Вакансии

Нужен founding engineer №5, строить Blotato — платформу с кучей AI фич для автоматизации соцсетей.

-Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC.

🔹 Принимать и обрабатывать входящие обращения клиентов в чатах. 🔹 Консультировать по вопросам бронирования, туристических услуг и работы сервисов.

Задачи: - Реализация подписки с нуля: in-app покупки для iOS/Android (StoreKit 2, Google Play Billing), веб-оплата через Stripe, ЮKassa/CloudPayments для РФ, проверка чеков, вебхуки, единая система доступа к платным функциям. - Разработка и развитие продукта на Flutter (web + iOS/Android) и бэкенде на NestJS. - Работа с AI-функциями, включая ИИ-агента, автотегинг и поиск. Требования: - Опыт работы с Flutter/Dart от 2 лет в продакшене, наличие приложений в App Store / Google Play, знание BLoC/Cubit. - Опыт работы с Node.js/TypeScript (NestJS или похожий фреймворк), REST API, PostgreSQL (схемы, миграции, индексы). - Опыт интеграции платежей и подписок: IAP или платёжные шлюзы, вебхуки, идемпотентность. - Владение Git, проведение code review, работа через pull requests. - Активное использование AI-инструментов (Claude Code, Cursor, Copilot), умение ставить задачи AI-агентам и проверять их код. Будет плюсом: - Опыт работы с Supabase (RLS, Auth, Edge Functions), Firebase (FCM, Analytics). - Знание RevenueCat, Superwall, Adapty. - Навыки работы с Docker, nginx, GitHub Actions, базовый уровень Linux/SSH. - Опыт работы с Redis, RabbitMQ, Socket.io, Elasticsearch. - Опыт работы с продуктом на двух рынках (РФ и международный): разные платёжные системы, сторы, юридические лица. - Интеграции с LLM (OpenAI API, промпты, structured output). Условия: - Неполный рабочий день. - Возможна удалённая работа. О проекте: Project × — небольшой международный стартап, создающий AI-платформу для полного цикла творческого производства. Платформа помогает брендам и агентствам находить и собирать команды под задачи, а креативным специалистам — показывать портфолио и получать релевантные предложения. Система объединяет портфолио, open calls, подбор специалистов, управление производством, индустриальное медиа и инструменты репрезентации проектов.

• Формирование, согласование и актуализация требований информационной безопасности к системам и проектам с использованием AI и LLM. • Анализ архитектуры, сценариев использования и потоков данных AI-систем, включая RAG, AI-агентов, MCP-интеграции и внешних LLM-провайдеров.

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

Ищем сильного копирайтера-смысловика, который умеет не просто хорошо писать тексты, а понимает маркетинговую задачу, умеет работать со смыслами и оценивать результат своей работы в цифрах. Создавать тексты: рассылки e-mail, в ботах, посты и другие материалы.

Location: Москва Разрабатываем продукты и сервисы для автономизации процессов маркетинга и коммуникаций в Сбере. АС «Медиаплан» - один из флагманских продуктов нашей AI-платформы. В основе продукта — модуль планирования коммуникаций, дашборд маркетинговых активностей, AI-редактор для создания текстовых материалов и пользовательские пространства для совместной работы коммуникаторов. Наш основной фокус развития — повышение автономности маркетинговых процессов за счёт внедрения AI-агентов и LLM-решений. Мы ищем владельца продукта, который совместно с лидерами направлений и внутренними пользователями сформирует видение развития продукта, выстроит бэклог гипотез, организует их проверку на пользователях, приоритизирует фичи и сформирует дорожную карту их реализации. От кандидата ждем не только формирование продуктового видения, но и умение работать по фокусам и целям Трайба с воплощением их в жизнь, опираясь на обратную связь пользователей, продуктовые метрики и измеримые результаты. Обязанности * формирование видения и стратегии развития продукта с учётом потребностей внутренних пользователей * работа * формирование и проверка продуктовых гипотез, в том числе связанных с интеграциями с другими продуктами. * управление продуктовым бэклогом, приоритизация фич и формирование роадмэпа * проведение интервью с внутренними пользователями, анализ результатов исследований и сбор обратной связи по текущему функционалу * определение ключевых метрик успеха продукта, их мониторинг и развитие * развитие UX/UI продукта совместно с продуктовым дизайнером, подготовка и проверка продуктовых концепций * защита продуктовых целей, инициатив и планов развития перед лидерами стрима и трайба * синхронизация планов со смежными командами, управление кросс-продуктовыми зависимостями и совместными инициативами. Требования * высшее образование * опыт управления IT-продуктами и их развитием (не менее 2 лет) * опыт работы по методологии agile (scrum, kanban) * опыт управления **agile-командой** от 7 человек, включая планирование, приоритизацию задач и достижение продуктовых целей * **опыт работы в маркетинге** и сфере коммуникаций в большой корпорации * опыт взаимодействия со смежными продуктовыми и технологическими командами * опыт внедрения функциональности на базе ML/LLM-решений в рамках продукта * опыт презентации результатов и выступления на мероприятиях * умение формулировать, приоритизировать и проверять продуктовые гипотезы * умение работать по заданным фокусам и приоритетам со стороны лидера стрима * навыки проведения пользовательских интервью, анализа результатов исследований и формирования бэклога на основе пользовательской обратной связи * практический опыт работы с AI-агентами и AI-решениями в корпоративном контуре * **нужны знания IT, стандартов, агентских тонкостей. Ну и самое главное работа с разработчиками в команде.** Условия * прием по срочному трудовому договору, на период отсутствия основного сотрудника * ежегодный пересмотр зарплаты * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Хабаровск Мы команда сопровождения трайба «Автономный КИБ», команда, занимающая центральную роль в ИИ-трансформации КИБа. Обязанности ### Задачи: * разработка инструментов DevOps * создание механизмов автономной установки релизов и обновления инфраструктуры * сопровождение банковских АС * администрирование и конфигурирование систем на основе микросервисной архитектуры в распределенной среде * устранение инцидентов в промышленной среде * взаимодействие с подразделениями по вопросам администрирования и поддержки в рамках работ по устранению инцидентов. Требования ### Мы ждём от кандидата: * опыт создания инструментов DevOps * знание подходов использования ИИ агентов и систем в сопровождении АС * опыт сопровождения и настройки серверов приложений, кластеров * опыт работы и конфигурирования инструментов DevOps, работа с системами контроля версии и хранения дистрибутивов (Jenkins, Bamboo, BitBucket, Nexus, Git и т.п.) * опыт настройки мониторинга и логирования высоконагруженных ИТ-систем (Reflex, Zabbix, Тенгри). Условия ### Мы предлагаем: * комфортный офис по адресу г. Хабаровск, ул. Краснореченская,111В * 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 * 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: Владивосток Мы команда сопровождения трайба «Автономный КИБ», команда, занимающая центральную роль в ИИ-трансформации КИБа. Обязанности ### Задачи: * разработка инструментов DevOps * создание механизмов автономной установки релизов и обновления инфраструктуры * сопровождение банковских АС * администрирование и конфигурирование систем на основе микросервисной архитектуры в распределенной среде * устранение инцидентов в промышленной среде * взаимодействие с подразделениями по вопросам администрирования и поддержки в рамках работ по устранению инцидентов. Требования ### Мы ждём от кандидата: * опыт создания инструментов DevOps * знание подходов использования ИИ агентов и систем в сопровождении АС * опыт сопровождения и настройки серверов приложений, кластеров * опыт работы и конфигурирования инструментов DevOps, работа с системами контроля версии и хранения дистрибутивов (Jenkins, Bamboo, BitBucket, Nexus, Git и т.п.) * опыт настройки мониторинга и логирования высоконагруженных ИТ-систем (Reflex, Zabbix, Тенгри). Условия ### Мы предлагаем: * комфортный офис по адресу г. Новосибирск, проспект Димитрова,2 * 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 * 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.

-Разработка моделей данных и отчетных решений в Power BI и Apache Superset с учетом бизнес-задач.

-Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. -Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.

Location: Москва Мы - команда высококлассных инженеров, которые строят платформу для инференса и SFT opensource LLM. Используем продвинутые cutting edge движки для инференса, много экспериментируем и боремся за каждую дополнительную единицу в Token thoughput. Cейчас мы разрабатываем и оптимизируем инфраструктуру инференса LLM-моделей. Обязанности ### **Вам предстоит** * разрабатывать и оптимизировать инфраструктуру инференса LLM-моделей для минимальной задержки и высокой пропускной способности внутренних приложений и сервисов * обеспечивать масштабируемость и надежность LLM-serving инфраструктуры; выбирать и настраивать инструменты для инференса (sglang, vLLM, llama.cpp) * разрабатывать механизмы разграничения доступов к API-сервисам моделей * строить систему observability и мониторинга LLM-инференс * собирать модели в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado, Streamlit, Chainlit и т.д.). Требования ### Мы ожидаем * опыт в роли devops от 2 лет * уверенные знания Linux: сеть, storage, роли/пользователи, менеджмент процессов. * владение Kubernetes (Istio Service Mesh) * опыт построения высокопроизводительных LLM-сервисов (sglang, vLLM) * опыт настройки высоконагруженных прокси-серверов (nginx, Envoy, HAProxy): load balancing, rate limiting, SSL termination, health checks * владение языками: Bash, Python, Groovy (Jenkins scripted) * продвинутые навыки в CI/CD и оркестрации моделей. ### Будет плюсом * опыт с AI-агентами * понимание распределенных систем и GPU-коммуникации (NCCL, MPI, RDMA, InfiniBand) * знание служебных компонентов LLM-пайплайна: токенизаторы, KV-cache, контекстное окно * понимание внутренней архитектуры GPU (CUDA, cuDNN, Tensor Cores) * Опыт работы с векторными БД (Opensearch, Qdrant, FAISS, pgvector) для RAG и других задач. Условия ### **Мы предлагаем** * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом * льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — Внедрение и развитие практик agent-engineering в разработке программного обеспечения. — Участие в реальных задачах разработки, построение и развитие агентского слоя, подготовка agent harness. — Внедрение SDD и других подходов AI-assisted SDLC. — Помощь командам эффективно и безопасно использовать код-агентов. — Формирование внутренних стандартов и лучших практик. — Превращение AI-кодинга в управляемый производственный процесс с использованием спецификаций, контекста, тестов, ревью, observability, permissions и качественного результата. — Формирование целевой архитектуры на основе бизнес-требований и существующих систем. — Выбор технологий, границ компонентов и интеграционных подходов. — Оценка нефункциональных требований: масштабируемость, надёжность, безопасность, стоимость. — Подготовка артефактов: схемы, ADR, интеграционные контракты. — Согласование решений с командными и предметными архитекторами и стейкхолдерами. — Сопровождение команд при реализации. — Участие во всех этапах AI SDLC: от требований и декомпозиции до реализации, тестирования, ревью и релиза. — Разработка и сопровождение задач с использованием AI-код-агентов. — Подготовка agent-ready спецификаций, task breakdown, acceptance criteria и context packs. — Построение и развитие agent harness: инструкции, шаблоны, инструменты, MCP-интеграции, тестовые контуры, evals, observability. — Внедрение SDD, TDD/BDD и других подходов к AI-assisted разработке. — Настройка безопасного контура работы агентов: sandbox, permissions, approval gates, audit trail. — Развитие code-RAG / context engineering по внутренним репозиториям и документации. — Помощь командам во внедрении AI-assisted workflows в реальные процессы. — Проведение воркшопов, менторинг разработчиков, подготовка внутренних инструкций. — Оценка новых AI coding tools, моделей и агентских фреймворков. — Измерение эффекта внедрения и улучшение практик на основе данных. Требования: — Опыт разработки не менее 5 лет, из них 2–3 года в архитектуре распределённых систем. — Глубокие знания микросервисов, интеграций (REST, Kafka, ESB), баз данных и облачных платформ. — Владение методами моделирования архитектуры: C4, UML, ArchiMate. — Понимание вопросов безопасности, отказоустойчивости, планирования ёмкости и оценки стоимости. — Знание корпоративных стандартов, EAM-ландшафта и предметной области. — Навыки коммуникации и ведения переговоров, умение обосновывать решения для бизнеса и разработки. Условия: — Удалённая работа в формате fulltime. — Зарплата до 376 000 рублей netto (ИП, самозанятый).

• Развивать публичное OpenAI/Anthropic‑совместимое API, медиамодельные и транскрибирующие эндпоинты, обеспечивать стабильность и мониторинг. • Подключать новые LLM и медиамодели в течение нескольких часов после релиза.

О роли: Мы ищем Middle+/Senior Fullstack-разработчика, который заберет под ключ направление публичного API GPTunneL (OpenAI/Anthropic-совместимое API, медиамодели, биллинг, ЛК). Что предстоит делать: Публичное API: Развивать OpenAI/Anthropic-совместимое API, API медиамоделей и транскрибации.

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Яндекс создаёт систему автономного вождения, которая должна стать надёжнее человека за рулём. Ключевую роль в этой технологии играет ПО Automated Driving System, отвечающее за восприятие среды и управление автомобилем. Мы ищем QA-инженера, который присоединится к тестированию наших продуктов. Яндекс создаёт систему автономного вождения, которая должна стать надёжнее человека за рулём. Ключевую роль в этой технологии играет ПО ADS (Automated Driving System), отвечающее за восприятие среды и управление автомобилем. Мы ищем QA-инженера, который присоединится к тестированию и вместе с командой будет обеспечивать высокое качество наших продуктов и технологий. Обязанности Ручное тестирование Вам предстоит проводить функциональное и нефункциональное тестирование на HIL-окружении, а также разрабатывать и поддерживать тест-кейсы, тест-сеты и тест-планы. Работа с требованиями и архитектурой Вы станете валидировать требования и архитектуру, проектировать и поддерживать тестовые сценарии по ним и участвовать в локализации дефектов. Аналитическая работа Нужно изучать результаты тестирования, автоматизированные проверки, исследовать причины дефектов, анализировать метрики, делать выводы и предлагать свои решения, как повысить качество и эффективность. Командное взаимодействие Вы будете участвовать в планировании изменений и развитии продукта и инфраструктуры, взаимодействовать с командами разработки, аналитики и функциональной безопасности. Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers Требования * Тестировали программное обеспечение от трёх лет * Интересуетесь технологиями и автомобильной индустрией * Уверенно работаете с Linux * Умеете работать с требованиями и архитектурой Будет плюсом * Проводили тестирование в соответствии с отраслевыми стандартами автомобильной индустрии * Тестировали ПО на HIL-стендах * Работали с embedded-устройствами, серверным или сетевым оборудованием * На базовом уровне знаете Python и CI/CD и хотели бы развиваться в этом направлении * Работали с ИИ-агентами

Разрабатывать и развивать интеграцию 1С с AI-агентами через протокол MCP.