Вакансии

Ищут специалиста с визуальным мышлением, который будет регулярно создавать современный видеоконтент для экспертного личного бренда и поддерживать единый стиль Instagram и Telegram. — монтировать динамичные Reels из готовых материалов;

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий VK Видео Live — это стриминговая часть платформы VK Видео, которая полностью отвечает за прямые эфиры, интерактив и real-time коммуникацию с пользователями. Наша команда создаёт и развивает собственный продукт полного цикла — от запуска трансляций и механик монетизации (донаты, платные подписки, VK Donut) до аналитических кабинетов авторов. Кроме того, мы разрабатываем Live SDK — набор компонентов для встраивания чатов и управления стримами в другие продукты компании, включая крупнейшие интеграции с VK Видео и ВКонтакте. Задачи Продуктовые фичи для зрителей и авторов: Разрабатывать real-time интерактив для зрителей: технологичные чаты с модерацией, тредами и ботами, а также умные системы рекомендаций и уведомлений Создавать инструменты монетизации и удержания: развивать бизнес-логику платформы (управление подписками, каналами и пользовательскими настройками) Запускать новые фичи для авторов контента: проектировать инструменты проведения эфиров, механики рейдов, интерактивные прогнозы и модули глубокой аналитики Сложные инженерные задачи (Core): Проектировать высоконагруженные real-time системы: уходить от классического CRUD в сторону сложной backend-архитектуры Писать сервисы для работы с потоковыми данными и механиками распределения метаданных Оптимизировать сетевое взаимодействие: погружаться в низкоуровневую работу с сетевыми протоколами для минимизации задержек Требования Уверенное знание языка Go и понимание его тонкостей Опыт реализации и проектирования приложений на Go Опыт разработки REST-сервисов и GRPC-сервисов на Go Умение пользоваться отладчиком и профайлерами Go Опыт работы с БД Postgres Опыт работы с NoSQL БД Опыт работы с Kafka или иными брокерами сообщений Уверенное владение Git Уверенный опыт работы с Linux-системами Понимание принципов работы сетей и сетевых протоколов Будет плюсом Понимание и опыт имплементации кодогенераторов Опыт работы с ClickHouse Опыт работы с Centrifugo/WebSockets Опыт работы с K8s Опыт конфигурации GitLab CI Опыт работы с S3 Понимание принципов безопасности информационных систем Понимание принципов отказоустойчивости и масштабируемости информационных систем

Location: Kyiv Workplace: onsite Ajax Systems — міжнародна технологічна компанія і найбільший у Європі виробник охоронних систем.  Ми шукаємо cпеціаліста  до Video Devices підрозділу на позицію Middle Device QA Engineer. Video Devices підрозділ реалізує повний цикл створення відеопродуктів Ajax — від концепту до запуску в серійне виробництво. Ми об'єднуємо експертизу в механіці, Hardware, Image Quality, оптиці, Embedded-системах та нетворкінгу. Наша мета — створення технологічно складних та конкуретних пристроїв, що поєднують стабільність зв'язку, високу якість зображення та масштабованість виробництва. Основні задачі: Тестувати компоненти, механіку роботи девайса, користувацькі сценарії, перевіряти їх стабільність в лабораторних та реальних умовах використання; Валідувати продуктивність роботи девайсу, шукати потенційні вузькі місця; Створювати та підтримувати тестову документацію (test plans, test cases, checklists, traceability matrixes); Аналізувати вимоги, ставити уточнюючі питання та брати участь у refinement/planning; Оцінювати задачі різної складності та відповідати за якість їх виконання; Працювати зі збірками через CI/CD (Jenkins), перевіряти фічі у тестових середовищах; Якісно описувати баги та супроводжувати їх до повного виправлення. Навички: Сильний технічний бекграунд, 1+ рік досвіду тестування девайсів; Відмінні знання теорії тестування і досвід її застосування на практиці; Досвід створення і ведення тестової документації: складання тест-кейсів, сценаріїв користувача, чек-листів, тест-планів тощо; Знання електроніки (радіотехнічна освіта, радіоаматорство, вироби на arduino, RC фільтр, ect); Вміння працювати з UART , SPI , I2C , GPIO ; Вміння аналізувати сигнали логічним аналізатором, осцилографом; Знання консолі та команд Linux (tail, grep, sort, sysfs, udev, logcat); Розуміння основних мережевих технологій (IP, WiFi) та протоколів. Буде плюсом: Розумієш як влаштовані video devices або embedded software; Маєш практичний досвід роботи з відеосистемами - IP-камери, стріми, протоколи; Розумієш основні стадії розробки девайса (Proto/ EVT / DVT /PVT) та особливості тестових активностей на кожному з них. Пропонуємо: Можливість пропонувати та реалізовувати власні ідеї, які впливають на продукт та його масове виробництво; Місце у стрімко зростаючій компанії з вмотивованою професійною командою; Конкурентну заробітну плату; Медичне страхування; Корпоративні заняття з англійської мови; Можливість взяти участь у внутрішньому проєкті бета-тестування систем безпеки Ajax; Знижки на продукти компанії та партнерів Ajax Systems — це українська історія успіху, яка виросла в глобальний продукт. Пристроям Ajax довіряють уже понад 4,5 мільйони кінцевих користувачів і 330 тисяч PRO-користувачів у більш ніж 180 країнах. Компанія пропонує комплексні рішення для захисту житлових і комерційних об'єктів різного масштабу. Нині портфоліо Ajax налічує 280 пристроїв для захисту від вторгнення, відеоспостереження, пожежної безпеки та комфорту й автоматизації.

Задачи: — Просмотр и анализ большого объема рекламного видеоконтента из разных источников. — Разбор и выделение работающих идей для адаптации под рекламу мобильных приложений и рекламных офферов. — Анализ трендов в соцсетях, выявление успешных форматов и адаптация их под задачи компании. — Работа с аналитическими инструментами для отслеживания конкурентов и поиска идей для рекламных кампаний. — Разработка сценариев для рекламных роликов, привлекающих внимание с первых секунд. — Генерация нестандартных идей для продвижения приложений. Требования: — Готовность к рутинной работе, ресерч идей может занимать весь рабочий день. — Внимательность к деталям, умение структурировать и анализировать информацию. — Любовь к соцсетям, умение следить за трендами и понимать, какие ролики цепляют внимание. — Способность смотреть на идеи не только интуитивно, но и через анализ подходов. — Умение замечать крутые идеи там, где другие видят просто контент. Условия: — Оплачиваемая стажировка (1 месяц) с обучением и практическими заданиями. — Интересные проекты с масштабными возможностями. — Обучение, поддержка и наставничество от команды профессионалов. — Полностью удаленный формат работы. — Фиксированная ставка на руки - 800 EUR. — Оплачиваемые отпуск (20 рабочих дней) и больничные.

Location: São Paulo, Brazil; Buenos Aires, Argentina; Bogotá, Colombia; Lima, Peru New opportunities in Latin America! 🟢 Dev.Pro is a US-based software development company helping tech companies build their products and grow their business. We’re remote-first, and we work with independent contractors in over 55 countries, so you’d be collaborating in a multicultural environment on some really interesting projects. We invite a skilled AI Engineer to join our team in building GPU-accelerated video analytics for real-time safety monitoring across large fleets and industrial environments. In this role, you’ll help design and optimize pipelines that detect and track actionable safety events in high-volume video streams. You’ll work on real-world systems that make an impact, collaborating with engineering and product teams to deliver reliable, high-performance solutions. 🟩 What's in it for you: Collaborate with top engineers on an innovative, technically challenging computer vision project Build impactful systems that enhance safety across large fleets and industrial operations Gain hands-on experience with GPU-accelerated video analytics, temporal tracking, and real-time safety monitoring ✅ Is that you? 7+ years of software engineering experience with strong backend skills 3+ years of experience shipping computer vision solutions to production Strong Python proficiency Experience with OpenCV, PyTorch, async I/O frameworks, and API integrations Hands-on experience with YOLO/Ultralytics or similar object detection frameworks Experience detecting, labeling, and tracking objects in video Solid knowledge of frame sampling, confidence thresholds, temporal filtering, and multi-camera aggregation Experience with GPU inference optimization (batching, stride, TensorRT, CUDA, quantization, throughput tuning) Ability to communicate and collaborate effectively with engineering and product teams Upper-Intermediate+ English level Desirable: Experience with Azure Event Hub, Blob Storage, Application Insights, or similar Familiarity with Docker, cloud deployments, and production monitoring systems Experience in temporal/sequence analysis for event detection Experience with video analytics in safety, compliance, or industrial/transportation environments 🧩 Key responsibilities and your contribution In this role, you’ll develop and maintain robust backend solutions that process video data and deliver actionable insights using pre-trained computer vision models. Develop and optimize GPU-accelerated video inference pipelines for real-time processing Implement, evaluate, and improve object detection models (YOLO or similar) Build temporal smoothing and tracking logic for safety event detection Optimize model performance using TensorRT, ONNX, CUDA, and GPU profiling tools Build and maintain integrations with event-driven APIs, Azure Event Hub, Blob Storage, and internal services Add metrics, logging, telemetry, and fail-safe mechanisms for resilient inference jobs Contribute to dataset curation, labeling, and model evaluation; fine-tuning/training as needed Support containerized deployments (Docker) and assist with monitoring and scaling production workload Our next steps: ✅ Submit a CV in English — ✅ Intro call with a Recruiter — ✅ Interview — ✅ Signing the Contract Interested? Find out more: 📋 How to Join Us 💻 LinkedIn Page 📈 Our website 💻 IG Page By submitting application, I've read and agree to the Dev.Pro Private Policy and Consent on Processing of Personal Data . I agree to have my Personal Data being stored and processed by Dev.Pro.

Location: Москва **О команде** Мы занимаемся независимой оценкой качества и модельных рисков Kandinsky – семейства генеративных моделей для создания и редактирования изображений, видео и аудиовизуального контента, а также моделей мира (world models). Наша задача – находить слабые места моделей, проверять выбранные подходы к оценке и готовить рекомендации, которые помогают принимать решения о релизе и возможных сценариях применения моделей. Мы работаем с новыми версиями Kandinsky до их выхода к пользователям. Разрабатываем собственные методологии, бенчмарки и инструменты полного цикла, объединяя автоматические метрики, human evaluation и подходы LLM/VLM-as-a-judge. **О роли** Мы ищем специалиста на стыке исследований и инженерной разработки. В этой работе не всегда существует готовая методология или универсальная метрика. Нужно определить, из чего складывается качество модели, спроектировать проверяемый эксперимент и реализовать воспроизводимый evaluation-пайплайн. Роль охватывает весь цикл оценки: от формулирования критериев и подготовки тестовых данных до анализа результатов и рекомендаций для команды разработки. Важно не только измерить качество модели, но и понять, насколько она подходит для реальных пользовательских и бизнес-сценариев, какие ограничения критичны и что осталось непроверенным. Обязанности **Проектировать оценку с нуля** * декомпозировать качество на измеримые критерии и собирать под них тестовые сценарии, промпты и выборки * проектировать оценку там, где готовой методологии ещё нет. **Разрабатывать evaluation-пайплайны** * реализовывать на Python инструменты для запуска моделей, сбора результатов и расчёта метрик * обеспечивать воспроизводимость экспериментов и развивать внутреннюю библиотеку оценки * готовить инструкции для асессоров и контролировать качество разметки. **Строить VLM-as-a-judge** * разрабатывать судей под конкретные критерии, учитывать их bias и ограничения * понимать, где автоматическая оценка работает, а где без человека нельзя. **Разбираться в ошибках моделей** * понимать ограничения diffusion-моделей и причины типовых артефактов * отличать реальную проблему модели от ошибки методологии или замера. **Формировать заключение по модельному риску** * анализировать качество по отдельным сценариям, типам промптов и срезам, а не только по среднему значению * формулировать условия релиза, ограничения и явно фиксировать то, что осталось непроверенным. Требования **Хорошее понимание устройства генеративных моделей**: * понимание принципов работы Transformers, diffusion- и мультимодальных моделей и основных задач: T2I, Image Editing, T2V, Audio, Video-Audio. * понимание типовых ограничений, ошибок и артефактов моделей * способность разбираться в причинах ошибок и способах их проверки. **Способность проектировать оценку качества моделей**: * декомпозировать качество на измеримые критерии и проектировать тестовые сценарии, промпты и выборки. * выбирать корректный подход к оценке: human evaluation, автоматические метрики, LLM/VLM-as-a-judge, а также подходящие модели для сравнения; * проверять валидность метрик и уметь проектировать оценку для новых задач и модальностей, где ещё нет готовой методологии. **Навыки работы с LLM и VLM:** * prompt engineering, structured output, tool calling и работа с контекстом и ограничениями моделей * построение и валидация LLM/VLM-as-a-judge, включая проверку автоматической оценки относительно человеческой * понимание нестабильности, bias и галлюцинаций моделей * умение подбирать модель под конкретную исследовательскую задачу. **Понимание AI-агентов и агентных систем**: * понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; * знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация * понимать, когда агентный подход действительно полезен, а когда создаёт лишнюю сложность * уметь оценивать надёжность и ограничения агентных решений. **Умение проводить технический и научный ресерч**: * находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации * сравнивать решения с актуальными подходами и оценивать достоверность результатов * переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. **Будет плюсом** **Умение работать с агентами и субагентами**: * декомпозировать задачи между агентами, задавая им чёткие роли и зоны ответственности * управлять контекстом и изоляцией субагентов, организовывать проверку результатов * собирать результаты нескольких агентов в единое решение и критически оценивать их выводы * **Навыки вайбкодинга и AI-assisted coding**: * уверенно работать с Codex, Claude Code и другими coding-агентами * проверять и дорабатывать сгенерированный код, использовать агентов для тестирования * понимать архитектуру создаваемого решения **Продуктовое мышление**: * связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта * приоритизировать направления проверки и переводить результаты оценки в рекомендации для разработки * понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график - офис / гибрид * 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 * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Location: Los Angeles Workplace: Hybrid About Cantina: Cantina is a new social platform founded by Sean Parker with the most advanced AI character creator. Our bots are lifelike, social creatures that can interact wherever people are online—across voice, video, and text. Create yourself, imagine someone new, or choose from thousands of characters to share infinitely scalable, personalized content and seamless group chat. If you’re excited about how AI can shape creativity and social interaction, come help us build what’s next. About the Role: Cantina is looking for a Video Content Strategist and Editor to lead our outbound video marketing, driving consumer growth and retention, creator adoption, and brand awareness. You’ll turn Cantina’s vast video output from creators, product and engineering announcements, and thought leadership into scroll-stopping video that shows why the best content and creators are on Cantina. What You’ll Do: - Review Cantina’s most successful and high profile content to find videos to amplify or excerpt from for supercuts and promotional videos - Piece together clips to create a consistent stream of supercuts showing off Cantina’s best content, biggest creators, most powerful capabilities, and latest features - Review new feature releases, conceptualize explainer and example videos, shoot, and publish - Lead conceptualization, scripting, shooting, and editing for executive talking head content What You’ll Bring: - High taste and ruthless standards for quality, with the ability to rapidly scan huge volumes of video and pull out the best clips. - Absurdly fast editing skills, using the latest tools to produce high-quality video daily. - Virality instincts: you’re up on the latest formats and tactics and can predict and produce highly performant content. - Creative strategy skills to translate high-level concepts and instruction into brilliant content ideas. Nice To Have: - Experience developing, producing, and publishing a viral video media property or a daily/weekly recurring format. - Time as lead short-form video strategist for a top 20 global creator. - Former successful off-screen solo video creator/curator. - Scrappy lead video producer stints at a forward-thinking consumer tech brand. Compensation: The anticipated annual base salary range for this role is between $155,000-$175,000. When determining compensation, a number of factors will be considered, including skills, experience, job scope, location, and competitive compensation market data. Benefits: - Competitive salary and generous company equity - Medical, dental, and vision insurance – 99.99% of premiums covered by Cantina - 42 days of paid time off, including: - 15 PTO days - 10 sick days - 15 company holidays - 2 floating holidays - Generous parental leave & fertility support - 401(k) retirement savings plan - Lifestyle spending account – $500/month to use however you’d like - Complimentary lunch and snacks for in-office employees - One Medical membership, and more!

Проектирование контентных пайплайнов (аналог ETL). -Сбор идей/скриптов → Генерация промптов → Вызов API нейросетей (видео/аудио/изображения) → Автоматизированный рендер и монтаж (ffmpeg и аналоги) → Выгрузка готового ролика.

Location: San Francisco; New York Patreon is a media and community platform where over 300,000 creators give their biggest fans access to exclusive work and experiences. We offer creators a variety of ways to engage with their fans and build a lasting business including: paid memberships, free memberships, community chats, live video, and selling to fans directly with one-time purchases.   Ultimately our goal is simple: fund the creative class. And we're leaders in that space, with: - $10 billion+ generated by creators since Patreon's inception - 100 million+ free memberships for fans who may not be ready to pay just yet, and - 25 million+ paid memberships on Patreon today.   We’re continuing to invest in building the best platform for creators and are looking for a Senior Backend Engineer, Video Platform Integration to build scalable backend systems and reliable live video experiences for creators and their communities.   This role can be based in San Francisco or New York, with three days per week in the office under our hybrid work model.   About the Team The Backend Platform team builds the foundational systems and infrastructure that power Patreon’s creator platform. We own core backend services, APIs, databases, and developer tooling that help product teams ship quickly and reliably at scale. Our scope also includes live video infrastructure, where we partner with video providers to deliver high-quality streaming experiences across web and mobile. About the Role You’ll combine strong backend engineering skills with practical video experience to help build Patreon’s live video capabilities. Our video partners handle much of the core media processing and delivery. Your work will focus on the backend services, vendor integrations, and operational systems that turn those capabilities into reliable experiences for creators. This role offers opportunities to take on increasing technical ownership, make architectural decisions, and grow your impact across the team. - Design, build, and operate distributed backend services, APIs, and event-driven workflows supporting video and broader platform capabilities. - Integrate video vendor APIs and SDKs into Patreon’s systems, including stream setup, session lifecycle, recording workflows, and status updates. - Build resilient integrations that handle asynchronous events, retries, rate limits, vendor outages, and recovery. - Improve performance, scalability, and reliability across services, databases, caching layers, and third-party dependencies. - Partner with web, mobile, product, and infrastructure teams to deliver reliable broadcast and playback experiences. - Develop monitoring, dashboards, alerts, and automated tests to identify streaming issues and understand their impact on creators and viewers. - Investigate production issues across Patreon’s services and video providers, collaborating with vendors to resolve problems and prevent recurrence. - Contribute to technical designs, vendor evaluations, and build-versus-buy decisions that balance delivery speed, cost, and maintainability. - Participate in on-call, code reviews, and design discussions, sharing knowledge and strengthening engineering practices. What You’ll Need - Significant experience building and operating production backend systems, typically five or more years or equivalent demonstrated expertise. - Strong foundations in distributed systems, API design, asynchronous processing, queues, and event-driven architectures. - Proficiency in a backend language such as Python, Go, Java, or a similar language. - Experience with relational or NoSQL databases, data modeling, caching, and performance optimization. - Practical experience integrating video or live streaming providers into production applications, including stream creation, broadcast setup, playback, or recording workflows. - Experience working with video vendor APIs, SDKs, and webhooks to manage stream lifecycle, track status changes, and handle failures. - A working understanding of video concepts such as latency, buffering, adaptive bitrate streaming, and protocols such as HLS or WebRTC. - Ability to troubleshoot video issues across backend services, vendor platforms, and web or mobile clients using logs, metrics, and vendor diagnostic tools. - Experience building resilient third-party integrations that account for authentication, rate limits, retries, duplicate or out-of-order events, and service interruptions. - An ownership mindset, with experience testing, monitoring, debugging, and supporting systems in production. - Ability to work through ambiguous problems, explain technical trade-offs, and collaborate across teams. - Curiosity about video systems and a desire to expand your technical scope through hands-on delivery and learning. Helpful Experience - Integrating managed video platforms such as Amazon IVS, Mux, Cloudflare Stream, or similar providers. - Supporting live video experiences across web or mobile. - Building observability for video quality, session health, or third-party service reliability. - Evaluating vendor capabilities, usage limits, and costs. We hire talented and passionate people from different backgrounds because workplace diversity and inclusion is critical to our ability to serve creators worldwide. If you're excited about a role but your past experience doesn't match every bullet point outlined above, we strongly encourage you to apply anyway. If you're a creator at heart, are energized by our mission, and share our company values, we'd love to hear from you. About Patreon Patreon powers creators to do what they love and get paid by the people who love what they do. Our team is passionate about making this mission and our core values come to life every day in our work. Through this work, our Patronauts:   - Put Creators First | They're the reason we're here. When creators win, we win. - Build with Craft | We sign our name to every deliverable, just like the creators we serve. - Make it Happen | We don't quit. We learn and deliver. - Win Together | We grow as individuals. We win as a team.   Patreon is proud to be an equal opportunity employer. We provide employment opportunities without regard to age, race, color, ancestry, national origin, religion, disability, sex, gender identity or expression, sexual orientation, veteran status, or any other protected class. If you need a reasonable accommodation during the interview process, please let us know via email at accommodations@patreon.com   Patreon offers a competitive benefits package including and not limited to salary, equity plans, healthcare, flexible time off, company holidays and recharge days, commuter benefits, lifestyle stipends, learning and development stipends, patronage, parental leave, and 401k plan with matching.   Patreon operates under a hybrid work model, where employees based in office locations are expected to come into the office three days per week, excluding sick time and paid leave. The goal of this policy is to be intentional about the in-person time we spend together to strengthen the feeling of community at Patreon.   At Patreon, we believe in fair and transparent pay. In compliance with New York and California pay transparency laws, we are sharing the expected salary range for this role.   The posted salary range is dependent on the location and the level. This range may encompass multiple levels within the role's job family. The final offer will be based on candidate's experience, skills, competencies, and geographic location, aligning with the appropriate job level within Patreon leveling framework. For remote employees located outside CA and NY, salary may vary based on location and local market conditions.   Patreon reserves the right to modify or update compensation and benefits at any time.

• Motion Design: создавать 2D-анимацию, анимировать графические элементы, титры, типографику и интерфейсы. • UI Animation: работать с анимацией интерфейсов, приложений, сайтов и digital-продуктов.

⏰ Commitment: Minimum 2 hours of recording per day at your workplace. 👉 Skills: Smartphone Operation, Video Recording, Attention to Detail, Workplace Safety & Time Management.

Location: Singapore Workplace: Hybrid About Cantina: Cantina Labs is a social AI company, developing a suite of advanced real-time models that push the boundaries of expression, personality, and realism. We bring characters to life, transforming how people tell stories, connect, and create. We build and power ecosystems. Cantina, our flagship social AI platform, is just the beginning. About the Role: Cantina is looking for a Member of Technical Staff to join our growing Singapore research team. In this role, you will shape the data and evaluation strategies behind our video generation models. You will own the full data lifecycle—from defining data requirements and annotation standards to building high-quality datasets, evaluating model outputs, and translating findings into actionable recommendations for model improvement. You will work closely with research scientists, machine learning engineers, product teams, and external data partners to strengthen the data–model–evaluation feedback loop. What You’ll Do - Define quality standards for video generation across aesthetics, realism, composition, motion, temporal consistency, instruction following, subject consistency, editing preservation, and text rendering. - Evaluate model iterations, analyze failure patterns, and translate findings into actionable data, training, and prompting strategies. - Own end-to-end training data projects, including sourcing, construction, annotation, captioning, quality control, and delivery. - Develop labeling systems that support dataset segmentation, coverage analysis, quality filtering, training-data mixtures, and model performance attribution. - Design annotation and captioning standards for video generation, editing, and multi-reference tasks. - Create and evaluate synthetic-data workflows based on their stability, usability, quality, and training value. - Develop automated annotation and filtering workflows using vision-language models, system prompts, and quality-scoring models. - Build structured model evaluation processes covering test-set design, evaluation criteria, failure attribution, and reporting. - Establish feedback loops connecting model evaluation and negative-case analysis with data strategy and model iteration. - Train and calibrate annotation teams and external data partners, conduct quality audits, and improve delivery standards. - Partner with research, engineering, product, and creative teams to execute data initiatives and identify future model capabilities. What You’ll Bring - Hands-on experience in data strategy, dataset development, annotation, or model evaluation for generative image, video, or multimodal models. - Experience supporting model development across continued training, supervised fine-tuning, post-training, or evaluation. - Strong understanding of generative media tasks, including image and video generation, multimodal generation, and instruction-based editing. - Experience developing labeling taxonomies, annotation guidelines, captioning standards, quality thresholds, and evaluation frameworks. - Strong visual judgment and the ability to translate subjective quality expectations into measurable data and evaluation standards. - Experience managing large-scale data-production or annotation projects and collaborating with research, engineering, creative, and external partner teams. - Familiarity with automated captioning, synthetic-data generation, vision-language models, prompt design, Python, SQL, or other data and workflow automation tools is a plus. Benefits We Offer: - Competitive salary and generous company equity - Personal time off and paid holidays - Health insurance - Global travel insurance: Covers you when traveling internationally - Monthly spending stipend: $500 (~S$635) - Equipment: All equipment needed for your home office

— Руководить AI-артистами: ставить задачи, развивать команду и отвечать за качество видео и ассетов для креативов. — Самостоятельно создавать ролики под ключ: анализировать ТЗ, планировать шоты, генерировать видео, монтировать и обрабатывать результат.

Создание простых 2D-анимаций по Roblox в CapCut на ПК. - Уверенное владение CapCut на ПК (работа с ключевыми кадрами/кейфреймами, масками, слоями и аудио).

Генерация реалистичных видео с AI-персонажами, озвучкой и диалогами. Создание учебных сцен, бизнес-кейсов и ситуационных роликов.

Оптимизировать AI-агентов: скорость, качество, стоимость и надёжность.

Location: Москва Мы — технологическая команда, создающая инновационные решения для спорта. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства. Мы ищем опытного специалиста в области MLE для участия в разработке и развитии наших решений. **Предстоит** работать с ключевым функциональным и архитектурным ядром нашей системы видеоаналитики, а именно: Обязанности * работать со скелетом как с многомерным временным рядом: сегментация выступления на элементы и фазы, детекция границ (отрыв, приземление, точки экстремума), выделение повторяющихся циклов, temporal action detection на видеопотоке, сглаживание и агрегация предсказаний по времени * участвовать в проектировании API, внутренних контрактов и структуры данных * оптимизировать модели для достижения целевых показателей задержки * развивать высокопроизводительный Python-фреймворк для CV/ML-пайплайна на более чем 15 моделей, работающих единовременно * реализовывать механизмы обработки с multiprocessing и multithreading. Обеспечивать эффективную оркестрацию между CPU и GPU-ресурсами * минимизировать накладные расходы на межпроцессное взаимодействие, копирование данных и работу с памятью. Проводить профилирование и устранять узкие места в video I/O, decode, inference и postprocessing * проводить профилирование и устранять узкие места на всех этапах: Video I/O, декодирование, препроцессинг, инференс, постобработка. Требования * опыт работы ML Engineer / CV Engineer от 3 лет * высокое качество кода на Python (OOP, Pydantic, SQLAlchemy, для DS - NumPy, OpenCV, PyTorch) * опыт реализации сложной вычислительной или бизнес-логики * практический опыт разработки production-ready ML/CV pipeline * опыт работы с видеоаналитикой, обработкой видео или потоковых данных * понимание особенностей Python runtime для высокопроизводительных пайплайнов: GIL, IPC, serialization, shared memory * опыт использования инструментов ускорения инференса: ONNX, TensorRT, TorchScript или аналогов * опыт работы с Linux, Docker, работы в команде в Git, CI/CD Будет плюсом: * опыт разработки расчетных систем * PostgreSQL, ClickHouse, SQLAlchemy * владение компилируемыми языками, такими как Go или C++, для реализации или оптимизации критичных по производительности частей системы * опыт работы со спортивной аналитикой или системами судейства. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха 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: Europe; United States Workplace: Remote ABOUT CANTINA Cantina Labs is a social AI company, developing a suite of advanced real-time models that push the boundaries of expression, personality, and realism. We bring characters to life, transforming how people tell stories, connect, and create. We build and power ecosystems. Cantina, our flagship social AI platform, is just the beginning. If you're excited about the potential AI has to shape human creativity and social interactions, join us in building the future! ABOUT THE ROLE We’re working on real-time video generation for interactive characters, spanning realistic humans, stylized characters, and non-human identities. We want these characters to feel present: to speak, react, and express themselves through their face, gestures, and body language. This brings together a set of closely connected research problems. A character needs a consistent appearance, expressive and coherent motion, and a natural relationship between speech and movement. The model also needs to respond quickly and keep generating reliably as an interaction unfolds. Quality, controllability, and efficiency all matter. You’ll work across streaming generation, fine-tuning, distillation, inference optimization, and data. Some problems will call for a new training approach; others will come down to better examples, a more useful evaluation, or understanding a bottleneck in the implementation. Part of the job is figuring out which intervention is worth making. You’ll have substantial freedom to propose directions, investigate unfamiliar ideas, and shape what we work on next. We’re looking for someone who enjoys that freedom and can turn it into a steady sequence of useful experiments. WHAT YOU’LL WORK ON - Real-time and streaming generation. Develop models that support responsive interaction while maintaining visual quality and consistency over time. Investigate latency, continuity, and how model behavior changes during longer generation. - Character expression and motion. Explore how appearance, facial expression, gesture, and body movement come together into a coherent character. Improve the relationship between speech and motion across different identities and visual styles. - Fine-tuning and post-training. Adapt video models to new data, behaviors, and capabilities. Investigate training objectives and conditioning methods, and follow promising ideas through implementation and evaluation. - Distillation and inference optimization. Make generation faster and more efficient. Work across model-level approaches and runtime improvements, measuring their effects on quality, latency, and memory. - Data development. Spend meaningful time with the actual training examples. Identify missing coverage and recurring failure modes, improve curation and sampling, and develop data that helps models learn the behavior we want. - Evaluation. Build comparisons that make progress visible and failures understandable. Combine quantitative measurements with careful inspection of generated video and the experience of interacting with the model. - Research and collaboration. Read relevant work, reproduce and adapt useful ideas, and share early experiments, demos, and findings. Help the team decide what deserves more time and compute. WHAT YOU’LL BRING - Experience training or fine-tuning video or related generative models. - Ability to learn unfamiliar methods quickly and turn ideas into useful experiments. - Good experimental judgment, ownership, and clear communication. You’ll have freedom to explore new approaches. We expect fast iteration and early sharing of results. COMPENSATION When determining compensation, a number of factors will be considered, including skills, experience, job scope, location, and competitive compensation market data.   Benefits for U.S.-based roles: - Competitive salary and generous company equity - Medical, dental, and vision insurance – 99.99% of premiums covered by Cantina - 42 days of paid time off, including: - 15 PTO days - 10 sick days - 15 company holidays - 2 floating holidays - Generous parental leave & fertility support - 401(k) retirement savings plan - Lifestyle spending account – $500/month to use however you’d like - Complimentary lunch and snacks for in-office employees - One Medical membership, and more!