying post-training, SFT, DPO, RLHF, RLAIF, preference optimization, or synthetic data generation to inference quality or efficiency. Open-source research artifacts, widely used benchmarks, technical blogs, or invited talks demonstrating contributions to efficient AI systems. Research or implementation experience in one or more areas of distributed inference system architecture, such as LLM request routing, PDD, multi-node serving, or MoE expert parallelism, including WideEP. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Задачи: — Поддержка пользователей: оперативное общение с партнерами в корпоративном чате и работа с заявками в тикет-системе. — Диагностика и поиск ошибок: поиск неисправностей в работе ПО, настройках ОС и оборудования партнера. — Анализ логов, работа с базами данных (написание простых запросов). — Сбор статистики и анализ данных из систем мониторинга. — Грамотное оформление тикетов и эскалация задач на разработку. — Взаимодействие с тестовой эксплуатацией и экспертами-аналитиками. Требования: — Опыт работы с текстовыми и структурированными логами. — Опыт работы с БД (MySQL, MS SQL, PostgreSQL). — Опыт диагностики технических инцидентов. — Будет плюсом понимание стека протоколов TCP/IP. — Опыт написания скриптов (powershell, bash). — Базовое понимание основ контейнеризации Docker. — Умение пользоваться инструментами мониторинга (дашборды, Zabbix, Grafana). — Умение общаться с заказчиком и выявлять проблематику. — Пунктуальность, самостоятельность, инициативность, ответственность. Условия: — Гибридный график после испытательного срока — возможность работать из дома или в офисе. — Оборудованные кухни с чаем, кофе, снеками и фруктами. — Спортивные и lounge зоны, душевые, настольный теннис, библиотека, настольные игры. — Отсутствие дресс-кода. — Корпоративная культура с открытым общением и поддержкой. — Возможность влиять на процессы и улучшать продукт. — Доступность руководства и открытая внутренняя политика. Обучение и развитие: — Оценка компетенций и индивидуальный план развития. — Ежегодный перфоманс ревью с рекомендациями. — Частичная компенсация затрат на обучение. — Изучение английского языка 2 раза в неделю. — Доступ к корпоративной библиотеке. — Регулярные мероприятия: шаринги знаний, хакатоны, митапы, турниры. Корпоративная жизнь: — Регулярные интервью и бизнес-мероприятия с руководством. — Работа из любой точки мира с командообразующими мероприятиями. — Поддержка внутреннего информирования и развитие комьюнити. — Спонсорская помощь профильным факультетам и участие в образовательных проектах.

Обязанности: • Руководство работой бригад по ремонту и текущему содержанию пути • Контроль осмотров элементов верхнего строения пути и земляного полотна • Принятие решений о закрытии участков пути или ограничении скорости движения поездов • Оформление первичной документации Требования: • Среднее профессиональное железнодорожное образование («Строительство железных дорог, путь и путевой хозяйство», «Строительство железных дорог, мостов и транспортных тоннелей») • Опыт работы по профессии от 1 года Мы предлагаем: • Официальное оформление • Зарплата 2 раза в месяц • Индексация зарплаты от 2-х раз в год • Удобный график: сменный 30/30 (режим работы – шестидневная рабочая неделя с 08:00 до 20:00 (с перерывом на обед) и 1 выходной день – воскресенье) • Предоставление жилья (отсутствие питания) • Компенсация расходов на оплату проезда к месту работы и обратно • Материальная помощь к отпуску • Выплата единовременного вознаграждения за преданность компании • Компенсация части стоимости занятий спортом • Программы санаторно-курортного лечения и оздоровительного отдыха • Компенсация детских дошкольных учреждений и детского отдыха • Негосударственное пенсионное обеспечение • Корпоративная ипотека (от 4%) • Бесплатный проезд на ж/д транспорте или пролет на самолете к Черноморскому побережью в отпуск 1 раз в год • Расширенная программа ДМС

Задачи: — Поиск и сбор релевантной информации по заданиям команды: компании, конкуренты, лиды, поставщики, партнёры, форумы, отзывы, объявления и другие источники. — Поиск кандидатов, поставщиков и партнёров через LinkedIn, job boards, доски объявлений, профильные форумы и специализированные площадки. — Поиск информации на тематических форумах, в Telegram, Discord и других нишевых сообществах. — Проведение первичного outreach: установление контакта, ведение диалога и получение необходимой информации. — Создание и ведение рабочих аккаунтов на необходимых площадках под конкретные задачи. — Использование инструментов массового поиска, фильтрации, парсинга и базовой автоматизации. — Работа с AdsPower и аналогичными инструментами при необходимости. — Работа с proxy и инструментами для доступа к региональным ресурсам в рамках законодательства и внутренних правил. — Проверка и верификация найденной информации по нескольким источникам. — Работа с большими массивами информации: из большого количества источников выделять 3–7 действительно релевантных и обосновывать выбор. — Подготовка структурированных отчётов: ссылка → краткая выжимка → приоритет → рекомендация. — Передача команде найденных контактов, информации и рекомендаций по дальнейшим действиям. Требования: — Опыт в internet research / sourcing от 1–2 лет. — Опыт OSINT будет большим преимуществом, но не является обязательным. — Сильные навыки поиска информации в интернете, в том числе через нестандартные и нишевые источники. — Уверенная работа с LinkedIn, job boards, досками объявлений, форумами и другими профильными площадками. — Опыт поиска информации через Telegram, Discord и тематические сообщества. — Умение создавать и вести рабочие аккаунты на различных платформах. — Базовое владение инструментами парсинга и автоматизации. — Опыт или понимание работы с AdsPower и аналогичными инструментами. — Понимание принципов работы proxy. — Умение проверять достоверность и актуальность найденной информации. — Сильные аналитические навыки: способность из большого массива данных выделять действительно ценную информацию. — Умение самостоятельно устанавливать контакт, вести диалог и получать необходимую информацию. — Английский — Intermediate+ для работы с англоязычными источниками и ведения переписки. — Ответственность, самостоятельность, внимательность к деталям и соблюдение конфиденциальности. — Гибкость и хорошие коммуникативные навыки.

Задачи: — разработка математической модели кейсов; — расчёт и настройка RTP, EV, House Edge; — расчёт вероятностей выпадения предметов; — variance / volatility и распределение выигрышей; — калибровка вероятностей под заданный RTP; — Monte-Carlo симуляции на 1–10+ млн открытий; — анализ экономики и прибыльности на большой дистанции; — оценка рисков и необходимого банкролла/резерва; — автоматический пересчёт модели при изменении рыночных цен CS2-скинов; — математическая проработка дополнительных игровых механик. Требования: — сильное понимание теории вероятностей и математической статистики; — опыт в iGaming, Game Math, Loot Boxes, Case Opening, RNG или игровой экономике; — будет плюсом: Python / NumPy; — опыт Monte-Carlo моделирования; — практический опыт работы с RTP и House Edge; — понимание экономики CS2-скинов; — примеры реализованных математических моделей. Условия: — долгосрочный проект; — после разработки базовой модели планируется постоянная работа над новыми режимами, механиками и балансом. При отклике нужно прислать кратко: опыт, примеры подобных проектов/расчётов, используемый стек и ориентировочную стоимость работы.

Location: Garching bei München, Germany Workplace: OnSite COMPANY OVERVIEW Founded in 2014 in the Czech Republic, Rohlik is the European leader of e-grocery in Central Europe. Already active in the Czech Republic (Rohlik.cz http://Rohlik.cz), Hungary (Kifli.hu http://Kifli.hu), Austria (Gurkerl.at http://Gurkerl.at), Germany (Knuspr.de http://Knuspr.de), and other markets. By owning its end-to-end operations, including all technology in-house, Rohlik provides a superior customer experience and the freshest food from local farmers and artisans, as well as a broad supermarket selection.   DEPARTMENT OVERVIEW The Facility & Engineering team ensures safe, reliable, and efficient daily operations of fulfillment centers by maintaining infrastructure, equipment, and systems. We minimize operational risks and enable continuous performance through preventive and corrective maintenance.   ROLE OVERVIEW As Technician, you will own the maintenance and reliability of warehouse equipment and infrastructure. You will perform preventive maintenance, resolve breakdowns, and ensure compliance with safety standards. By securing equipment uptime and functionality, you will directly support the smooth operation of fulfillment center processes.   WHAT WE EXPECT FROM YOU - Owns maintenance and repair of technical equipment (automation, conveyors, racks, infrastructure). - Performs preventive and corrective maintenance to minimize downtime. - Ensures compliance with health and safety standards in all facility activities. - Provides input to facility inspections, reporting, and technical documentation. - Supports continuous improvement initiatives to strengthen facility reliability. WHAT WE ARE LOOKING FOR - Proven experience in technical maintenance or facility operations. - Strong problem-solving and crisis-handling ability. - High reliability, attention to detail, and safety awareness. - Willingness to learn and develop new technical skills. - Effective communication skills. - Technical High School Preferred - Degree or diploma in electrical, mechanical, or mechatronics field. - Experience in logistics, manufacturing, or automation environments. WHAT WE OFFER - Direct impact on fulfillment center reliability and operations. - Immediate implementation of your ideas – no waiting for distant approvals. - Freedom from unnecessary corporate processes. - Opportunity to develop technical skills and grow professionally. - Competitive compensation and professional growth opportunities. - A collaborative culture with great people and legendary company events. #LI-AR1 #Knuspr

Location: Москва Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа. Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka Обязанности * разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей * реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений * интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами * подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах * разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами * настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki) * совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне. Требования * опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет * глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений * опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API * навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками * базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов. Будет плюсом: * опыт с GraphRAG / LangGraph * знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг) * опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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.

Задачи: Администрирование Atlassian: — Поддержка и развитие Jira и Confluence: проекты, схемы, права, роли, группы; — Настройка и доработка workflow: статусы, переходы, условия, валидаторы, пост-функции, экраны и поля под процессы команд; — Настройка кастомных полей, схем уведомлений, автоматизаций (Jira Automation), шаблонов задач; — Поддержание единообразия конфигураций: борьба с расползанием схем и дублирующимися полями, аудит и чистка неиспользуемого; — Установка, обновление и оценка плагинов/приложений Marketplace, контроль их влияния на производительность и лицензии; — Управление пользователями и доступами, интеграция с корпоративным SSO/LDAP, регулярный аудит прав; — Обновления и обслуживание инстансов, планирование работ, бэкапы и проверка восстановления, разбор инцидентов и деградаций производительности; — Настройка интеграций Atlassian с внешними системами: Slack, Git-хостинг, CI, внутренние сервисы; работа с REST API и webhooks; — Поддержка Confluence: структура пространств, шаблоны, макросы, права, навигация и поиск; — Первая и вторая линия поддержки пользователей по Atlassian, написание инструкций и регламентов, обучение команд. Требования: — Опыт настройки и управления Jira/Confluence (плагины, обновления, безопасность). Актуальная версия Jira Data Center 10.3. — Умение собирать требования бизнеса и переводить их в технические решения (плагины, скрипты). — Написание скриптов на Groovy (ScriptRunner) для автоматизации процессов в Atlassian. — Создание и поддержка кастомных плагинов для Jira/Confluence/Bitbucket на Java. — Настройка обмена данными с внешними системами через REST API (включая интеграцию Jira с Metabase и другими системами). — Опыт работы с Metabase – обязательно. — Владение SQL — обязательно. — Общее понимание CI/CD-процессов и роли Jira в них. Требуется понимание, как Jira встраивается в процесс доставки изменений. — Мониторинг, поиск и устранение проблем, оптимизация производительности. — Составление техдокументации, обучение пользователей. Условия: — Формат работы: удаленный. — Загрузка специалиста фултайм. — Гражданство и локация РФ. — Вилка зарплаты: 170-180 тыс. руб.

Требования к опыту: — Высшее техническое образование; — Общий опыт работы от 7 лет в должности системного администратора; — Сертификаты Microsoft; — Знание Linux (преимущество). Технические компетенции: — Экспертные знания Windows Server 2016/2019/2022 (опыт от 5 лет); — Глубокое понимание Active Directory (опыт от 5 лет); — Продвинутое владение PowerShell; — Опыт работы с DNS, DHCP, GPO (от 5 лет); — Продвинутый уровень владения Astra Linux; — Знание Linux-семейства (Debian/Ubuntu/Astra); — Знание протоколов TCP/IP, VLAN, QoS; — Понимание принципов построения сетей; — Опыт работы с системами мониторинга (Grafana, Zabbix, Prometheus); — Знание принципов резервного копирования; — Знание Python и Bash; — Опыт работы с SCCM; — Понимание протоколов OpenID, OAuth, SAML; — Опыт работы с системами контейнеризации; — Опыт работы с VMware vSphere. Обязанности: Администрирование инфраструктуры: — Управление и поддержка Active Directory; — Администрирование серверной инфраструктуры Windows; — Настройка и обслуживание DNS, DHCP, Terminal Server; — Работа с файловыми службами и службами печати; — Поддержка и мониторинг Hyper-V; — Настройка и обслуживание серверной инфраструктуры на базе Astra Linux; — Администрирование Termidesk VM Manager; — Мониторинг производительности СУБД; — Работа с VMware vSphere. Безопасность и управление: — Управление групповыми политиками; — Создание/удаление учетных записей; — Расследование технических инцидентов; — Анализ журналов событий; — Поддержка антивирусной защиты Kaspersky Endpoint Security. Автоматизация: — Разработка скриптов для автоматизации. Условия: — Официальная заработная плата; — Квартальные и годовые премии; — Формат работы — офис в Москве; — ДМС со стоматологией; — Бесплатный спортзал в офисе и другие условия.

Требования: — Опыт работы швеёй (опыт работы с кожей будет большим преимуществом) — Аккуратность и внимательность к деталям — Желание работать и развиваться в производстве Условия: — Стабильная работа — Дружный коллектив — Зарплата от 4 000 000 сум + KPI — График: Понедельник-пятница: 09:00-18:00, Суббота: до 17:00, Воскресенье: выходной — Адрес: Кушбеги, 46 Территория текстильной фабрики

Задачи: — Участие в сложных AI-проектах — Разработка AI-решений в офлайн, безопасной среде — Работа с современными серверными инфраструктурами Требования: — Высшее образование в области AI — Минимум 2 года опыта в ML/DL — Опыт работы с Python, Pytorch/Tensorflow и Hugging Face — Навыки fine-tuning моделей Llama, Qwen, Bert через Lora/Qlora — Работа с Rag и Vector DB (Qdrant, Chromadb, Pgvector) — Подготовка датасетов, очистка данных, скрапинг — Опыт работы с Fastapi, Docker и Git Условия: — Работа в профессиональной команде — Возможности для профессионального развития

Требования: — Образование: BTech, предпочтительно в области ECE — Навыки работы с MATLAB — Опыт: минимум 0 лет

Задачи: — Работа с NLP и AI-проектами, запуск AI-проектов в продакшн и построение архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Обучение нейросетевых моделей на GPU-кластере. Требования: — Большой опыт разработки на Python с использованием Pandas, NumPy, Scikit-learn. — Опыт работы с LangChain, vLLM. — Опыт работы с PyTorch, Hugging Face Transformers. — Глубокое понимание машинного обучения, глубокого обучения и NLP. — Опыт запуска AI-проектов в продакшн и построения архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Опыт обучения нейросетевых моделей на GPU-кластере. — Знание SQL. — Владение Git. — Высшее техническое образование в области Computer Science, прикладной математики, AI/ML или смежных областях. Условия: — Работа в команде экспертов. — Широкий технологический стек, сотни проектов. — Гибкий график работы. — Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры). — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей и пробовать новые технологии. — Возможность работать удалённо с доступом к просторным офисам с зонами коворкинга. — Возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, full-stack разработчиком. — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка. — Активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills. — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ. — Уютный мерч. — Полный соцпакет и официальная "белая" зарплата. — Корпоративная база знаний и социальная сеть для сотрудников. — Гибкий ДМС с возможностью подключения родственников.

Задачи: — Работать от задачи до результата: разбираться в контексте, определять критерии готовности, выбирать решение, реализовывать его и проверять результат после запуска. — Самостоятельно конкретизировать требования, переводить продуктовую цель и ожидаемый результат в требования, ограничения, архитектуру и план реализации. — Принимать инженерные решения, выбирать подходы, технологии и архитектуру исходя из задачи, уметь обосновать ключевые решения и понимать их последствия. — Работать с AI-агентами как с основным инструментом разработки: декомпозировать задачи, формировать контекст, задавать ограничения, параллелить работу и проверять результат. — Понимать создаваемую систему целиком: разбираться в коде, архитектуре, данных, инфраструктуре и интеграциях настолько глубоко, насколько этого требует задача. — Быстро осваивать новые области, чтобы незнакомый стек, технология или предметная область не замедляли работу. — Замечать возможности для улучшения, находить технические и продуктовые проблемы, оценивать их значимость и доводить полезные изменения до результата. Требования: — Опыт создания реальных систем или продуктов с возможностью подробно рассказать о своей роли. — Способность самостоятельно вести задачу от постановки до production. — Умение проектировать системы и принимать технические решения. — Регулярное использование AI-агентов в разработке. — Понимание кода и архитектуры, создаваемых с помощью AI. — Умение проверять результат работы агентов и находить ошибки в их решениях. — Быстрое разбирательство в незнакомом коде, технологиях и предметных областях. — Сильная инженерная или математическая база.

Location: San Francisco, United States Position : Bike Mechanic Location : San Francisco, CA Are you ready to embark on a rewarding career with Whizz, a trailblazer in cutting-edge transportation solutions for delivery riders? We are currently seeking experienced Bike Mechanics to join our dynamic team. At Whizz, we value your commitment and offer a clear career path, with opportunities for salary growth and leadership roles. Take the leap and become a part of our success story! Why Choose Whizz: Competitive Salary: Earn between competitive based on your skills and experience + Average KPI bonus of $400–$600 per month Quarterly Bonuses: Be recognized and rewarded for your exceptional contributions every quarter. Salary Growth Potential: Show your commitment and watch your salary grow. Responsibilities: Assemble new e-bikes with precision in our workshop environment Diagnose and fix mechanical or electrical issues on the bikes, ensuring optimal performance of our e-bike fleet. Maintain our bike fleet through systematic inspections and routine maintenance. Perform express bike repairs, prioritizing timely solutions for our delivery drivers. Requirements Proven experience as a Bicycle Mechanic, with electric bicycles, including assembly and maintenance. Ability to lift heavy objects Excellent communication skills and attention to detail Proven problem-solving abilities Availability on weekdays and weekends. Bicycle Mechanic certification is a plus – show us your skills! Benefits Training Provided: We believe in empowering you to reach new heights. Paid Time Off: Recharge and relax with vacation, sick leave, and public holidays. Performance-Based Bonuses: Enjoy additional bonuses tied to your outstanding performance. Average KPI bonus of $400–$600 per month Flexible 8-hour Shifts: Balance work and life seamlessly. Competitive Salary Ready to take the wheel of your career? Join us at Whizz and pedal towards success! Apply today.