Вакансии чубакка: работа в IT и digital

Мы - быстрорастущий AI‑стартап, создающий платформу нового поколения для видео‑контента. Система с нагрузкой, асинхронными процессами и большими объёмами данных, рассчитанная на глобальный рынок.

Наша миссия - объединить авторов и зрителей, предоставив авторам лучший инструмент для генерации видео, а зрителям - максимально релевантные рекомендации.

Ищем сильного iOS-инженера, который умеет работать с продуктом, а не просто писать код. Важно умение доводить задачи до продакшена, думать про UX, производительность и поведение системы под нагрузкой.

Работа в связке с Team Lead, который задаёт архитектурное направление.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и развивать iOS-приложение

• Реализовывать ключевые части продукта (видеолента, playback, взаимодействие с контентом)

• Работать с видео: запуск, буферизация, префетч, оптимизация playback

• Интегрироваться с backend-сервисами и KMP shared-слоем

• Оптимизировать производительность (scroll, rendering, startup)

• Участвовать в проектировании архитектуры вместе с Team Lead

• Работать с аналитикой и метриками (QoE, пользовательское поведение)

• Участвовать в код-ревью и поддерживать качество кода

Технический стек

• Swift

• SwiftUI (+ UIKit при необходимости)

• AVPlayer / AVFoundation

• async/await

• Koin (через KMP shared graph)

• MVVM / state-driven подход

• SwiftUI Navigation

• UserDefaults / Keychain

• Firebase (analytics, crashlytics)

• AVAudioSession / Now Playing

Требования

Обязательные

• 4+ лет опыта iOS-разработки

• Отличное знание Swift

• Опыт работы с SwiftUI

• Опыт работы с AVPlayer

• Понимание архитектур (MVVM / state-driven)

• Опыт оптимизации производительности (UI, scroll, memory)

• Понимание работы с сетью и асинхронностью

• Умение работать с метриками и логами

• Умение самостоятельно доводить задачи до результата

Будет большим плюсом

• Опыт работы с видео / стримингом

• Понимание HLS

• Опыт работы с autoplay / feed UI

• Опыт работы с playback аналитикой

• Опыт работы с KMP

• Опыт работы со StoreKit

• Умение использовать AI‑инструменты в разработке (IDE‑ассистенты, генерация тестов, анализ логов и т.п.).

Как мы работаем

• Есть Team Lead, который задаёт архитектурное направление

• От тебя ожидается самостоятельность

• Решения обсуждаются, но не затягиваются

• Важен результат, а не идеальная архитектура

• Минимум бюрократии, максимум инженерных задач

Что важно в подходе

• Не ждёшь идеальной постановки задачи

• Умеешь разобраться в сложной системе без полного контекста

• Видишь последствия своих решений

• Не боишься продакшна и ответственности

• Умеешь задавать правильные вопросы

Почему это интересно

• Видео, стриминг и сложный UI

• Реальные задачи с производительностью

• Влияние на архитектуру вместе с тимлидом

• Быстрый рост за счёт реальных инженерных челленджей

• Минимум бюрократии

• Прямое влияние на продукт

Мы предлагаем:

• Полную удалёнку (возможность работать из любой точки мира)

• ЗП зафиксирована в USD

• Гибкий график работы (часовой пояс ближе к МСК)

• Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт и процессы

• Возможность строить с нуля глобальный AI‑видеосервис​​​​​​​

UX/UI Designer (AI)

Мы делаем AI-платформу для создателей видео — инструмент, в котором автор от идеи до готового ролика идёт без выхода из продукта. Продукт глобальный, аудитория — креаторы по всему миру.

Ищем дизайнера, который работает на стыке дизайна и кода — собирает компоненты и отдаёт handoff в коде, а не ссылкой на Figma. Основной рабочий инструмент — Claude Code, Cursor.

Чем будешь заниматься

Прорабатывать макеты со всеми состояниями и логикой переходов. Собирать компоненты и переносить макеты во фронт через вайбкодинг. Развивать UI-кит и дизайн-систему: токены, компоненты, паттерны. Сопровождать разработку: дизайн-ревью, контроль реализации, спецификации. Работать в связке с продактом, разработчиками и другими дизайнерами.

Что важно

— 3+ года в продуктовом UI/UX, желательно в веб-инструментах или редакторах — Портфолио, где видно работу со сценариями целиком, а не только финальные экраны — Опыт с дизайн-системами: токены, компоненты, масштабирование — Уверенное понимание HTML, CSS и того, как устроен фронт — Регулярный вайбкодинг: Claude Code, Cursor — Стартап-ритм: короткие циклы, решения с неполной информацией

Будет плюсом

— Опыт с AI-продуктами или креативными инструментами: видео, аудио, моушн, 3D — Вкус в визуальном и моушн-дизайне, чувство микровзаимодействий

Мы предлагаем

— Работу на растущем AI-рынке с реальным влиянием на продукт — Полная удалёнка, гибкий график (МСК ±3) — Прямой контакт с core-командой, минимум бюрократии — Компенсация в USD

В отклике — 2–3 кейса с описанием своей роли и принятых решений, плюс примеры того, что собирал в коде.

Описание

Мы — быстрорастущий AI-стартап, создающий платформу нового поколения для видеоконтента. Наша миссия — соединить авторов и зрителей: дать авторам лучшие AI-инструменты для генерации видео, а зрителям — самый релевантный контент.

AI — это не функция нашего продукта, это и есть продукт. Качество того, что создают наши пользователи, определяется тем, насколько хорошо мы выбираем, промптим и комбинируем генеративные модели. Мы ищем Senior GenAI Engineer, который возьмёт на себя ответственность именно за это.

Чем предстоит заниматься

• Отвечать за качество AI-генерации для пользователей: проектировать и итеративно улучшать промпты и пайплайны, лежащие в основе ключевых сценариев для авторов — многошаговая генерация видео (идея → сценарий → сцены → видео), понимание и классификация запросов, речь и дубляж.
• Превращать проблемы пользователей в AI-решения: когда авторы получают слабые сценарии, сцены не в том стиле или неверно маршрутизированные запросы, вы диагностируете, в чём дело — в промпте, пайплайне или модели, — и исправляете.
• Встроить оценку качества в продуктовый цикл: определить, что значит «хороший результат» для каждого сценария, измерять его и принимать изменения промптов и моделей только на основе этих измерений, а не интуиции.
• Отвечать за ландшафт моделей для продукта: отслеживать новые релизы по тексту, изображениям, видео и речи; оценивать их применительно к задачам наших пользователей; рекомендовать, когда внедрить, сменить или отказаться от провайдера — с цифрами по стоимости, задержке и качеству.
• Специфицировать поведение AI для инженерной команды: точные спецификации промптов, схемы выходных данных, правила фолбэков и качества, которые разработчики интегрируют в наши сервисы.
• Приносить новые AI-возможности в роадмап: замечать, что недавно стало возможным (или в 10 раз дешевле), и предлагать пользовательские фичи, которые это открывает.

Требования

• Практический опыт вывода пользовательских AI/LLM-фич в продакшн — вы можете подробно рассказать хотя бы об одной: что получили пользователи, как измеряли качество, что бы изменили.
• Сильный практический промпт-инжиниринг: многошаговые пайплайны, структурированные выходы (JSON schema / function calling), дизайн few-shot, промпты-классификаторы.
• Практика оценки: вы строили или запускали eval-сьюты для генеративных результатов и можете объяснить, как они гейтили релизы.
• Широкие и актуальные знания ландшафта генеративных медиа-моделей и умение подобрать модель под задачу с учётом стоимости.
• Достаточная техническая грамотность для работы с бэкенд-инженерами: вы читаете API-контракт, понимаете асинхронные пайплайны и колбэки провайдеров, пишете точные и реализуемые спецификации.

Большой плюс

• Глубокий практический опыт именно с видеогенеративными моделями: особенности промптов у разных провайдеров, контроль движения и консистентности, согласованность между кадрами (multi-shot).
• Умение прототипировать свои идеи в коде перед передачей инженерам.
• Знакомство с архитектурными паттернами прикладного AI: роутинг и каскадирование моделей, агентная и многошаговая оркестрация, RAG, кэширование промптов/ответов, guardrails и цепочки фолбэков — и понимание, когда каждый из них оправдан.
• Опыт контроля затрат на AI-фичи по фактическому использованию (учёт токенов, стоимость за генерацию).
• Опыт с пайплайнами модерации контента / безопасности для пользовательского контента.
• Опыт файн-тюнинга и понимание, когда он лучше промптинга.
• Опыт работы в стартапе или быстрой продуктовой команде.

Что важно в подходе

• Пользователь прежде всего. Вы оцениваете каждое изменение промпта или модели по тому, что видит пользователь, а не по бенчмаркам.
• Эмпиризм. Вы сначала измеряете, потом утверждаете; «новая модель вроде бы лучше» — не аргумент, который вы бы привели.
• Прагматизм. Вы выбираете самый дешёвый инструмент, который проходит планку качества, а не самый модный.
• Ответственность. Вы проактивно приносите команде обновления по моделям и техникам и превращаете их в продуктовые предложения.

Почему это интересно

• AI-слой — это и есть продукт: ваша работа напрямую определяет, что смогут создавать тысячи авторов.
• Весь генеративный стек в одном месте: текст, изображения, видео, речь.
• Быстрые решения, минимум бюрократии, прямое влияние на продукт и роадмап.
• Сильная инженерная команда с культурой documentation-first — ваши спецификации будут реализованы.

Мы предлагаем

• Полностью удалённая работа (из любой точки мира).
• Зарплата фиксирована в USD.
• Гибкий график (часовой пояс близко к CET/MSK).
• Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт и процессы.
• Возможность построить глобальный AI-видеосервис с ранней стадии.

Если вы хотите влиять на то, что создают и смотрят миллионы людей, — пришлите нам короткое интро и историю одной AI-фичи, которую вы выпустили: что получили пользователи, как вы это измеряли и что бы сделали иначе.