Вакансии

Обязанности: • проведение углубленного анализа данных розничного кредитования • разработка, совершенствование и поддержка дашбордов и регулярной отчетности по ключевым метрикам риска • автоматизация рутинных процессов и аналитических задач • интерпретация результатов анализа для руководства и смежных подразделений, формулирование рекомендаций для управленческих решений Требования: • глубокие практические знания в области управления розничными кредитными рисками. Обязателен успешный опыт работы на всех этапах жизненного цикла кредита: от скоринга заявок до управления проблемной задолженностью и работой с дефолтами. • продвинутое владение SQL (написание и оптимизация сложных запросов, построение и поддержка структур данных для аналитики). • опыт применения Python для анализа данных (Pandas, NumPy, SciPy и т.д.). • навыки визуализации данных и презентации аналитических выводов. Способность ясно и структурированно доносить сложную информацию до различной аудитории, включая технических специалистов и топ-менеджмент • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия: • комфортный современный офис • офисный формат работы • 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 • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: - Разработка ML-моделей на различных типах данных: табличные, графовые, NLP и событийные последовательности для прогнозирования отказов и сбоев в оборудовании; - Решение задач дискретной оптимизации; - Участие в исследовании новых источников данных и развитии feature store (в Apache Doris); - Поддержка полного цикла разработки DS/ML-продуктов - от идеи до продакшена; - Участие в создании и развитии AI-агента на базе LLM - от экспериментов до реального применения. Требования: - Опыт в роли Data Scientist от 1.5 лет; - Опыт end-to-end разработки ML-решений: от постановки задачи и работы с бизнесом до внедрения в production и поддержки моделей; - Отличное знание Python и глубокое понимание классических алгоритмов машинного обучения, опыт работы с NLP, временными рядами, задачами детекции аномалий; - Опыт работы с deep learning, включая RNN-like архитектуры и трансформеры; - Умение работать с БД (SQL), собирать и обрабатывать данные; - Уверенное понимание A/B-тестирования; - Высшее техническое образование.

Задачи: - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Развивать и разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграционные взаимодействия. - Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных «шагов» из существующей библиотеки. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования для построения CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и контроля качества для AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать код-стандарт и участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать с специалистами по автоматизированному тестированию, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования. - Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения, в формате IDE plugin. Требования: - Опыт работы от 3-4 лет в разработке. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, желательно PostgreSQL + pgvector. - Опыт работы с LangChain, Python. - Опыт разработки ReAct агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio. - Практические знания и навыки работы с LLM. - Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений, включая Docker. - Лидерские качества: умение принимать решения и брать на себя ответственность. Условия: - Возможность участия в интересных проектах. - Возможность профессионального и карьерного роста в компании. - Опыт работы в команде профессионалов. - Специальные тарифы для сотрудников в спортивные клубы и языковые курсы и пр. - Удаленный и гибридные форматы работы.

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Локация кандидата должна быть вне РФ и вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Ваша локация должна быть вне РФ, вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Дружную команду экспертов, обмен знаниями и тех.рост - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Задачи: — Руководить и развивать команду из более чем 5 продуктовых дизайнеров в 7 командах в Берлине и Сингапуре, формируя стратегию и видение дизайна в сотрудничестве с кросс-функциональными лидерами. — Продвигать пользовательский дизайн для инструментов агентов, контролируя этапы исследования, прототипирования, валидации и доставки для обеспечения качества и удобства. — Руководить адаптацией к AI-ландшафту, определяя лучшие практики интеграции AI-функций в рабочие процессы агентов. — Сотрудничать с топ-менеджерами для согласования KPI продукта, OKR и бизнес-целей. — Вдохновлять инновации в сложных корпоративных инструментах, выступая за простоту, доступность и долгосрочную ценность. Требования: — Опыт руководства в продуктовом дизайне не менее 5 лет, управление мультидисциплинарными командами и наставничество старших специалистов и лидов. — Опыт адаптации дизайна под AI, включая автоматизацию, интерфейсы машинного обучения или большие языковые модели. — Глубокие знания UX-принципов, пользовательских исследований, контент-стратегии и дизайн-систем. — Опыт работы в Agile-средах, умение рассказывать истории и влиять на заинтересованных лиц на высоком уровне, отличное владение английским. — Экспертиза в обслуживании клиентов, внутренних операционных инструментах, корпоративном ПО; эмпатия к агентам, клиентам, курьерам и поставщикам. Условия: — Гибридный формат работы с 2 днями в неделю в офисе в Берлине. — Более 27 дней отпуска, образовательный бюджет 1000 евро, языковые курсы, доступ к Udemy. — Медицинские обследования, субсидии на спортзал и велосипед, медитация. — Программа акционерного участия сотрудников, банк саббатикала, транспортные скидки, страхование, пенсионное обеспечение. — Ваучеры на питание, скидки на еду, корпоративные льготы. — Поддержка релокации в Берлин.

Задачи: - Исследование поведения AI-агентов (tool calling, MCP, multi-step workflows) и создание детекций аномальных и вредоносных паттернов. Тестирование и валидация контролей - Реализация crawler-компонентов для discovery страниц, форм, endpoint’ов и параметров - Разработка механизмов обнаружения injection points в query, body, headers, cookies, forms и API-запросах - Интеграция DAST-движка с AI-агентами и backend Требования: - Уверенное знание Python - Опыт backend-разработки и построения устойчивых сервисов - Понимание базовых web-уязвимостей - Опыт работы с browser automation: Playwright, Puppeteer или Selenium - Умение проектировать код, устойчивый к нестабильному поведению web-приложений

Задачи: — создание цифровых помощников для управления рисками инвестиционных портфелей в мультиагентной системе, анализирующей отчетность эмитентов, новостную повестку, судебные производства, котировки, кредитные рейтинги. Требования: — глубокое понимание архитектуры и принципов работы больших языковых моделей (LLM); — опыт разработки и интеграции AI-агентов и multi-agent систем; — понимание методов и алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP); — опыт с RAG (retrieval-augmented generation) и Knowledge Graph; — навыки prompt engineering; — опыт с инструментами и фреймворками: LangChain, GigaChain, LangGraph, LangFlow, n8n, Flowise, OpenRouter, NeuroAPI, GigaChat, ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Mistral; — программирование на Python (приоритет); Java/Go/JavaScript — будет плюсом; — разработка и интеграция backend-сервисов и WebUI для AI-решений; — протоколы обмена данными: REST, WebSocket, JSON-RPC, gRPC; — системы логирования, мониторинга и диагностики для AI-приложений; — базовые DevOps и CI/CD практики; — опыт реализации и сопровождения AI-агентов в production-средах; — разработка приложений на базе LLM с использованием популярных open-source и коммерческих моделей; — интеграция внешних данных (базы знаний, API) для расширения возможностей AI-агентов; — построение кастомных пайплайнов обработки запросов и ответов; — участие в проектах по оптимизации производительности и масштабируемости LLM-систем; — командная разработка и взаимодействие с продуктовой и DevOps-командами. Условия: — удаленная работа; — полная занятость; — грейд middle+/senior; — зарплата от 260 000 до 350 000 ₽ в месяц.

Наш клиент строит AI-native orchestration layer — продукт, который помогает пользователям делегировать рабочие задачи и управлять рутиной между разными сервисами. Снаружи это мобильное приложение. Внутри — долгосрочный контекст, интеграции, восстановление после сбоев, распределённая архитектура и много решений, которые должны работать не только в идеальном сценарии. Задачи: — Развивать backend-часть AI-native продукта на уровне архитектуры и ключевых технических решений — Работать с распределёнными системами, интеграциями, отказоустойчивостью и сценариями, где продукт должен сохранять логику даже при неполных данных, сбоях внешних сервисов или нестандартном поведении пользователя Требования: — 10+ лет опыта с Java / Kotlin — опыт с платформенными или инфраструктурными системами — хорошее понимание распределённых систем — опыт работы в стартапе и готовность брать ответственность за результат — регулярная работа с AI-инструментами и агентами для разработки — свободный английский Условия: — equity — Формат: remote или релокация в UK — Локация: Европа, GMT+1–GMT+2 — Занятость: full-time

Наш клиент строит AI-native orchestration layer — продукт, который помогает пользователям делегировать рабочие задачи и управлять рутиной между разными сервисами. Снаружи это мобильное приложение. Внутри — долгосрочный контекст, интеграции, восстановление после сбоев, распределённая архитектура и много решений, которые должны работать не только в идеальном сценарии. Задачи: — Развивать backend-часть AI-native продукта на уровне архитектуры и ключевых технических решений — Работать с распределёнными системами, интеграциями, отказоустойчивостью и сценариями, где продукт должен сохранять логику даже при неполных данных, сбоях внешних сервисов или нестандартном поведении пользователя Требования: — 10+ лет опыта с Java / Kotlin — опыт с платформенными или инфраструктурными системами — хорошее понимание распределённых систем — опыт работы в стартапе и готовность брать ответственность за результат — регулярная работа с AI-инструментами и агентами для разработки — свободный английский Условия: — equity — Формат: remote или релокация в UK — Локация: Европа, GMT+1–GMT+2 — Занятость: full-time

Требования: - Высшее техническое образование по статистике/прикладной математике/IT - Знания Python, Docker, n8n, SQL Обязанности: - Создание LLM-агентов на основе метаданных DWH - Покрытие витрин дополнительными тестами и автоматизация проверок данных - Разбор структуры DWH и изучение документации Условия: - Официальное трудоустройство на 3-6 месяцев - Заработная плата 50 000 руб. гросс - Частичная занятость удаленно, гибкий график работы

Задачи: — Ведение миграции устаревших сервисов на современную архитектуру с использованием Node.js. — Владение backend-компонентами в кросс-функциональной команде для реализации end-to-end функционала. — Проектирование и реализация REST API на инфраструктуре AWS. — Мониторинг производственных сервисов для обеспечения высокой производительности, масштабируемости и надежности. — Сотрудничество с продакт-менеджерами и frontend-инженерами для выпуска качественных функций. — Использование AI-инструментов и агентных рабочих процессов для максимизации продуктивности разработки. Требования: — Свободное владение английским языком (устным и письменным). — Опыт работы с Node.js и/или Java 21+ (Spring Boot). — Практический опыт работы с AWS, Docker и Kubernetes. — Владение PostgreSQL и Elasticsearch. — Опыт работы с распределенными системами, микросервисами и межсервисным взаимодействием. — Готовность работать в офисе в Берлине не менее 80% времени. Плюсы: — Опыт работы с CI/CD пайплайнами. — Знакомство с AI-копилотами и агентами LLM. — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежных областях. Условия: — Визовая поддержка для международных кандидатов. — 28 дней отпуска плюс дополнительные дни за выслугу и особые случаи. — Бесплатный обед в офисе и доступ к полностью оборудованному спортзалу. — Корпоративная пенсионная программа и поддержка психического здоровья через nilo.health. — Поддержка профессионального развития и культура обратной связи. — Инициативы по устойчивому развитию через внутреннюю Green команду.

Задачи: — Ведение миграции устаревших сервисов на современную архитектуру с использованием Node.js. — Владение backend-компонентами в кросс-функциональной команде для реализации end-to-end функционала. — Проектирование и реализация REST API на инфраструктуре AWS. — Мониторинг производственных сервисов для обеспечения высокой производительности, масштабируемости и надежности. — Сотрудничество с продакт-менеджерами и frontend-инженерами для выпуска качественных функций. — Использование AI-инструментов и агентных рабочих процессов для максимизации продуктивности разработки. Требования: — Свободное владение английским языком (устным и письменным). — Опыт работы с Node.js и/или Java 21+ (Spring Boot). — Практический опыт работы с AWS, Docker и Kubernetes. — Владение PostgreSQL и Elasticsearch. — Опыт работы с распределенными системами, микросервисами и межсервисным взаимодействием. — Готовность работать в офисе в Берлине не менее 80% времени. Плюсы: — Опыт работы с CI/CD пайплайнами. — Знакомство с AI-копилотами и агентами LLM. — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежных областях. Условия: — Визовая поддержка для международных кандидатов. — 28 дней отпуска плюс дополнительные дни за выслугу и особые случаи. — Бесплатный обед в офисе и доступ к полностью оборудованному спортзалу. — Корпоративная пенсионная программа и поддержка психического здоровья через nilo.health. — Поддержка профессионального развития и культура обратной связи. — Инициативы по устойчивому развитию через внутреннюю Green команду.

Задачи: — Сотрудничество с менеджерами продуктов, дизайнерами и техническими лидерами для сбора и проверки требований к предстоящим спринтам. — Обеспечение готовности требований (Definition of Ready) путем проверки полноты и однозначности эпиков и историй перед их проработкой. — Управление эпиками, историями и страницами PRD в Jira для полного охвата объема работ. — Подготовка внутренних релиз-нот и продуктовых брифов для согласованности компании. — Поддержка AI-агентов и базы знаний, включая глоссарии и справочную документацию. Требования: — Свободное письменное владение английским языком с умением логично структурировать информацию. — Подтвержденный опыт работы бизнес-аналитиком, техническим писателем или в операциях с продуктом. — Практический опыт работы с Jira в активной среде разработки. — Способность выявлять пробелы в требованиях и обеспечивать их ясность до реализации. — Умение работать с несколькими заинтересованными сторонами в распределенной команде. Плюсы: — Опыт в финтехе, беттинге, игровой индустрии или других сложных B2B-продуктах. Условия: — Полное медицинское страхование. — 20 дней оплачиваемого отпуска плюс дополнительный отпуск по жизненным обстоятельствам. — Оплачиваемый больничный до 10 дней без медицинской справки. — Поддержка профессионального развития и изучения языков. — Современное оборудование для всех сотрудников. — Возможности релокации в Латвию, Мальту, Испанию или Черногорию.

Задачи: - Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей - Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG) - Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы - Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant) - Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование) - Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD) - Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности - Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг Требования: - Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 4-6 лет - Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API - Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI) - Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных - Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes - Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования - Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum) - Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций Будет плюсом: - Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества - Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами - Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление - Работа с GigaChat API Условия: - Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Формат работы: Офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург.

Задачи: — разрабатывать RAG-помощника для пользователей «Авито Подработки»; — автоматизировать работу диспетчеров в «Авито Подработке» с помощью LLM; — участвовать в создании ассистента для «Авито Подработки». Требования: — опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет; — опыт построения RAG; — опыт построения AI-агентов; — опыт работы с LLM; — умение писать поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python; — опыт внедрения моделей в продакшен; — умение работать с заказчиками внутри команды и за её пределами.

Задачи: — участвовать в проектировании RAG-архитектуры под B2B-кейсы: помогать выбирать источники данных, настраивать ingestion, chunking, базовые стратегии retrieval (dense/hybrid) под руководством более опытных коллег; — настраивать LLM/агентов под предметную область: реализовывать промпты, подключать инструменты (tool calling), работать с контекстом и базовой памятью; — реализовывать POC/POV на данных клиента, проводить итерационные улучшения на основе метрик и обратной связи; — строить Data Ingestion пайплайны с OCR; — реализовывать evaluation-пайплайны: генерация тестовых наборов, запуск auto-eval, участие в human-eval; — считать и анализировать ключевые метрики (accuracy, coverage, latency, user success rate), готовить отчеты для команды; — участвовать в настройке мониторинга: логирование, базовые алерты, анализ неуспешных кейсов и их фиксы; — участвовать в интеграции с инфраструктурой (Kubernetes, облако), работать с метриками и логами; — участвовать в нагрузочном тестировании для оценки скорости инференса и необходимых ресурсов. Требования: — опыт работы с Python (pandas, PyTorch/TF, API LLM); — опыт работы в ML/DS/NLP от двух лет; — опыт работы с LLM/RAG; — понимание полного цикла ML-разработки; — практический опыт работы с RAG: настройка retrieval, работа с embedding-моделями, векторными БД (FAISS, Qdrant, Pinecone и др.); — понимание базовых техник улучшения качества (reranking, filtering, prompt tuning); — опыт работы с агентными фреймворками (LangChain / LangGraph / LlamaIndex / ADK и др.); — базовое понимание agentic-подходов и tool calling; — опыт prompt engineering и настройки LLM под задачи; — базовый опыт fine-tuning (или понимание подходов: LoRA, QLora, instruction tuning); — понимание оптимизации инференса (на уровне использования инструментов: vLLM, quantization и др.); — опыт работы с популярными ML фреймворками: tranformers, vllm, sglang, pytorch; — SQL, базовое понимание работы с данными и пайплайнами; — опыт деплоя сервисов (Docker, FastAPI), базовое понимание Kubernetes/облака; — навыки логирования, мониторинга и базовых A/B-экспериментов; — опыт работы с evaluation для ML/LLM (auto-метрики + участие в ручной оценке, LLM-as-Judge).

О КОМПАНИИ Мы — команда с 7+ лет опыта в разработке экономических моделей для стартапов и Web3-проектов по всему миру. Создаём токеномики, которые помогают привлекать инвестиции, удерживать ценность токена и строить устойчивую экономику. В нашем портфолио 30+ проектов с общей капитализацией свыше $180 млн. Сейчас строим внутреннюю AI-инфраструктуру и ищем специалиста для развития направления AI-агентов и автоматизации аналитики. ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ • Разворачивать self-hosted AI-систему и AI-агентов; • Построить пайплайны: — аналитики и аудитов; — токеномики и экономического моделирования; — исследований и ресёрча; • Автоматизировать генерацию и проверку инсайтов; • Валидировать результаты AI и корректировать модели; • Развивать и масштабировать систему; • Общаться с клиентами на английском языке: презентовать результаты, защищать выводы, участвовать в preSale. КЛЮЧЕВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ • Практический опыт разработки токеномики и подтвержденные результаты (кейсы, модели, портфолио, участие в запусках); • Опыт работы в аналитике / финансах от 3 лет; • Практический опыт построения AI workflows / AI automation; • Опыт работы с AI-агентами, orchestration или research automation; • Понимание: token utility, incentive design, supply/demand dynamics, типичных проблем токеномик (инфляция, давление на цену и т.д.); • Английский язык на уровне B2+ (обязательно). ВАЖНО Мы не ищем “теоретика токеномики”. Нужен человек, который уже делал модели и понимает, где они ломаются в реальности. ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ • Возможность напрямую влиять на экономику продуктов; • Работа с международными крипто-проектами; • Сильная команда с глубокой экспертизой в Web3; • Гибкие условия оформления и индивидуальный подход к вознаграждению.