Задачи:
— Разрабатывать новый функционал фронтенд части на Vue
— Улучшать архитектуру проектов
— Оптимизировать сборку
— Проводить миграцию и обновление стеков
— Осуществлять рефакторинг
— Разрабатывать правила и подходы
— Работать над дизайн системой
— Создавать утилиты, библиотеки
— Вести документацию
— Настраивать и оптимизировать ci/cd, автоматизировать
— Анализировать и оптимизировать производительность
Требования:
— Успешный опыт участия в создании крупных коммерческих приложений на Vue от 6-и лет
— Понимание и использование архитектурных подходов фронтенд приложений
— Опыт работы с микрофронтами
— Глубокое понимание сборщиков, настройка и разработка тулов
— Опыт работы с rest, grpc
— Опыт оптимизации фронтенд приложений
— Опыт работы в платформенной команде будет плюсом
— Активное участие в развитии тулов и инфраструктуры в рамках гильдии (агенты, обвязки, скилы, рулы, работа с контекстом)
Условия:
— Аккредитованная IT-компания, которая создает и развивает один из ТОП-10 крупнейших интернет-магазинов страны
— Персональное предложение по заработной плате и официальное трудоустройство
— Гибкий график и возможность удаленной работы
— Помощь карьерного консультанта для выбора индивидуального направления развития
— Широкий социальный пакет со стоматологией, компенсация питания в офисе, скидки и бонусы от партнеров
— Современное оборудование для работы
— Стильный и уютный офис в центре Екатеринбурга и Москвы (по желанию)
— Изучение английского языка в GA English Club, компенсация обучений и развитие в собственном онлайн-университете
— Никаких ограничений по дресс-коду и внешнему виду
Задачи:
— Разработка и выполнение стратегии кампаний для сегмента Global Strategic.
— Создание и управление планами выхода на рынок, формирование стратегии сегмента.
— Сотрудничество с маркетологами на местах для реализации стратегии.
— Взаимодействие с продуктовыми маркетологами, командой маркетинга и руководством продаж для перевода стратегии в конкретные программы, направленные на увеличение воронки продаж и дохода.
— Работа в рамках AI-native подхода к организации доходов для определения и реализации этого подхода в сегменте Global Strategic.
Требования:
— Опыт в стратегии выхода на рынок и ростовом маркетинге для стратегического или корпоративного сегмента.
— Сильные навыки сотрудничества с кросс-функциональными командами (продуктовый маркетинг, руководство продаж, маркетинг на местах, операции с доходами).
— Способность разрабатывать и реализовывать кампании, которые переводят стратегию в действие.
— Удалённая работа с местоположением в США.
— Доказанный опыт создания и реализации инициатив по росту для глобальных стратегических сегментов.
— Аналитический склад ума с умением измерять влияние и оптимизировать программы.
— Опыт работы в AI-native или технологически ориентированных средах будет плюсом.
Кто вы:
— Стратегический мыслитель с сильными навыками сотрудничества и влияния на кросс-функциональные команды.
— Маркетолог, ориентированный на данные, способный переводить стратегию в измеримые программы.
— Самостоятельный специалист, комфортно работающий в удалённой среде с базированием в США.
Описание команды:
— Команда сегментного маркетинга, ориентированная на рост воронки продаж и дохода по приоритетным сегментам, сотрудничает с руководством продаж, маркетингом, поддержкой продаж и операциями с доходами для создания программ, влияющих на бизнес.
О компании: HumanSignal — партнер по данным для компаний, создающих AI-модели и продукты. Компания занимается созданием наборов данных с нуля, набором и управлением экспертами, которые оценивают результаты моделей, и использует собственную платформу Label Studio для разметки и оценки данных.
Обязанности:
— Поиск и набор специалистов с помощью LinkedIn Recruiter, профессиональных сообществ, университетов и нишевых сетей.
— Масштабирование каналов поиска с использованием AI-воркфлоу и автоматизации.
— Создание процессов оценки и проверки кандидатов в зависимости от требований проектов.
— Поддержание отношений с экспертами для обеспечения готовности к новым проектам.
— Взаимодействие с командами проектов и доставки для раннего определения профилей кандидатов.
— Увеличение кадрового потенциала для расширения объема работы.
Требования:
— 2-5 лет опыта в высокообъемном рекрутинге.
— Опыт работы с LinkedIn Recruiter / Sales Navigator и другими инструментами поиска.
— Владение AI-воркфлоу для масштабирования и улучшения опыта аннотаторов.
— Умение управлять метриками воронки: объем контактов, отклики, конверсия, время заполнения вакансий.
— Сильные навыки письменного общения, оперативность и профессионализм.
— Опыт работы в динамичных, ориентированных на цели средах (стартапы, агентства, консалтинг).
— Стойкость, проактивность и гибкость в изменении стратегии при необходимости.
Удалённо
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 86 · Job Hunters