Вакансии SD Solutions: работа в IT и digital

Sales Doctor — SaaS-платформа для автоматизации дистрибьюторских компаний: заказы и ван-селлинг, склад, финансы, GPS-контроль торговых представителей, аналитика, интеграция с 1С. Продукт состоит из веб-платформы и 4 мобильных приложений для iOS и Android. Ими ежедневно пользуются тысячи дистрибьюторов, торговых агентов и операторов в Узбекистане, Казахстане и Кыргызстане.

Ищем Product Owner, который будет отвечать за бэклог и результат команд разработки Sales Doctor.

Чем предстоит заниматься:

• Владеть продуктовым бэклогом Sales Doctor (веб-платформа и все мобильные приложения): формировать, приоритизировать и держать его в порядке.
• Превращать стратегию и roadmap продукта в понятные задачи для команды: эпики, user stories, критерии приёмки.
• Вести Scrum-процесс со стороны продукта:
  • планирование спринтов и цели спринта;
  • груминг бэклога;
  • демо (sprint review);
  • ретроспективы.
• Принимать результат спринта: проверять, что сделано то, что нужно клиенту, и с нужным качеством.
• Вместе с дизайнерами отвечать за пользовательский опыт: сценарии, прототипы, удобство интерфейсов в вебе и в мобильных приложениях.
• Регулярно общаться с клиентами: владельцами дистрибьюций, торговыми агентами, супервайзерами, складом, бухгалтерией. Собирать и проверять требования до того, как они попадут в разработку.
• Быть единой точкой входа для запросов от продаж, Customer Care и клиентов: фильтровать, оценивать ценность и решать, что берём и когда.
• Балансировать в бэклоге новые функции, улучшения, техдолг и баги вместе с CTO и тимлидами.
• Следить за метриками функций после релиза: использование, активация, обращения в поддержку. Решать, что улучшать дальше.
• Готовить релизы вместе с QA, маркетингом и Customer Care: релиз-ноуты, обучение, документация.

Что нам важно:

Опыт

• 5+ лет в роли Product Owner или Product Manager, из них 3+ года в B2B SaaS.
• Понимание дистрибуции, FMCG или торговли: SFA, DMS, CRM, ERP, складской учёт.
• Опыт работы с веб- и мобильными продуктами одновременно.

Scrum

• Уверенная работа по Scrum: планирование спринтов, ведение и груминг бэклога, ретроспективы, оценка задач.
• Опыт с Jira или аналогами (YouTrack, ClickUp).

UI/UX

• Сильная экспертиза в UI/UX:
  • user flow и CJM;
  • вайрфреймы и прототипы в Figma;
  • принципы юзабилити и информационной архитектуры.
• Знаете гайдлайны мобильных платформ (Apple Human Interface Guidelines, Material Design) и особенности интерфейсов для работы «в поле»: офлайн, быстрый ввод, работа одной рукой.
• Умеете проводить юзабилити-тестирование и интервью с пользователями и превращать их результаты в улучшения интерфейса.
• Можете аргументированно ставить задачи дизайнерам и принимать дизайн до передачи в разработку.

Техническая база

• Понимание технической архитектуры продукта: как устроены веб- и мобильные приложения, клиент-серверное взаимодействие, серверная инфраструктура и облачные сервисы.
• Знание типов API (REST, SOAP, GraphQL, webhooks) и принципов интеграции систем. Умеете читать API-документацию и ставить задачи на интеграцию.
• Понимание баз данных: реляционные (MySQL, PostgreSQL) и нереляционные (Redis, MongoDB), базовые принципы моделирования данных.
• Умение писать спецификации, понятные команде разработки: user stories, acceptance criteria, схемы процессов (BPMN, UML).
• Работа с данными: SQL, продуктовая аналитика (Amplitude, Mixpanel или аналоги), Excel / PIVOT.

Личные качества и языки

• Умеете говорить «нет» и защищать приоритеты бэклога перед клиентами, продажами и руководством.
• Свободный английский, русский и узбекский.

Будет плюсом

• Сертификация PSPO или CSPO.
• Опыт с мультиарендными (multi-tenant) SaaS-продуктами.
• Опыт интеграций с 1С и учётными системами.
• Опыт работы с 2–3 командами разработки одновременно.

Sales Doctor — IT-компания из Ташкента. Мы делаем три продукта для FMCG-

рынка: систему автоматизации дистрибуции, B2B-маркетплейс iBox и кассовую

систему idokon.

Ищем AI-разработчика, который будет проектировать, обучать и внедрять

модели в наши продукты: от компьютерного зрения (Computer Vision) до LLM-

сервисов на собственных данных. Это инженерная роль полного цикла — от

идеи и данных до модели в продакшене.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и обучать модели компьютерного зрения (Computer Vision):

  классификация, детекция, распознавание изображений.

• Строить сервисы на базе LLM: подбор модели, дообучение (fine-tuning),

  промпт-инжиниринг, оценка качества ответов.

• Настраивать RAG-пайплайны: подготовка и чанкинг данных, эмбеддинги,

  векторный поиск, контроль токенов и контекста.

• Проектировать собственные многослойные нейросети под задачи, где

  готовые модели не подходят.

• Разворачивать и адаптировать open-source модели на нашей

  инфраструктуре.

• Доводить модели до продакшена вместе с командой разработки: API,

  мониторинг качества, оптимизация скорости и стоимости.

Требования:

1. Бэкграунд в AI или разработке. Профильное образование либо коммерческий опыт в ML/AI или программной разработке; уверенный Python.
2. Глубокое понимание AI. Вы понимаете, что такое AI и как он устроен изнутри: нейросети, обучение, функции потерь, оптимизация, метрики качества — а не только умеете вызывать готовые API. Page 1 of 2Вакансия: AI-разработчик (AI Developer)
3. Компьютерное зрение. Практический опыт с CV-задачами и инструментами (PyT orch или T ensorFlow, OpenCV , архитектуры CNN и ViT , модели семейства YOLO).
4. LLM. Опыт работы с большими языковыми моделями: архитектура трансформеров, fine-tuning, промпт-инжиниринг, оценка качества.
5. Собственные модели. Умение самостоятельно спроектировать многослойную нейросеть, обучить её на своих данных и довести до рабочего состояния.
6. Open-source модели. Опыт развёртывания и дообучения открытых моделей (экосистема Hugging Face, Llama, Mistral, Qwen и аналоги), включая локальный инференс.
7. RAG и токенизация. Опыт построения RAG-систем: токенизация, чанкинг, эмбеддинги, векторные базы данных, управление контекстным окном.

Будет плюсом:

• Опыт вывода моделей в продакшен: Docker, Kubernetes, GPU-инференс, квантизация.
• Знание векторных баз (Qdrant, pgvector, Milvus) и фреймворков LangChain или LlamaIndex.
• Опыт построения AI-агентов и работы с tool calling.
• Опыт с данными на узбекском и русском языках.
• Портфолио: GitHub, Kaggle, публикации или работающие продукты.​​​​​​​​​​​​​​