Вакансии

Location: Москва Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д. Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100. **Ищем** Edge AI / ML Deployment инженера, который проведёт модель через весь путь от RnD-прототипа до prod-ready решения: оптимизация инференса, квантование и запуск на Edge-девайсах, масштабирование на кластерах. Обязанности * подготовка RnD-технологий к prod-ready решению; * оптимизация моделей и кода инференса для масштабирования на кластерах; * подготовка и запуск моделей на Edge-девайсах (Nvidia Jetson, Rockchip, Amlogic Khadas). Требования * опыт работы с Nvidia Jetson (Orin, Xavier, Nano); * уверенный C++ (для инференса) + Python (для скриптов и подготовки); * умение делать квантование моделей из PyTorch-весов (FP32, FP16, FP8, FP4), квантование (INT8, INT4), QAT и калибровка моделей; * Linux, CMake, опыт кросс-компиляции под ARM. **Будет плюсом:** * опыт работы с NPU от Rockchip (RK3588, RK3568, RV1126) / Amlogic (A311D, C308X, Khadas); * знание API Nvidia CUDA Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов * большой спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Участие в разработке и сопровождении внутренней платформы сборки продукта. Разработка инструментов автоматизации и внутренних сервисов на Python.

В объединённой компании Wildberries и Russ нужно развивать безопасность Kubernetes: внедрять политики и runtime-защиту, настраивать NetworkPolicies, управлять секретами. В задачи также входят анализ событий, архитектурные ревью и моделирование угроз, автоматизация через GitOps/CI.

Что предстоит делать: писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами; допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды;

Location: Москва Лаборатории Сбера занимаются исследованиями в области AI, кибербезопасности, нейронаук, блокчейна, робототехники и виртуальной реальности. Мы формируем тренды в сфере технологий и первыми выводим на рынок инновационные продукты. На базе результатов наших исследований создано более 60 новых продуктов, которые используются в бизнес-подразделениях Сбера и среди партнеров. Обязанности * Подбирать компоненты: антенны, АЦП, микроконтроллеры, FPGA/SoC * формировать ТЗ для производителей и выстраивать с ними техническое взаимодействие * запускать, настраивать, калибровать и проводить аппаратно-программную диагностику оборудования * разрабатывать алгоритмы обработки сырых сигналов: фильтрацию, подавление помех, оценку дальности, скорости и направления * реализовывать алгоритмы и проверять их точность на реальных данных * интегрировать радар с бортовым вычислителем: настраивать интерфейсы, форматы данных и синхронизацию * оптимизировать ПО по задержке, памяти и вычислительным ресурсам, участвовать в испытаниях. Требования * Практический опыт разработки и интеграции радиолокационных аппаратно-программных систем * знание цифровой обработки сигналов и методов радиолокации: FFT, Doppler, FMCW, I/Q * опыт запуска, калибровки и отладки электронных модулей, работы с измерительным оборудованием * уверенное владение C/C++ * знание Python для анализа данных и прототипирования * опыт разработки ПО на встраиваемых платформах и работы с аппаратными интерфейсами * умение самостоятельно локализовать неисправности и доводить решение до устойчивой работы. **Будет плюсом:** * Опыт работы с БПЛА и бортовыми навигационными системами * опыт объединения данных радара и IMU, одометрии или SLAM * опыт разработки ПО для FPGA/SoC и участия в проектировании СВЧ-устройств * опыт технической приемки оборудования от сторонних производителей * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * Комфортный офис на Кутузовском пр.32 * офисный формат работы * конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) * ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний * материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа * дисконт-программы от компаний партнеров * бесплатный фитнес на территории работодателя * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Location: United States Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We're looking for a Sr. Data Analyst, Compliance to join our team remotely! The primary goal of this role is to elevate decision-making by uncovering emerging trends and root causes, and by driving insights and actions that provide full visibility into business performance and operational efficiency. Beyond technical expertise, success in this role depends on being a true business partner who combines data-driven insights with strategic thinking to deliver actionable recommendations, guide decision-making, and drive measurable impact across the organization. In this role, you'll own end-to-end data management, from building and maintaining datasets and pipelines to designing dashboards and delivering insights for the Compliance team. A core part of this role is owning the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals. You'll also contribute to experimentation infrastructure, laying the groundwork for future ML and intelligence initiatives.   THE OPPORTUNITY - Own the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals, partnering closely with Compliance to study patterns and refine detection logic - Translate compliance requirements into production detection logic, preserving correctness across alert eligibility, thresholds, customer segmentation, date windows, and deduplication - Develop and maintain Python and SQL pipelines for transaction data preparation, feature engineering, and detection workflows - Evaluate detection rules and analytical models across coverage, alert quality, threshold sensitivity, and the impact of proposed changes - Design reproducible evaluations on historical data that account for limited labels, class imbalance, and shifts in customer behaviour over time - Own testing, deployment, scheduling, monitoring, and operational support for detection workflows, including investigating data quality issues, pipeline failures, and unexpected changes in detection results - Execute historical backfills with clear validation and traceability, and maintain reliable downstream alert delivery and integrations with compliance systems - Be at the forefront of data innovation by experimenting, testing hypotheses, and translating insights into action, while incorporating software engineering best practices into pipelines and dashboards.   WHAT YOU BRING - 7+ years of experience in data analysis, data science, and data management within the fintech, crypto, financial services, or gambling industry, gained in a fast-paced, high-growth environment - Experience working with compliance, fraud, funding, finance, and customer support teams and analyzing large datasets, engineering features, and applying statistical methods to practical business problems - Strong Python and SQL skills, with experience building and supporting production data or analytical systems - Hands-on experience using dbt or similar tooling to model and organize high-fidelity data for reporting and decision-making - Experience setting up and managing data pipelines with a strong understanding of workflow orchestration, plus strong software engineering practices including version control, automated testing, code review, and CI/CD - Solid statistical foundation; ML exposure is a strong plus - Proficiency with BI and data visualization tools (e.g., Hex, Tableau, Power BI, or similar) to build executive-facing dashboards - Ability to investigate production issues independently and communicate technical findings and uncertainty to non-technical stakeholders - You believe wholeheartedly in the values outlined in Kraken's Tentaclements document - A degree in a field emphasizing analytical rigor, such as analytics, software engineering, statistics, or economics - Based in Canada, the US, or Brazil, and fluent in English   NICE TO HAVES - Fraud detection, AML, anomaly detection, or other risk applications - Experience with Athena, Trino, Kafka, and Kubernetes alongside the core Airflow/dbt/S3 stack - Transaction pattern analysis, customer segmentation, and detection threshold tuning - Developing or productionising machine learning models, including experiment tracking and performance monitoring - Working with sparse or delayed feedback from investigations to evaluate and improve detection - Explainability, auditability, and change control in regulated environments Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on Twitter https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Location: Canada; Brazil Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We're looking for a Sr. Data Analyst, Compliance to join our team remotely! The primary goal of this role is to elevate decision-making by uncovering emerging trends and root causes, and by driving insights and actions that provide full visibility into business performance and operational efficiency. Beyond technical expertise, success in this role depends on being a true business partner who combines data-driven insights with strategic thinking to deliver actionable recommendations, guide decision-making, and drive measurable impact across the organization. In this role, you'll own end-to-end data management, from building and maintaining datasets and pipelines to designing dashboards and delivering insights for the Compliance team. A core part of this role is owning the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals. You'll also contribute to experimentation infrastructure, laying the groundwork for future ML and intelligence initiatives.   THE OPPORTUNITY - Own the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals, partnering closely with Compliance to study patterns and refine detection logic - Translate compliance requirements into production detection logic, preserving correctness across alert eligibility, thresholds, customer segmentation, date windows, and deduplication - Develop and maintain Python and SQL pipelines for transaction data preparation, feature engineering, and detection workflows - Evaluate detection rules and analytical models across coverage, alert quality, threshold sensitivity, and the impact of proposed changes - Design reproducible evaluations on historical data that account for limited labels, class imbalance, and shifts in customer behaviour over time - Own testing, deployment, scheduling, monitoring, and operational support for detection workflows, including investigating data quality issues, pipeline failures, and unexpected changes in detection results - Execute historical backfills with clear validation and traceability, and maintain reliable downstream alert delivery and integrations with compliance systems - Be at the forefront of data innovation by experimenting, testing hypotheses, and translating insights into action, while incorporating software engineering best practices into pipelines and dashboards.   WHAT YOU BRING - 7+ years of experience in data analysis, data science, and data management within the fintech, crypto, financial services, or gambling industry, gained in a fast-paced, high-growth environment - Experience working with compliance, fraud, funding, finance, and customer support teams and analyzing large datasets, engineering features, and applying statistical methods to practical business problems - Strong Python and SQL skills, with experience building and supporting production data or analytical systems - Hands-on experience using dbt or similar tooling to model and organize high-fidelity data for reporting and decision-making - Experience setting up and managing data pipelines with a strong understanding of workflow orchestration, plus strong software engineering practices including version control, automated testing, code review, and CI/CD - Solid statistical foundation; ML exposure is a strong plus - Proficiency with BI and data visualization tools (e.g., Hex, Tableau, Power BI, or similar) to build executive-facing dashboards - Ability to investigate production issues independently and communicate technical findings and uncertainty to non-technical stakeholders - You believe wholeheartedly in the values outlined in Kraken's Tentaclements document - A degree in a field emphasizing analytical rigor, such as analytics, software engineering, statistics, or economics - Based in Canada, the US, or Brazil, and fluent in English   NICE TO HAVES - Fraud detection, AML, anomaly detection, or other risk applications - Experience with Athena, Trino, Kafka, and Kubernetes alongside the core Airflow/dbt/S3 stack - Transaction pattern analysis, customer segmentation, and detection threshold tuning - Developing or productionising machine learning models, including experiment tracking and performance monitoring - Working with sparse or delayed feedback from investigations to evaluate and improve detection - Explainability, auditability, and change control in regulated environments Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on Twitter https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Обязанности: анализ эффективности платного трафика, инфлюенсеров и органики; проверка гипотез роста;

Location: Москва Разработка и поддержание в актуальном состоянии стратегической архитектуры блока технологий, затрагивающей весь ИТ-ландшафт БанкаРазработка архитектурных решений и концепций в области технической архитектуры, затрагивающей GenAI-трансформацию всего ИТ-ландшафта Банка и Экосистемы СберУчастие в разработке и реализации архитектуры ключевых стратегических решений с учетом мировых трендов развития (AI-агенты, Cloud Native, Platform Engineering и т.д.) Обязанности ### Твои задачи: * анализ бизнес-стратегии компании * разработка стратегического видения и технологической стратегии * разработка и поддержание в актуальном состоянии стратегической архитектуры * согласование стратегической архитектуры технологий с заинтересованными сторонами * разработка концептуальных архитектур проектов и иных инициативРазработка архитектурных стандартов, концепций и референсных архитектур * наполнение и актуализация архитектурного каталога в зоне своей ответственности * обеспечение актуальности и полноты архитектурного репозитория (включая описание объектов и разработку диаграмм), соблюдение КПЭ по архитектурным исключениям (технологическому долгу) * исследование рынка новых технологий, участие в тематических конференциях, адаптация новых технологий под потребности Банка. Требования ### Мы ожидаем, что у тебя есть: * высшее техническое образование * опыт работы в области разработки архитектур от 3-х лет * понимание принципов построения Cloud-Native систем, GenAI-решений, Платформ * понимание подхода, инструментов и практик DevOps, GitOps, DevSecOps, FinOps * опыт разработки приложений на Python, Java построения моделей * предпочтительно знание следующих технологий: Hadoop, Spark, DWH, СУБД (PostgreSQL), IMDG (Ignite), VectorDB, GraphDB, брокеров сообщений (MQ/Kafka), S3 * приветствуется владение одной из методологий построения корпоративной архитектуры организации (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.) и практик управления IT (IT4IT, ITIL, Cobit и т.д.) * опыт руководства проектными и продуктовыми командами. Условия ### Работа в Сбере - это: * гибридный формат работы, после испытательного срока * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Ищу сильного специалиста уровня Senior/Lead для построения аналитической инфраструктуры с нуля. • 6+ лет опыта в Data Analytics, Analytics Engineering или BI Architecture.

Задачи: — Останавливать абьюз до того, как потрачен compute (6M+ генераций в день, каждая мошенническая генерация расходует реальные GPU) — Строить систему, которая выдерживает адаптацию противника (фермы из сотен аккаунтов, перепродажа доступа, автоматизированный сбор промобонусов) — Разбирать кейсы руками и собирать сигналы из сырых событий, платежей и поведения пользователей — Самостоятельно доводить от первой гипотезы до работающего скоринга, мониторинга и обновления модели Требования: — 3+ года в DS/ML — Опыт работы с Python и SQL — Опыт внедрения моделей в production — Опыт работы с бустингами, дисбалансом классов и графами связей — Умение оценивать модель через предотвращённые потери и стоимость ложных блокировок Условия: — full-time (6 дней в неделю) — Полная поддержка с релокацией (финансовая + операционная) — Конкурентная зарплата в USD + опционы

Torc is looking for an Engineering Manager Systems Triage Metrics and Analysis to lead data analysis and metrics reporting for autonomous-driving software quality.

Carta is looking for a Staff Software Engineer Investors to lead technical strategy, improve systems, and guide engineering standards.

Carta is looking for a Senior Software Engineer II Investors to lead complex technical projects and improve scalable software systems.

Bitdeer is looking for Technical Writers to own developer documentation, API references, onboarding guides, release notes, and docs-as-code workflows for its MaaS platform.

Location: Москва Команда «Мотивационный профиль» создает новый подход к работе с клиентом, который позволит перейти от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Мы извлекаем из данных психометрические характеристики — ценности, страхи, особенности характера и принятия решений — и используем их в продуктах банка и экосистемы. Для построения мотивационного профиля мы используем анкеты, подробные интервью, поведенческие и транзакционные данные. Работаем с известными психометрическими методиками и подходами, разработанными исследовательской командой. Одна из ключевых задач — научиться надежно определять психометрические характеристики на ограниченных выборках, масштабировать их на широкую клиентскую базу и использовать в рекомендательных сценариях и моделировании клиентских реакций. Обязанности Моделирование психометрических признаков: * подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы * обучать модели для предсказания психометрических и поведенческих характеристик клиента * оценивать модели как по стандартным ML-метрикам, так и по тому, насколько хорошо их результаты работают в прикладных сценариях — сегментации, персонализации и моделировании поведения клиента Работа с текстовыми и поведенческими данными * строить пайплайны обработки текста: чанкинг, построение эмбеддингов, кластеризация и извлечение признаков * формировать датасеты для обучения, валидации и тестирования моделей * искать цифровые признаки, которые могут помочь определить характеристики мотивационного профиля. Требования * опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 2–3 лет * уверенное знание Python и стандартного DS/ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost * опыт построения supervised ML-моделей для табличных данных * опыт работы с текстовыми данными и NLP: embeddings, sentence-transformers, кластеризация, классификация текстов, семантический поиск * понимание основных подходов к работе с LLM: prompting, few-shot, zero-shot, LLM-разметка и оценка качества LLM-ответов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, 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.

Улучшать текущие и развивать новые пайплайны обработки текста в запросах и карточках товаров (исправление опечаток, синонимизация); Развивать направление онлайн-инференса в продуктах обработки текста;

Location: Москва Требуется Администратор IT систем / SRE в Управление эксплуатации. Обязанности * Внедрение и сопровождение высоконагруженных сервисов * Создание промышленных и тестовых стендов (VM, OpenShift) * Выполнение задач по повышению надежности и доступности IT систем * Решение инцидентов, анализ причин их возникновения * Применение методологии и инструментов DevOps в работе (BitBucket, Ansible, Jenkins) * Настройка, развитие систем мониторинга (Zabbix, Grafana) и анализа логов и событий (ELK) * Автоматизация рутинных задач Python * Изучение новых технологий, best practice и применение их на практике Требования * Уверенные знания Linux * Опыт внедрения и сопровождения IT систем * Опыт работы с OpenShift / Kubernetes * Опыт работы с системами мониторинга и логирования (Zabbix, Grafana) * Понимание сетевых протоколов, принципов построения высоконагруженных и отказоустойчивых систем * Опыт работы с инфраструктурными компонентами (Nginx, Kafka, MQ, Zookeaper, Haproxy) * Опыт работы с базами данных (Oracle, PostgreSQL) * Опыт написания скриптов на Python / Bash * Опыт работы с инструментами DevOps. Будет плюсом: * 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; * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильная заработная плата и годовой бонус; * Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * 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 использования трёх близких; * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.