Вакансии в ML и AI

Мы ищем AI Engineer, который будет создавать AI-агентов для товародвижения большой розничной сети и доводить решения до промышленной эксплуатации. Здесь можно работать с реальными бизнес-сценариями и данными в масштабе крупного ритейла, влиять на архитектуру решений и видеть результат своей работы в проде.

Чем тебе придется заниматься:

• Разрабатывать AI-агентов для процессов товародвижения и доводить решения от идеи до прода
• Создавать RAG-системы, поиск по внутренним документам и корпоративным базам знаний
• Проектировать backend-сервисы и API для AI-продуктов на Python
• Работать с LLM: настраивать инференс, structured output, guardrails и взаимодействие с моделями через LLM Gateway
• Развивать качество AI-решений - выстраивать оценку ответов LLM и RAG, анализировать ошибки и улучшать сценарии
• Проектировать поиск по векторным, поисковым и реляционным базам данных
• Запускать и сопровождать AI-сервисы в промышленной эксплуатации
• Вести техническое направление команды - помогать с архитектурными решениями, декомпозицией задач и развитием коллег
• Взаимодействовать с бизнес-командами, погружаться в процессы товародвижения и переводить бизнес-задачи в работающие AI-сценарии

• Готовность к гибридному формату работы (Москва, Краснодар, Санкт-Петербург)
• Сильный опыт разработки на Python и создания production-сервисов и API - FastAPI, Flask или Django
• Практический опыт разработки AI-агентов и RAG-систем - LangGraph, LangChain, Google ADK, OpenAI Agents SDK, CrewAI или аналоги
• Опыт работы с векторным и полнотекстовым поиском - Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, pgvector, ChromaDB, FAISS или аналоги
• Уверенную работу с реляционными базами данных и сложными SQL-запросами - PostgreSQL, MySQL
• Опыт оценки качества LLM/RAG-решений и построения eval-процессов - RAGAS, DeepEval, LangSmith или аналоги
• Понимание production-инфраструктуры AI-сервисов - Docker, CI/CD, инференс LLM через vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или аналоги
• Опыт или хорошее понимание LLM Gateway, guardrails и structured output - LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Guardrails AI, NeMo Guardrails, Pydantic или аналоги
• Готовность брать техническое лидерство, самостоятельно принимать решения и взаимодействовать с бизнесом

Мы предлагаем:

• ​​​​​​ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
• Технику для работы
• График работы с гибким началом дня
• Работу в гибридном формате в максимально уютном офисе в Краснодаре, Москве или Санкт-Петербурге
• Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах
• Развитие - мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях
• Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании
• Наличие корпоративной библиотеки курсов
• Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе

Функциональные обязанности:

• Разработка backend-сервисов на Python для интеграции с LLM (OpenAI, YandexGPT, GigaChat, Claude и аналоги).
• Проектирование, разработка и внедрение AI-ассистентов и автономных AI-агентов в промышленную эксплуатацию (low code).
• Настройка RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, работа с embeddings и векторными базами.
• Интеграция AI-решений с внешними сервисами и API (CRM, базы данных, мессенджеры).
• Участие в проектировании архитектуры решений совместно с руководителем.
• Поддержка и доработка существующих AI-инструментов.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками для уточнения требований к автоматизации.

Нам важно:

• опыт от 2 лет разработки на Python (или уверенное портфолио pet-проектов с AI).

Языки и фреймворки:

• Уверенное владение Python (asyncio, requests, pandas).

• Знание FastAPI или Flask для разработки backend-сервисов.

• Обязательно: практический опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat или аналогичными).

• Желательно: знакомство с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или CrewAI.

• Базы данных: Базовое знание SQL, PostgreSQL, Redis. Понимание принципов работы векторных баз данных (Qdrant, pgvector, Milvus).

• Инфраструктура: Базовые навыки работы с Docker, Git, Linux (терминальные навыки).

• Понимание: принципов работы LLM, RAG-систем и агентной архитектуры (planning, memory, tools).

• Личные качества: самостоятельность, инициативность, желание быстро учиться и разбираться в новых AI-инструментах (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и т.п.).

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ с первого дня, ЗП полностью официальная.
• График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00.
• Место работы: г. Н. Новгород, пр. Ленина, 107.
• Удобная транспортная развязка, рядом ст. м. Кировская.
• Испытательный срок – 3 месяца.
• Возможность профессионального роста.
• Возможность проявить свои лучшие профессиональные навыки.
• ДМС после испытательного срока.
• Частичная компенсация стоимости питания (180 рублей в день).
• Компенсация содержания детей в МДОУ (до 1500 pублeй в месяц).
• Бонус по итогам года (13-ая зарплата).
• Уровень вознаграждения обсуждается индивидуально с успешным кандидатом.

В команду требуются специалисты по Data Science для внедрения современных ML и AI решений в различные процессы всех линий бизнеса Сбербанк Страхования. Мы ищем профессионала, который будет развивать направление генеративного ИИ и создавать инновационные решения на базе больших языковых моделей. Если у тебя есть идеи как сделать жизнь множества клиентов Сбербанк Страхования лучше - тогда нам по пути!

• Проведение исследовательского анализа данных (EDA) для выявления ключевых метрик и закономерностей, построение моделей. Data-driven подход к разработке;

• Разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM (SOTA open-source решения), в т.ч участие в создании и развитии RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation);

• Проектировать архитектуру приложений и пайплайнов обработки пользовательских запросов;

• Работа с LLM: написание и оптимизация промптов (prompt engineering), управление взаимодействием с моделью;

• Интеграция решений с корпоративными системами, обеспечение их взаимодействия;

• Создание автономных бизнес-процессов в компании.

• Опыт работы с Python и библиотеками: pytorch, pandas, numpy, SQLAlchemy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn

• Писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов.

• Практический опыт в NLP: векторизация текста, классификация запросов, построение RAG-систем, дообучение языковых моделей, эмбеддингов и пр.

• Практический опыт в CV: дообучение Sota моделей в задачах классификации, детекции, сегментации, идентификации и пр.

• Понимание классических алгоритмов ML

• Понимание методов обучения нейросетевых моделей (transfer learning, fine tuning)

• Навыки работы с Git, опыт интеграции решений в промышленные среды

• Будет плюсом:

• LangChain/LangGraph

• Базовые навыки работы с OracleDB/PostgreSQL

• Понимание PEFT методов дообучения LLM/VLM

• Опыт разработки чат-ботов и диалоговых систем, знание этапов продакшн-Внедрения ML/AI-решений

• Навыки контейнеризации (Docker) и работы с async/threading.

• Навык работы с генеративными AI-моделями и опыт создания AI-агентов и использования их в работе

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве, Олимпийский проспект 14);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvrjxixu4yqmlo2q7x?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Больше об аналитике и метриках Поиска — в видео от Лены, руководителя группы экосистемных исследований.

В Яндексе много разных поисков (квартиры, видео, афиша, врачи, услуги, товары и другие). Они различаются по технологиям, масштабу, качеству, но одно верно: сделать новый поиск — это большой инженерный и продуктовый проект. Мы радикально упрощаем эту задачу и создаём платформу, на которой поиски можно будет запускать или улучшать одним промптом.

Аналитическая команда внутри платформы отвечает за:
* формализацию продуктовых требований от заказчиков о том, как выглядит хорошее ранжирование;
* создание датасетов для валидации и обучения;
* эталонную разметку;
* разработку агентов-разметчиков;
* дизайн логов;
* офлайн- и онлайн-приёмку.

Главное отличие от обычной аналитической работы — мы делаем конвейер аналитики, а не улучшаем отдельные сервисы.

На каждом этапе мы придумываем универсальные критерии качества, которые будут работать сразу для сотен клиентов: как должны выглядеть хорошие датасеты; по каким признакам принимать работу агентов-разметчиков; как убедиться, что пользователи стали счастливее.

Датасеты

Вы будете придумывать, как агентам из логов любого сервиса собрать честный и воспроизводимый набор для оценки: что считать репрезентативным; как не потерять сложные случаи и как понять, что набор вообще способен различать хорошее ранжирование и плохое.

Разметка

Вам предстоит понять, как переводить продуктовый заказ в разметку и какими внешними знаниями должны обладать агенты для хорошей разметки. Кроме того, важно определить, как контролировать качество семантического слоя, из которого берутся эти знания, а также как обеспечить устойчивость разметки к внешним факторам.

Приёмка

Вам нужно будет определять, по каким признакам вообще можно принять новое ранжирование: какие офлайн-метрики предсказывают онлайн-эффект; как построить иерархию метрик для сервиса, который видишь впервые; как отличить настоящее улучшение от артефакта разметки; как извлекать идеи для будущих улучшений из реальных логов.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно пишете на Python и SQL
* Разбираетесь в алгоритмах и структурах данных
* Знаете математическую статистику и умеете проверять гипотезы
* Понимаете, почему важно всегда смотреть на данные

* Работали с поиском или рекомендациями
* Интересуетесь ML-аналитикой
* Знаете, как работать с кодинг-агентами
* Умеете общаться, ясно излагать мысли, понимать и учитывать мнение коллег, убеждать

Обязанности:

• Создание и развитие витрин данных
• Поддержка и развитие ETL-процессов (Airflow), мониторинг их состояния и производительности
• Мониторинг и поддержка производительности баз данных аналитики (PostgreSQL, ClickHouse)
• Обработка и анализ больших объемов данных для поддержки бизнес-аналитики
• Сбор и объединение данных из различных внутренних и внешних источников
• Участие в процессах Data Quality, Data Lineage, Data Governance

Мы ожидаем:

• Опыт на аналогичной позиции от 1 года
• Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Apache Airflow, DBT, Git, SQL

Условия:

• Уютный офис в пешей доступности от м.Белорусская, возможен гибридный формат работы;
• Достойный уровень ежемесячного дохода;
• ДМС + Стоматология;
• Полное соблюдение ТК РФ;
• Материальную поддержку: у нас принято финансово помогать при рождении ребенка или в сложной жизненной ситуации;
• Скидки на фитнес, английский язык;
• Оборудование и другие ресурсы

Корпорация «Галактика» – аккредитованная IT-компания, один из ведущих отечественных разработчиков программного обеспечения, с более чем 35-летним опытом в создании и внедрении комплексных систем управления для государственных корпораций, промышленных предприятий, ведущих учебных заведений и федеральных органов власти. Мы открываем вакансию Руководителя разработки модуля «Единая отчетность».

Задачи:

• Разработка и защита стратегии развития продукта;
• Создание дорожной карты;
• Проектирование референсной архитектуры данных: выбор оптимального стека (проприетарные решения vs open-source: Hadoop, Spark, Greenplum, ClickHouse) для слоев ODS, DWH, Data Lake и витрин;
• Обеспечение интеграции платформенных решений в общую ИТ-архитектуру компании;
• Формирование команды: найм, адаптация, развитие сотрудников;

• Выстраивание процессов командной разработки: код-ревью, версионирование, ведение бэклога, CI/CD для баз данных;

• Обеспечение отказоустойчивости критичных потоков данных;

• Оценка применимости AI/ML-моделей.

Требования:

• Опыт разработки систем бюджетирования будет существенным плюсом;
• SAP BW, SAP BI-IP;
• Умение управлять командой разработчиков, мотивировать и развивать их профессионально;
• Опыт проектирования, разработки, внедрения и эксплуатации решений: ETL, в т.ч. в режиме near realtime Data Warehouse >0.1 Pb ODS (Operational Data Store) DataLake (Hadoop и другие) Data Marts BI cистем;
• Опыт работы с различными типами таких решений, от проприетарных до open-source;
• Опыт работы с различными AI моделями в текущей профессиональной деятельности, понимание правил эффективного их использования;
• Опыт работы с системами технического мониторинга, применения на практике принципов резервирования и отказоустойчивости;
• Понимание практик Devops;
• Ответственность за сроки, качество и устойчивость решений, а не только за выполнение задач;
• Коммуникабельность и умение переводить бизнес-требования в технический язык;
• Стратегическое мышление — видит развитие продукта и технологий на несколько шагов вперёд;
• Знание принципов определения и контроля KPI;
• Знание принципов адаптации и обучения сотрудников;
• Опыт выстраивания бизнес-процессов;
• Опыт ведения командной разработки;
• Опыт ведения интервью с соискателем;
• Знание принципов адаптации и обучения сотрудников;
• Делегирование, ресурсное планирование;
• Опыт создания планов развития ИТ систем;
• Знание архитектурных принципов и паттернов;
• Знание референсной модели;
• Знание методологии развития архитектуры систем;
• Знание нотаций документирования.

Что мы предлагаем:

• Мы оформляем официально и предлагаем стабильный и прозрачный доход по ТК РФ;
• Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании;
• Здоровье: программа ДМС со стоматологией и страхование от несчастного случая с первых дней работы в компании; онкострахование;
• Доплата в период больничного до 100% заработной платы;
• Корпоративные скидки;
• Офис в шаговой доступности от м. Динамо, оборудованный всем необходимым для комфортной работы и отдыха.

Чем предстоит заниматься:

• Изучение сырых данных, как на источнике, так и в Storage
• Тесное взаимодействие с командами Data Science и ML
• Разбор и устранение сложных инцидентов производительности в ClickHouse, PySpark
• Проектирование и построение витрин данных в ClickHouse
• Разработка и модификация ETL/ELT-процессов для Data Mart
• Проведение код-ревью

Вам потребуется:

• Опыт работы от 3 лет (на аналогичной позиции или схожей)

• Практический опыт построения платформ данных с использованием Apache Iceberg на S3-совместимых хранилищах или Hadoop

• Уверенное владение Python (включая PySpark)

• Продвинутый опыт работы со PySpark (batch) с большими объемами данных

• Опыт проектирования таблиц в ClickHouse

• Опыт опыт работы с ClickHouse

• Отличное знание SQL и опыт оптимизации под большие объёмы данных

• Разработка, оптимизация и масштабирование ETL/ELT-процессов

• Разработка и поддержка витрин данных для аналитики и бизнес-отчетности

• Взаимодействие с аналитиками, специалистами Data Science и ML
• Понимание принципов Data Lake / Data Lakehouse

Будет плюсом:

• Опыт работы с Hive
• Опыт работы Apache Airflow
• Понимание принципов MLOps
• Опыт работы с Kafka
• Опыт работы со Spark ( streaming)
• Понимание принципов Lakehouse
• Опыт работы с кластером ClickHouse
• Участие в проектировании и развитии архитектуры хранилищ данных (DWH) и озёр данных (Data Lake);
• Понимание различных моделей данных (Star/Snow?ake, Data Vault, Anchor Modeling

Мы предлагаем:

• Профессиональное развитие в крупной MedTech компании
• Оформление по ТК РФ с первого дня в дочернюю аккредитованную ИТ компанию
• Удаленный/ гибридный формат работы
• Здоровье и поддержка: полис ДМС с телемедициной, консультациями узких специалистов и психотерапевта. Корпоративные скидки до 50% на все виды медицинских услуг для вас и ваших близких
• + 3 дня оплачиваемых выходных
• Подарок на День рождения и для детей к Новому году и Дню знаний
• Внутреннее и внешнее обучение, семинары, тренинги
• Корпоративные скидки и эксклюзивные специальные предложения от 800+ партнеров (товары, обучение, спорт, здоровье, рестораны, отдых)
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду ИНВИТРО

Предлагаем насыщенную жизнь в компании! Проводим корпоративные и спортивные мероприятия, профессиональные соревнования, конкурсы для сотрудников и членов семьи. В компании у каждого сотрудника имеется возможность для профессионального и карьерного роста.

Ищем специалиста, который поможет упрощать, систематизировать и автоматизировать бизнес-процессы.

Задачи

• анализировать и оптимизировать рабочие процессы;

• внедрять и настраивать CRM, ERP и другие системы;

• автоматизировать рутинные задачи;

• настраивать интеграции между сервисами;

• внедрять AI-инструменты;

• обучать сотрудников работе с новыми системами.

Требования

• опыт внедрения CRM, ERP или системам автоматизации;

• опыт систематизации и автоматизации бизнес процессов;

• умение самостоятельно разбираться в новых программах;

Будет плюсом:

• 1С, Битрикс24, МойСклад, Make, n8n;

• понимание архитектуры приложений (backend, frontend, DB, API и т.д.);

• опыт написания веб приложений;

• опыт написания ботов;

• опыт создания приложений на Claude Code или аналогичном.

Условия

• интересные задачи на стыке бизнеса, IT и AI;

• возможность профессионального роста;

• формат работы обсуждается;

• заработная плата — по результатам собеседования.

Ссылка на вакансию в банке вакансий на gsz.gov.⁣by:

формируется

Мы в поиске опытного python- разработчика в команду, которая занимается разработкой инициатив по работе с данными
Чем предстоит заниматься:
• Создание средств малой автоматизации
• Поиск узких или рутинных мест в процессах и предложения по их оптимизации: автоматизация, шаблонизация, оптимизация
• Работа с базами данных для поиска информации и составление пайплайнов работы с данными
• Разработка AI-агентов для работы с данными
Что мы ожидаем от вас:
• Опыт разработки на python от 4х лет
• Опыт разработки AI-агентов
• Опыт разработки процессов интеграции и подготовки данных, создания аналитических приложений
• Знание SQL на уровне составления сложных запросов, опыт оптимизации производительности запросов
• Опыт работы с СУБД Oracle, ClickHouse
• Опыт работы с NoSQL СУБД, с неструктурированными и слабоструктурированными данными
• Опыт командной разработки с использованием систем контроля версий (GIT), Jira, Confluence, CI/CD
• Навыки автоматизации и шаблонизации, составления пайплайнов обработки данных
• Опыт разработки фреймворков для генерации SQL-запросов
• Умение работать с SQLAlchemy, Alembic, psycopg2
• Разработка RESTful API (FastAPI, Flask)
• Навыки разработки в ООП-стиле для создания пакетов (библиотек) и интеграции с текущими решениями
• Опыт работы с хранилищем S3- будет плюсом
Что мы предлагаем взамен:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• График работы: 5/2
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины

Выводим цифровую медицину на космический уровень и приближаем к пациенту

МедРокет — уникальная платформа IT-решений для медицины.

• создаем удобные продукты для клиник, врачей и пациентов c 2011 года;
• развиваем открытую информационную среду в сфере здравоохранения;
• являемся аккредитованной IT-компанией.

Продукты:

ПроДокторов - всероссийский сайт отзывов о врачах и клиниках;
МедТочка - личный кабинет пациента;
МедЛок - медицинская информационная система;
МедФлекс - защищённая облачная платформа обмена данными.

У нас уже разработаны и внедрены десятки сервисов с использованием моделей классического ML, CV (компьютерное зрение) и NLP (обработка естественного языка). Ищем сотрудника для их совершенствования и создания новых.

Требования:

• знание и опыт применения методов Machine Learning (курсовые работы, научные статьи);
• знание Python;
• знание и опыт использования фреймворков Pandas, Numpy, Pytorch;
• навыки работы с источниками информации (находить информацию по решаемой проблеме, изучать различные подходы и способы решения, выполнять сравнительный анализ существующих подходов и выбирать лучший);
• математика - как минимум на уровне 3 курса университета (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра, теория сложности алгоритмов);
• желание и стремление обучаться в сфере;
• английский - на уровне чтения научных статей и работы с документацией.

Чем предстоит заниматься:

• формирование требований к датасетам для программистов и самостоятельное формирование;
• обучение и дообучение моделей;
• мониторинг внедренных моделей;
• улучшение промптов (prompt engineering);
• иные задачи в ML от старшего специалиста.

Условия работы при получении оффера:

• справедливую и прозрачную систему вознаграждения (итоговая сумма обсуждается по результатам взаимодействия);
• уверенное завтра: соблюдение законодательства, гибкий график работы (от 20 часов в неделю), трудоустройство по ТК РФ с 1 дня, - полный социальный пакет
• заботу о вас: ДМС после прохождения испытательного срока, полезные завтраки, кофемашины, фруктовые дни, свободный дресс-код - в офисе можно ходить в тапочках :)
• возможность развития вместе с компанией: обучение в рамках индивидуальных планов развития, корпоративное обучение и большая библиотека
• атмосферу со здоровыми и прозрачными процессами: слушаем обратную связь, учимся на ошибках и горим общим делом
• работу над значимым делом: создаём и развиваем социально значимые проекты, которыми можно гордиться

Мы верим, что будущее медицины – за цифровыми технологиями.
Отправляйте свой отклик и присоединяйтесь к нам!

Строим централизованную AI/ML-платформу банка: контуры для разработки и обучения моделей, промышленного инференса ML-моделей, централизованного доступа к LLM/AI-сервисам и размещения AI-приложений.
Ищем ML Engineer / MLOps Engineer, который поможет развивать платформенные сервисы для запуска и масштабирования моделей, строить централизованный inference layer, автоматизировать ML-процессы и создавать инструменты, упрощающие работу команд Data Science и AI-разработки.

Ключевые задачи:

• Разработка и развитие сервисов промышленного инференса ML-моделей и LLM

• Построение централизованного слоя доступа к моделям и AI-сервисам

• Разработка платформенных компонентов для деплоя, версионирования и мониторинга моделей

• Автоматизация CI/CD-процессов для ML и AI-приложений

• Развитие Kubernetes-инфраструктуры для ML-нагрузок

• Оптимизация производительности и стоимости inference-нагрузок

• Создание внутренних SDK, библиотек и инструментов для команд Data Science

• Участие в проектировании архитектуры ML-платформы банка

• Внедрение лучших практик MLOps и Platform Engineering.

Что важно для нас:

• Опыт работы ML Engineer / MLOps Engineer / Platform Engineer от 2 лет
• Опыт работы с LLM, GenAI и inference-серверами (vLLM, TGI и др)
• Хорошее знание Python
• Практический опыт работы с OpenShift, K8s, DeckHouse
• Опыт построения CI/CD-пайплайнов
• Понимание жизненного цикла ML-моделей и MLOps-практик
• Опыт создания высоконагруженных сервисов
• Навыки проектирования отказоустойчивых распределенных систем

Что предлагаем:

• Официальное оформление в соответствии с ТК РФ

• График работы: 9.00-18.00, сокращенный рабочий день по пятницам до 16.45

• Конкурентный уровень дохода

• Доплата к отпуску и больничному листу

• «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет»

• Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей

• Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях

• Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников

• Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения

• Корпоративная паритетная пенсионная программа

Привет! Мы — кадровое агентство GB Agency, и сейчас ищем сильного квант-исследователя с ML-бэкграундом в команду, которая строит систематические торговые стратегии на крипторынке.

О компании

Команда разрабатывает алгоритмические стратегии для цифровых активов, где количественные финансы соединяются с машинным обучением. Это не роль «обучить модель по готовому ТЗ»: вы сами берёте исследовательское направление и доводите его от идеи до работающей стратегии. Главный вызов — отличить реальный сигнал от подгонки и доказать, что стратегия зарабатывает с учётом всех издержек исполнения. Команда небольшая, решения принимаются быстро, а удачные исследования уходят в production, а не в презентации. Вы будете работать напрямую с основателем, инженерами и другими исследователями.

Условия:

• Компенсация уровня Senior, обсуждается индивидуально.

• Участие в прибыли.

• Выплату можно получать в USDT.

• Полная занятость: возможен полностью удаленный формат работы.

• Высокая автономия и короткий путь от гипотезы до запуска.

• Прямой контакт с основателем и влияние на исследовательскую повестку.

Требования:

• Несколько завершённых Quant/ML-проектов, где вы лично прошли путь от данных и постановки задачи до валидации, кода и решения о запуске.

• Уверенный Python на инженерном уровне: сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код.

• Сильная база в статистике, теории вероятностей, оптимизации и временных рядах. Вы понимаете, откуда берутся leakage, selection bias и ложные out-of-sample результаты.

• Практическое понимание того, как устроено исполнение на рынке: стакан и поток ордеров, ликвидность, задержки, комиссии, проскальзывание, market impact.

• Опыт применения ML/DL к последовательным финансовым данным.

• Умение самому структурировать размытую задачу и вовремя закрывать слабые идеи.

• Знание устройства крипторынка: подойдёт опыт как на централизованных биржах, так и в DeFi.

Будет плюсом:

• Rust или опыт low-latency разработки.

• On-chain данные, AMM, LP-стратегии, торговля на нескольких площадках.

• Практический опыт с RL: offline RL, contextual bandits, риск-ограниченные системы.

• Опыт торговли на реальном капитале, публикации или open-source.

Обязанности:

• Самостоятельно вести исследовательские направления: микроструктура, исполнение, ликвидность и хеджирование, сигналы между площадками, аллокация с учётом риска.

• Проектировать эксперименты: формулировать гипотезы, выбирать бейзлайны и метрики, задавать критерии запуска или отказа.

• Собирать и готовить данные: искать источники, синхронизировать время, проверять качество, строить воспроизводимые датасеты.

• Строить модели и проверять экономику стратегии в симуляции, максимально приближенной к реальному исполнению.

• Вместе с разработчиками выводить стратегии в тестовую и боевую торговлю и разбирать расхождения между симуляцией и реальностью.

Если заинтересовало предложение, обязательно откликайтесь, и мы рассмотрим ваше CV :)

Sidekick – это международная IT-компания, которая разрабатывает современное программное обеспечение в сфере веб и мобильных приложений.

Почему Sidekick?

• Мы работаем с международными клиентами из Великобритании, Германии и США.
• Используем современный стек технологий, а также развиваем экспертизу в таких современных и востребованных доменах как FinTech, DeFi, AI (ML/DL);
• Профессиональный рост: менторство, knowledge sharing, регулярные performance review.

AI / LLM-инфраструктура

• Разворачивать, настраивать и поддерживать self-hosted LLM.

• Обслуживать GPU-серверы и оптимизировать расход GPU и VRAM.

• Запускать inference-сервисы на vLLM, llama.cpp и других движках, следить за их работой.

• Настраивать и чинить NVIDIA Drivers, CUDA, NCCL и Docker GPU.

• Собирать Multi-GPU-конфигурации.

• Внедрять AI-агентов и agentic workflows.

• Подключать LLM и агентов к внутренним сервисам компании.

• Помогать автоматизировать процессы с помощью AI.

Инфраструктура

• Администрировать Linux, Proxmox VE, Docker и LXC.

• Поддерживать серверный и GPU-парк.

• Развивать мониторинг на Zabbix, Grafana и Prometheus.

• Разбирать и закрывать инфраструктурные и сетевые инциденты.

• Управлять VPN, Firewall, VLAN, маршрутизацией и доступами.

• Выстраивать резервное копирование и Disaster Recovery.

Автоматизация

• Автоматизировать развертывание и настройку серверов и сервисов.

• Писать сценарии на Ansible, Terraform и других инструментах.

• Сокращать ручные операции, чтобы инфраструктура работала стабильнее.

Помощь команде

• Решать инфраструктурные задачи вместе с разработчиками, DevOps, QAи NОC.

• Настраивать окружения и CI/CD.

• От 3 лет в системном или сетевом администрировании.

• Уверенное администрирование Linux.

• Знание сетей: TCP/IP, Routing, Switching, VLAN, NAT, VPN, Firewall, DNS, Proxy.

• Опыт работы с Proxmox VE, Docker и LXC.

• Опыт настройки мониторинга на Zabbix, Grafana или Prometheus.

• Опыт обслуживание серверов и GPU-инфраструктуры.

• Опыт установки и ремонта NVIDIA drivers, CUDA toolkit, nvidia-container-toolkit, диагностики через nvidia-smi.

• Понимание основ информационной безопасности и управления доступами.

• Понимание принципов LLM inference и self-hosted LLM.

• Опыт запуска нагрузки на GPU, подсчета VRAM, сборки Docker-контейнеров с GPU.

• Знание vLLM или llama.cpp и OpenAI-compatible API.

• Опыт деплоя open-weight моделей: Qwen, GLM, Llama, Mistral и другие.

• Понимание CUDA и NCCL.

• Опыт использования AI coding-агентов: OpenHands, Continue или аналогов.

• Опыт построения agentic workflows и связывания LLM с внутренними сервисами.

• Ansible, Bash, Python, CI/CD, Terraform, Git и Git Workflow.

• Опыт автоматизации развертывания и настройки серверов.

• Опыт обслуживания bare-metal серверы: IPMI / BMC, прошивки, аппаратная диагностика.

• Умение описывать инфраструктуру в Markdown или Wiki.

Будет плюсом:

• Опыт с Multi-GPU.

• Знакомство с Hermes и OpenCode.

• Опыт с Vast.ai: развертывание GPU-инстансов, настройка Docker-окружения и запуск AI workloads.

• Bittensor: опыт запуска Miner и Validator, и работы с Subnets.

• Опыт автоматизации развертывания GPU-инфраструктуры.

Мы предлагаем:

• Официальное оформление по ТК РБ;
• 5 sick-days в год;
• Частичная/полная оплата курсов по повышению квалификации;
• Возмещение затрат на спорт.

Добро пожаловать в команду!

*Вакансия является планируемой к созданию и замещению (перспективной).

Команда синтеза речи делает такие продукты Яндекса, как перевод видео, аудиокниги, голос Алисы. В синтезе наступила эпоха перехода от low resource (даже для основных языков) к большим данным и претрейнам. Новые модели позволяют спеть известные песни вашим голосом и произнести любую фразу всего по нескольким секундам вашего голоса. Основа этих моделей — сотни тысяч часов качественных аудиоданных и текстов для них, которые нам предстоит собрать.

Работа с данными

Вам предстоит разрабатывать систему хранения действительно больших данных и доступа к ним для ML-разработчиков. В вашем распоряжении будут петабайты аудио, которые необходимо эффективно хранить и быстро обрабатывать.

Майнинг данных

Вы будете улучшать пропускную способность текущих пайплайнов сбора данных и масштабировать их для поддержки множества языков, работать с разнородными источниками и строить процессы майнинга аудиоданных.

Оценивание качества данных

Вам предстоит работать с процессами оценивания параметров данных, разрабатывать и применять ML-модели детекции шума, музыки, языка, нескольких голосов, синтетической речи, несовпадения текста и аудио. Эти оценки позволят отфильтровать данные и сделать наш синтез лучшим в мире.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Пишете на Python
* Строили пайплайны сбора данных для ML
* Понимаете, как работать с большими объёмами данных
* Применяли на практике, а лучше — обучали ML-модели
* Мотивированны и готовы глубоко погружаться в область

Наша команда строит Единую агентскую платформу.

Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность.

В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка. Примеры направлений, которыми мы занимаемся:

• SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge;
• Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов;
• AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов.

Ожидаем от кандидата опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты), а также владение современными инструментами разработчика (agent-driven development).

• адаптировать код из open-source и от RnD-команд под требования и специфику платформы

• проектировать сервисы для агентского окружения с LLM под капотом

• подбирать критерии успеха, метрики для оценки качества работы агентов, формировать тестовые корзины для агентов

• изучать SotA-решения от лидеров рынка, составлять обзоры.

• высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science

• опыт от 2 лет в  ML, NLP, LLM, AI-агентах

• уверенное знание Python, пишете код, который уходит в прод: есты, ревью, код-стайл

• английский B2 и выше для чтения статей и документации.

• владение современными инструментами разработчика (agent-driven development)

• публикации, доклады, open source.

BOS.pro (Business Operating System) — платформа, где ИИ-агенты создают и ведут бизнес-приложения для предпринимателей. Агенты здесь — способ собирать сам продукт, включая маркетинг.

На удаленке, но рост как в офисе в Сан Франциско.

Marketing OS — приложение для маркетинговых экспериментов: проекты, визуальный конструктор воркфлоу, рекламные каналы. Цель: агентство само запускает кампании клиентов (таргетинг, креативы, видео через Video OS, лендинги) и экспериментами снижает стоимость привлечения (CPA). Сейчас ранний пилот: строишь продукт с нуля вместе с первыми клиентами.

Что будешь делать

• Собрать Marketing OS от модели данных до интерфейса: проекты, эксперименты, визуальный конструктор воркфлоу, подключение рекламных каналов.
• Сделать агентов, которые собирают кампанию: аудитории и таргетинг, креативы, лендинги.
• Поднять Video OS: генерация видео и анимации (motion), чтобы ролик не собирали руками.
• Замкнуть цикл «гипотеза — запуск — метрики — новый эксперимент». Это цель пилота, без обещанных процентов снижения CPA.
• Вести работу циклом goal + loop + dynamic workflows (цель, короткий цикл, воркфлоу под задачу) и спекой до кода (OpenSpec). Стек: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase.

Как мы работаем

• Полная занятость и полная вовлечённость, full-time, без параллельных проектов.
• Judge-модели разных вендоров проверяют работу перед мержем. Прод-готовый код, а не вайбкодинг. За решения агентов отвечаешь ты.

Как выходишь на темп

1. Первая неделя — погружение: тестируешь платформу, разбираешь баги и задачи вместе с агентами, собираешь свой параллельный сетап.
2. Затем выходишь на темп около 100 закрытых задач в день. Задача — короткий проверенный тикет (баг, тест, фикс, прогон), который ведут параллельные агенты, а не отдельная фича руками. Это тренировка рычага: ты ставишь цель и дирижируешь агентами; результат проверяют тесты, judge-модели и ревью, команда рядом.
3. Дальше — своё направление в зоне ответственности: Marketing OS или Video OS.

Кого ищем

• Fullstack-инженера с итересом в маркетинге: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase, API, вебхуки.
• Каждый день работаешь с Claude Code, Codex или другими CLI-агентами.
• Понимаешь performance-маркетинг (CPA, A/B-тесты) или быстро в нём разберёшься. Плюс — опыт с генерацией видео.

Что получишь

• Рычаг: дирижируешь параллельными агентами, прогоны можно оставлять на ночь, перед мержем работу смотрят judge-модели разных вендоров.
• Продукт с нуля и своё направление: Marketing OS или Video OS, от архитектуры до прода.
• Задачи платформы, на которой предприниматели ведут бизнес: от CRM и таск-менеджера до Marketing OS и ERP.

Условия

• 2000–3000 USD в месяц — сумма договора, выплаты два раза в месяц. Оформление: договор с ИП или договор ГПХ с физлицом, не трудовой договор.
• Удалённо из любого города, график 5/2 - 6/1. Чекапы в 12:00 - 19:00 по МСК: между ними гибко, но как правило работаем за "одним рабочим столом" с пошереным экраном, сносом блокеров и обменом находками. Утром и на ночь, включая выходные проверяем/дозапускаем агентов.

Как проходит найм

С помощью ИИ мы сократили процесс найма, чтобы не тратить твоё время. Одна встреча (~30 минут): показываешь экран со своим рабочим сетапом — как агенты уже делают реальную задачу и как ты проверяешь результат. Живое демо говорит о тебе больше, чем пять раундов собеседований. Затем решение с командой и оффер.

Откликайся на hh или напиши рекрутеру Марии в Telegram

BOS.pro (Business Operating System) — платформа, где ИИ-агенты создают и ведут бизнес-приложения для предпринимателей. Агенты здесь — способ собирать сам продукт, включая маркетинг.

На удаленке, но рост как в офисе в Сан Франциско.

Marketing OS — приложение для маркетинговых экспериментов: проекты, визуальный конструктор воркфлоу, рекламные каналы. Цель: агентство само запускает кампании клиентов (таргетинг, креативы, видео через Video OS, лендинги) и экспериментами снижает стоимость привлечения (CPA). Сейчас ранний пилот: строишь продукт с нуля вместе с первыми клиентами.

Что будешь делать

• Собрать Marketing OS от модели данных до интерфейса: проекты, эксперименты, визуальный конструктор воркфлоу, подключение рекламных каналов.
• Сделать агентов, которые собирают кампанию: аудитории и таргетинг, креативы, лендинги.
• Поднять Video OS: генерация видео и анимации (motion), чтобы ролик не собирали руками.
• Замкнуть цикл «гипотеза — запуск — метрики — новый эксперимент». Это цель пилота, без обещанных процентов снижения CPA.
• Вести работу циклом goal + loop + dynamic workflows (цель, короткий цикл, воркфлоу под задачу) и спекой до кода (OpenSpec). Стек: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase.

Как мы работаем

• Полная занятость и полная вовлечённость, full-time, без параллельных проектов.
• Judge-модели разных вендоров проверяют работу перед мержем. Прод-готовый код, а не вайбкодинг. За решения агентов отвечаешь ты.

Как выходишь на темп

1. Первая неделя — погружение: тестируешь платформу, разбираешь баги и задачи вместе с агентами, собираешь свой параллельный сетап.
2. Затем выходишь на темп около 100 закрытых задач в день. Задача — короткий проверенный тикет (баг, тест, фикс, прогон), который ведут параллельные агенты, а не отдельная фича руками. Это тренировка рычага: ты ставишь цель и дирижируешь агентами; результат проверяют тесты, judge-модели и ревью, команда рядом.
3. Дальше — своё направление в зоне ответственности: Marketing OS или Video OS.

Кого ищем

• Fullstack-инженера с итересом в маркетинге: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase, API, вебхуки.
• Каждый день работаешь с Claude Code, Codex или другими CLI-агентами.
• Понимаешь performance-маркетинг (CPA, A/B-тесты) или быстро в нём разберёшься. Плюс — опыт с генерацией видео.

Что получишь

• Рычаг: дирижируешь параллельными агентами, прогоны можно оставлять на ночь, перед мержем работу смотрят judge-модели разных вендоров.
• Продукт с нуля и своё направление: Marketing OS или Video OS, от архитектуры до прода.
• Задачи платформы, на которой предприниматели ведут бизнес: от CRM и таск-менеджера до Marketing OS и ERP.

Условия

• 2000–3000 USD в месяц — сумма договора, выплаты два раза в месяц. Оформление: договор с ИП или договор ГПХ с физлицом, не трудовой договор.
• Удалённо из любого города, график 5/2 - 6/1. Чекапы в 12:00 - 19:00 по МСК: между ними гибко, но как правило работаем за "одним рабочим столом" с пошереным экраном, сносом блокеров и обменом находками. Утром и на ночь, включая выходные проверяем/дозапускаем агентов.

Как проходит найм

С помощью ИИ мы сократили процесс найма, чтобы не тратить твоё время. Одна встреча (~30 минут): показываешь экран со своим рабочим сетапом — как агенты уже делают реальную задачу и как ты проверяешь результат. Живое демо говорит о тебе больше, чем пять раундов собеседований. Затем решение с командой и оффер.

Откликайся на hh или напиши рекрутеру Марии в Telegram

Наша исследовательская AI-команда развивает Copilot сотрудника банка — виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом. Сейчас Copilot работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.

Обязанности

Вам предстоит

• Проводить исследования, обучать модели и проверять гипотезы в прикладных бизнес-задачах.
• Разрабатывать, внедрять и поддерживать продукты на базе LLM- и BERT-like-моделей.
• Искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать ещё круче и лучше :).
• Ускорять и оптимизировать весь пайплайн исполнения на CPU/GPU-инфраструктуре.

Требования

Мы ждем, что вы

• Умеете писать хороший код даже без ИИ-ассистентов (и с ними тоже).
• Имеете опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning).
• На короткой ноге с BERT-like-моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить).
• Знаете классический ML и традиционный стек (PyTorch, NumPy, pandas, scikit-learn, библиотеки визуализации и т.д.).

Условия

• Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка.
• График 5/2, офис на м. Кутузовская.
• Режим работы на выбор — офис или гибрид.
• Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия).
• ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников.
• Социальная поддержка сотрудников.
• Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка — на основе передового опыта и инновационных идей.
• Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании.
• Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
• Корпоративная пенсионная программа.

Чем предстоит заниматься:
• Подготовка регулярных отчетов, ad-hoc выгрузок
• Ведение проектной документации и формирование предложений по оптимизации процессов
• Сотрудничество с другими отделами для реализации стратегии развития
• Адаптация отчетных форм под новые потребности бизнеса


Наши ожидания от кандидата
• Опыт работы в аналогичной должности не менее 3х лет
• Уверенное владение SQL, работа с большими объёмами данных
• Опыт работы с СУБД Oracle или PostgreSQL
• Умение работать в команде и взаимодействовать со смежными подразделениями
• Креативность и желание разрабатывать новые решения
• Внимательность к деталям и способность выявлять полезные для бизнеса закономерности


Что мы предлагаем взамен:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: 5/2
• Удаленка или гибрид, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины

BOS.pro (Business Operating System) — платформа, где ИИ-агенты создают и ведут бизнес-приложения для предпринимателей. Агенты здесь — способ собирать сам продукт, включая маркетинг.

На удаленке, но рост как в офисе в Сан Франциско.

Marketing OS — приложение для маркетинговых экспериментов: проекты, визуальный конструктор воркфлоу, рекламные каналы. Цель: агентство само запускает кампании клиентов (таргетинг, креативы, видео через Video OS, лендинги) и экспериментами снижает стоимость привлечения (CPA). Сейчас ранний пилот: строишь продукт с нуля вместе с первыми клиентами.

Что будешь делать

• Собрать Marketing OS от модели данных до интерфейса: проекты, эксперименты, визуальный конструктор воркфлоу, подключение рекламных каналов.
• Сделать агентов, которые собирают кампанию: аудитории и таргетинг, креативы, лендинги.
• Поднять Video OS: генерация видео и анимации (motion), чтобы ролик не собирали руками.
• Замкнуть цикл «гипотеза — запуск — метрики — новый эксперимент». Это цель пилота, без обещанных процентов снижения CPA.
• Вести работу циклом goal + loop + dynamic workflows (цель, короткий цикл, воркфлоу под задачу) и спекой до кода (OpenSpec). Стек: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase.

Как мы работаем

• Полная занятость и полная вовлечённость, full-time, без параллельных проектов.
• Judge-модели разных вендоров проверяют работу перед мержем. Прод-готовый код, а не вайбкодинг. За решения агентов отвечаешь ты.

Как выходишь на темп

1. Первая неделя — погружение: тестируешь платформу, разбираешь баги и задачи вместе с агентами, собираешь свой параллельный сетап.
2. Затем выходишь на темп около 100 закрытых задач в день. Задача — короткий проверенный тикет (баг, тест, фикс, прогон), который ведут параллельные агенты, а не отдельная фича руками. Это тренировка рычага: ты ставишь цель и дирижируешь агентами; результат проверяют тесты, judge-модели и ревью, команда рядом.
3. Дальше — своё направление в зоне ответственности: Marketing OS или Video OS.

Кого ищем

• Fullstack-инженера с итересом в маркетинге: TypeScript/Node, React, PostgreSQL/Supabase, API, вебхуки.
• Каждый день работаешь с Claude Code, Codex или другими CLI-агентами.
• Понимаешь performance-маркетинг (CPA, A/B-тесты) или быстро в нём разберёшься. Плюс — опыт с генерацией видео.

Что получишь

• Рычаг: дирижируешь параллельными агентами, прогоны можно оставлять на ночь, перед мержем работу смотрят judge-модели разных вендоров.
• Продукт с нуля и своё направление: Marketing OS или Video OS, от архитектуры до прода.
• Задачи платформы, на которой предприниматели ведут бизнес: от CRM и таск-менеджера до Marketing OS и ERP.

Условия

• 2000–3000 USD в месяц — сумма договора, выплаты два раза в месяц. Оформление: договор с ИП или договор ГПХ с физлицом, не трудовой договор.
• Удалённо из любого города, график 5/2 - 6/1. Чекапы в 12:00 - 19:00 по МСК: между ними гибко, но как правило работаем за "одним рабочим столом" с пошереным экраном, сносом блокеров и обменом находками. Утром и на ночь, включая выходные проверяем/дозапускаем агентов.

Как проходит найм

С помощью ИИ мы сократили процесс найма, чтобы не тратить твоё время. Одна встреча (~30 минут): показываешь экран со своим рабочим сетапом — как агенты уже делают реальную задачу и как ты проверяешь результат. Живое демо говорит о тебе больше, чем пять раундов собеседований. Затем решение с командой и оффер.

Откликайся на hh или напиши рекрутеру Марии в Telegram: