Вакансии

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем специалиста, который будет развивать стратегические партнёрства VK с крупнейшими компаниями рынка. В фокусе — переход от продажи отдельных рекламных продуктов к комплексному решению бизнес-задач клиентов с использованием возможностей экосистемы VK. Предстоит разрабатывать стратегии развития в ключевых индустриях, находить новые точки роста, создавать дополнительные источники выручки и выстраивать долгосрочные отношения с партнёрами. Приоритетные направления: e-commerce и маркетплейсы, ретейл, FMCG, недвижимость и девелопмент, финансы и финтех, фармацевтика и здравоохранение. Задачи Формирование стратегии развития VK в закреплённой индустрии Анализ бизнес-моделей, экономики, конкурентной среды и ключевых вызовов крупнейших игроков Определение стратегических возможностей для роста присутствия VK и увеличения доли в бюджетах клиентов Выстраивание прямых отношений с CEO, CMO, CCO, COO и другими лицами, принимающими решения Переход от обсуждения рекламных инструментов и медиапоказателей к бизнес-результатам, операционной эффективности и экономике клиента Формирование долгосрочной повестки сотрудничества с крупнейшими игроками индустрии Выявление стратегических и операционных вызовов клиентов, включая задачи за пределами маркетинговой функции Анализ P&L, драйверов выручки, структуры затрат, unit-экономики и факторов прибыльности Определение неудовлетворённого спроса и новых возможностей для продуктов и сервисов VK Совместная с продуктовыми командами разработка комплексных решений под конкретные бизнес-задачи индустрии Формирование новых коммерческих предложений на стыке рекламы, технологий, коммуникаций, контента и коммерции Инициирование стратегических партнёрств и масштабируемых индустриальных решений Требования Не менее пяти лет на руководящих позициях в крупных компаниях одной из приоритетных индустрий Текущая или предыдущая роль: Chief Digital Officer, Chief Marketing Officer, Chief Performance Officer, Chief Commercial Officer либо сопоставимая позиция Опыт прямого подчинения CEO, COO, CCO или участия в работе правления, исполнительного комитета, стратегических комитетов Опыт управления значимыми бюджетами и влияния на коммерческие либо финансовые результаты бизнеса Глубокое понимание бизнес-моделей и операционной специфики индустрии Владение логикой P&L, финансового планирования, unit-экономики и инвестиционных решений Понимание механизмов принятия решений на уровне топ-менеджмента и акционеров Способность выявлять реальные бизнес-потребности за пределами маркетингового брифа Стратегическое мышление, коммерческая экспертиза, развитые навыки переговоров на C-level Способность трансформировать индустриальную экспертизу в конкретные продуктовые и коммерческие инициативы Ожидаемые результаты: Разработана и реализуется стратегия VK в закреплённой индустрии Сформирован устойчивый стратегический диалог с первыми лицами крупнейших клиентов Выявлены новые источники спроса и возможности монетизации экосистемы VK Запущены новые продуктовые и коммерческие решения, отвечающие бизнес-задачам индустрии Обеспечен измеримый рост выручки VK и глубины проникновения в крупнейших клиентов

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. MWS Cloud Platform — облачная платформа от МТС Web Services, построенная на собственных технологиях виртуализации и надёжной инфраструктуре МТС. Мы управляем всем циклом разработки — от оборудования и дата-центров до кода. Наша цель — создать высокотехнологичное облако для самых требовательных заказчиков, при этом понятное и удобное для разработчиков. Присоединяйся — у нас амбициозные задачи, сильная инженерная команда и реальная возможность повлиять на архитектуру облака федерального масштаба. Сейчас мы в поиске кандидата на роль Solution Sales Manager, которому предстоит продвигать и продавать MWS Cloud Platform среди Enterprise-клиентов (промышленность, энергетика, логистика, транспорт, фарма и др.). Обязанности работать с крупнейшими клиентами: понимать их технологические и бизнес-приоритеты, формировать инициативы и продвигать их до принятия решений; управлять полным циклом сложной сделки — от квалификации и работы со стейкхолдерами до согласования условий и перехода клиента в платное потребление; проводить переговоры на уровнях от архитекторов, разработчиков и DevOps-команд до руководителей ИТ, бизнеса и C-level; совместно с архитекторами и продуктовой командой разрабатывать обоснованный подход к решению задач клиента; участвовать в конкурсных процедурах и обеспечивать корректность сопровождающей документации. Требования опыт B2B-продаж облачных решений крупным корпоративным клиентам от 5 лет; погруженность в облачные технологии (IaaS/PaaS, виртуализация, контейнеры, CI/CD и др.) и современные инфраструктурные подходы; умение работать с длинными циклами продаж и разноуровневыми стейкхолдерами; навык формулировать ценность решения для технических команд и топ-менеджмента; сильные коммуникационные навыки, структурность и способность работать с большим объёмом информации. Условия формат работы: пятидневная рабочая неделя с пн по пт; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников; страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях; прием врачей общей практики и массаж в офисе. Консультация психологов и программа поддержки сотрудников; отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день; компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание. Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

✅ Опыт в продажах коммерческой недвижимости— складской или индустриальной — от 2 лет; ✅ Понимание технических параметров складов: классы, нагрузка на пол, высота, температурные режимы;

– придумывать и вести публикации в канале Хаба — контент-план, написание постов, постановка ТЗ дизайнеру; – держать тон и формат канала, делать контент максимально прикладным: чтобы после поста эксперт мог сразу что-то забрать в свою практику;

Управление полным жизненным циклом проекта и командой; Управление рисками;

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — группа мультимодальных контентных моделей в отделе экспериментальных технологий AI VK. Мы разрабатываем технологии глубокого понимания контента и применяем их для развития рекомендательных систем ВКонтакте. Мы строим модели, которые извлекают содержательные представления из постов, клипов, длинных видео и музыкальных треков, объединяя информацию из текста, изображения, видеоряда, речи и звука. Эти представления используются для поиска похожего контента, построения признаков, классификации и улучшения качества рекомендаций в продуктах VK. Основные направления нашей работы — базовые embedding-модели для представления контента, мультимодальные модели и контентные классификаторы. Мы исследуем современные архитектуры, обучаем собственные модели на больших внутренних датасетах и доводим их до применения в продуктовых рекомендательных системах. Позиция находится на стыке ресёрча и инженерии: от чтения статей, построения датасетов и постановки экспериментов до масштабного обучения, оптимизации инференса и проверки моделей в A/B-тестах. Стек: PyTorch YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM Распределённое обучение и multi-GPU inference Python, C++, Go Задачи Разрабатывать и обучать базовые embedding-модели для текста, изображений, видео, речи, звука и музыки Разрабатывать мультимодальные модели и контентные классификаторы Исследовать архитектуры и методы обучения представлений: metric learning, contrastive learning, self-supervised и supervised learning Строить датасеты и бенчмарки для оценки качества моделей и проводить масштабные экспериментальные исследования Адаптировать модели под задачи retrieval и рекомендательных систем Интегрировать модели в продуктовые механики рекомендаций постов, клипов, видео и музыки Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B-тесты, анализировать метрики и мониторить качество Постоянно разбирать свежие статьи и идеи из индустрии и академической среды, воспроизводить перспективные подходы и проверять их на наших задачах Настраивать пайплайны сбора и разметки данных, работать с асессорами и синтетическими данными: проектировать инструкции, контролировать качество и проводить калибровки Требования Опыт разработки, обучения и внедрения DL-моделей Уверенное знание теории машинного и глубокого обучения Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Умение проектировать корректные эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО Владение современными практиками совместной разработки с кодовыми агентами: умение эффективно декомпозировать задачи для агентных инструментов, контролировать и ревьюить сгенерированный код Умение самостоятельно разбираться в новых предметных областях, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Готовность работать как с исследовательской частью задачи, так и с её инженерной реализацией Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе Опыт работы с embedding-моделями, metric learning, contrastive learning или representation learning Опыт работы с мультимодальными моделями, VLM, audio-language моделями, video encoders или foundation-моделями Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео Опыт self-supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или нескольких узлах Опыт оптимизации DL-моделей: профилирование, квантизация, дистилляция, уменьшение размерности представлений Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков для ML-моделей Публикации на профильных ML-конференциях или сильный исследовательский бэкграунд

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Мы строим LLM-команду, ищем людей с опытом алаймента, RAG-сценариями, ресёрч-бэкграундом в RL, умеющих рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы. Позиция на стыке ресёрча и инженерии. У нашего отдела есть огромный накопленный опыт обучения и релизов Frontier мультимодальных моделей, VLM/MMLM. Стек: YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM PyTorch, verl Python, C++, Go Задачи Разработка новых и улучшение существующих RAG-сценариев Оценка качества моделей и интеграция в продуктовые механики Деплой и оптимизация инференса моделей Сопровождение релизов: A/B-тесты, мониторинг Постоянный разбор свежих статей и идей в индустрии Настройка пайплайнов разметки, работа с асессорами и синтой: инструкция, контроль качества, калибровки Требования Опыт внедрения и сопровождения DL-моделей в продакшен Уверенное знание теории DL, алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятности и статистики Навык написания чистого кода, глубокое понимание принципов проектирования (SOLID, coupling & cohesion, etc...) Умение рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в построении поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе, бэкграунд разработки или кванты Публикации в научной среде Опыт профилирования DL-моделей, квантизация, дистилляция Опыт работы с распределённым обучением Опыт алаймента LLM, SFT, DPO/RLHF/GRPO, scaling laws, работа с агентами, синтетическими данными

Location: Москва Workplace: Офис Мы ищем сильного разработчика на C++ в команду восприятия и инференса. Вам предстоит создавать программные компоненты, благодаря которым робот сможет лучше понимать окружающий мир, и превращать алгоритмические и ML-прототипы в надёжный код, работающий на реальном устройстве. Мы разрабатываем платформу интеллектуального управления антропоморфными роботами. Наша цель — создать универсальное программное обеспечение для робота, способное решать реальные задачи в логистике, индустриальной автоматизации и сервисных сценариях. Чтобы безопасно и эффективно действовать в физическом мире, робот должен понимать, что происходит вокруг: обрабатывать данные с сенсоров, распознавать объекты и сцену, оценивать положение объектов и передавать эту информацию системам планирования и управления. Мы ищем сильного разработчика на C++ в команду восприятия и инференса. Вам предстоит создавать программные компоненты, благодаря которым робот сможет лучше понимать окружающий мир, и превращать алгоритмические и ML-прототипы в надёжный код, работающий на реальном устройстве. Обязанности Разработка компонентов восприятия Вы станете разрабатывать на C++ компоненты, которые обрабатывают данные с камер и других сенсоров и извлекают из них информацию об окружающей сцене. Результаты вашей работы будут использоваться в системах планирования, управления и принятия решений. Создание новых возможностей робота Вам предстоит реализовывать функции, которые помогают роботу ориентироваться в окружающем пространстве, находить нужные объекты, понимать их свойства и взаимное расположение, а также учитывать изменения в динамической среде. Интеграция алгоритмов и ML-моделей Совместно с ML-инженерами вы будете переносить исследовательские прототипы в продуктовый код, интегрировать модели в систему робота и создавать удобные интерфейсы для их использования другими компонентами. Оптимизация, тестирование и отладка Алгоритмы восприятия должны стабильно работать на борту робота с ограниченными вычислительными ресурсами. Вы будете профилировать и оптимизировать код, создавать инструменты тестирования, анализировать ошибки на записанных данных, в симуляции и на физических роботах. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend Требования * Профессионально разрабатываете на современном C++ * Знаете классические алгоритмы и структуры данных * Работали с Linux и инструментами профилирования и отладки * Занимались многопоточной и клиент-серверной разработкой * Умеете проектировать понятные интерфейсы и превращать прототипы в надёжный продуктовый код * Самостоятельно решаете сложные задачи и умеете работать в команде Будет плюсом * Разрабатывали на Python * Работали с компьютерным зрением или обработкой 3D-данных, использовали OpenCV или PCL * Интегрировали модели с помощью TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO или других inference-фреймворков * Работали с PyTorch и обучали или дообучали модели компьютерного зрения * Использовали CUDA и оптимизировали вычисления на GPU * Работали с сенсорами, ROS 2, DDS, симуляторами или физическими роботами

Location: Краснодар Workplace: В офисе О компании Центр индустриальных продуктов и решений - стратегическое направление для Компании ПАО «МТС». Мы делаем основную ставку на развитие отраслевых решений для цифровизации различных индустрий. Наша цель - использовать потенциал AI, IIoT, Robotics и других прорывных технологий для создания лучших продуктов, и решений, которые изменят жизнь людей и бизнес-процессы компаний! Сейчас мы в активном поиске профессионалов, амбициозных экспертов, готовых стать частью нашей быстро растущей команды во всех регионах России. Если вы стремитесь к инновациям, готовы принимать вызовы и желаете стать частью команды, которая формирует будущее, то эта вакансия для вас! Обязанности генерировать идеи и активности для продвижения IoT-решений для потенциальных и действующих клиентов; управлять воронкой продаж направлений IoT в регионах в зоне ответственности; проводить переговоры с клиентами на уровне СЕО, СЕО-1; участвовать в разработке и согласовании технико-экономических обоснований, бизнес-кейсов, коммерческих предложений; организовывать эффективное техническое взаимодействие между подразделениями компании; управлять проектами: планировать и контролировать процесс и сроки реализации проектов. Требования опыт ведения сложных переговоров в высоко конкурентной среде; умение доносить сложное простым языком; понимание принципов построения платформенных решений, типовой архитектуры, протоколов интернет вещей; базовое знание технологий передачи данных, применяемых в продуктовых вертикалях IOT, понимание принципов их работы; способность разрабатывать индивидуальные решения и коммерческие предложения; ответственность, нацеленность на результат, лидерские качества, умение организовать и работать в команде, умение убеждать. Условия оформление в штат компании; оклад + квартальная премия в размере 42% по результатам выполнения KPI; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников; страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы, материальная помощь в сложных жизненных ситуациях прием врачей общей практики в офисе, консультация психологов и программа поддержки сотрудников; отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день; компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание; специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы мтс; мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; подписка на онлайн-кинотеатр kion, сервис мтс музыка, книжный сервис строки от мтс, безлимитные мессенджеры и соцсети; собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

Ты будешь отвечать за рост входящих запросов от CMO, Brand Directors, Heads of Content/SMM и Creative Directors глобальных брендов. — Превращать каждый новый проект в историю, которую заметит рынок: презентация для клиентов за 48 часов, публичный контент — за 72 часа.

- Самостоятельный поиск и привлечение новых рекламодателей на международных рынках (e-com бренды, разработчики мобильных приложений, медиабайеры, performance-агентства, CPA-сети по всему миру). - Полный цикл продаж: от квалификации лидов и проведения переговоров до закрытия сделки.

• Partner closely with feature strike teams and engineering leads—both internally and with our partner studio—to support rendering needs, clear technical blockers, and keep visual feature workflows moving. • Drive crucial profiling, memory management, and runtime optimization passes across graphics and engine subsystems to hit key performance targets.

* Act as a key technical leader across site reliability, platform architecture, and infrastructure scaling. * Experience in effectively designing and operating large-scale cloud environments in a platform, SRE, or architecture team, with a focus on enabling self-service capabilities and a great user experience.

– производить около 20 вертикальных роликов в месяц «под ключ»: идея, сценарий, съемка в офисе с командой, монтаж и публикация (объем корректируется после первого месяца); – участвовать в создании горизонтальных видео (2–3 ролика в месяц): видеогайды, образовательные туториалы и съемка корпоративных мероприятий;

— создавать инфоповоды, коллаборации, спецпроекты и интеграции в СМИ, YouTube, Telegram, LinkedIn и других соцсетях; — готовить PR-контент: статьи, посевы, сценарии интеграций, аналитические материалы;

Обработка входящих запросов от потенциальных клиентов, приходящих по различным каналам (запрос консультаций на сайте, мероприятия, партнерские каналы и т.д.); Взаимодействие с клиентами (звонки, почта, мессенджеры) и валидация интереса клиента к использованию облачных сервисов;

Проектировать архитектуру сервисов и микросервисов, выбирать подходящие паттерны и подходы. Писать высокопроизводительный, безопасный и поддерживаемый код на Go с учётом особенностей конкурентности (горутины, каналы, примитивы синхронизации).

* Проектировать архитектуру сервисов и микросервисов, выбирать подходящие паттерны и подходы; * Писать высокопроизводительный, безопасный и поддерживаемый код на Go с учётом особенностей конкурентности (горутины, каналы, примитивы синхронизации);