Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США, признана Great Place to Work. Команда Business Transformation ищет разработчика AI-агентов и автоматизации. Формат работы: гибридный, из любого офиса компании в США. Обязанности - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API и рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для развития возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управлять контекстом агентов, применяя методы: промпт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Отслеживать производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать документацию по логике агентов, дизайн-решениям и зависимостям. - Следить за развитием AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot-решения с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Подтвержденный опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией — от 2 лет в аналогичной роли. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с LLM или генеративными AI-моделями. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. - Адаптивность, готовность к сотрудничеству и изучению новых технологий. Условия - Общие ценности: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять мотивирующую работу. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентная оплата и компенсационный пакет, ориентированный на благополучие. - Гибкость для значимой работы и время на жизнь вне работы. - Возможности общения и обучения у специалистов из разных культур и сфер.

Формат

Офис

Страна

Марокко

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания GE Vernova внедряет передовые технологии для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и роста. Создается команда для использования генеративного ИИ. Цель команды — автоматизировать промптинг, разработать фреймворк для промптинга для переиспользования и обмена между бизнесами. GE Vernova Advanced Research — акселератор, занимающийся стратегией и исследованиями для энергетического перехода. Исследователи сотрудничают с бизнесами GE Vernova, правительством США и более чем 420 организациями, выполняя 150+ проектов в области энергетики. Обязанности - Сотрудничать с экспертами в предметной области для понимания бизнес-потребностей и преобразования их в четкие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений LLM в существующие или новые приложения. - Вносить вклад в разработку масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе отзывов пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 5+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. Условия - Готовность работать в офисе в Кембридже, Массачусетс, или Нискаюне, Нью-Йорк. - Для сотрудников в Кембридже предусмотрена обязательная трехмесячная (гибридная) онбординг-резиденция в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне, Нью-Йорк. Программа позволяет старшим талантам установить прочную техническую основу, сотрудничать с ведущими учеными и инженерами. Предоставляются расходы на поездки, жилье и стипендия. - Компания предлагает отличную рабочую среду, профессиональное развитие, сложные задачи и конкурентоспособную компенсацию. Предпочтительно - Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели GPT от OpenAI, Hugging Face и др. - 3+ года опыта с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML разработке. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах NLP или машинного обучения. - Знакомство с системами контроля версий, такими как Git. - Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. - Понимание операций и проблем традиционной промышленности.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

fairlife, LLC — чикагская компания по производству продуктов питания, создающая молочные продукты для потребителей. Годовой объем розничных продаж превышает 3 млрд долларов. Портфель включает ультрафильтрованное молоко fairlife, протеиновые коктейли Core Power и питательные коктейли fairlife nutrition plan. Компания является дочерним предприятием The Coca-Cola Company. Цель должности: инженер по AI-автоматизации будет играть ключевую роль в создании экосистемы Decision Intelligence. Роль сосредоточена на разработке AI-агентов и автоматизированных рабочих процессов, которые рассуждают, планируют и выполняют задачи от начала до конца, превращая рутинные процессы в надежную автоматизацию в производстве, цепочке поставок и бизнес-операциях. Работа ведется в среде Microsoft Fabric и Azure. Обязанности: - Проектировать, создавать и развертывать AI-агентов, которые автономно рассуждают, планируют и выполняют многошаговые задачи для автоматизации бизнес-процессов - Выявлять ручные, повторяющиеся и трудоемкие процессы и перестраивать их в надежные автоматизированные агентные рабочие процессы - Оркестрировать одно- и многоагентные рабочие процессы с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, CrewAI или AutoGen - Интегрировать агентов с внутренними инструментами, API, базами данных и корпоративными системами, включая Model Context Protocol (MCP) - Внедрять пайплайны retrieval-augmented generation (RAG) для привязки агентов к доменным данным компании - Применять промт-инжиниринг, вызовы инструментов и функций, а также строгую оценку для обеспечения точности и надежности агентов - Использовать лучшие практики MLOps/LLMOps для развертывания, мониторинга, оценки и непрерывного улучшения агентных систем - Встраивать защитные механизмы ответственного ИИ — безопасность, контроль с участием человека, прозрачность и соответствие требованиям - Взаимодействовать со старшим дата-сайентистом и кросс-функциональными командами для выявления и приоритизации возможностей автоматизации Требования: - 2+ года опыта в AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, разработке ПО или смежных областях - Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Data Science, AI/ML, инженерии или смежной STEM-области (или эквивалентный практический опыт) - Владение Python и опыт создания приложений с большими языковыми моделями (LLM) и фундаментальными моделями - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen) и паттернами оркестрации - Опыт промт-инжиниринга, вызова инструментов и функций (включая Model Context Protocol), RAG и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) - Знакомство с облачными платформами (Azure/Fabric, AWS или GCP) для масштабируемого развертывания AI - Опыт с практиками MLOps/LLMOps и принципами ответственного ИИ, включая мониторинг, управление и соответствие требованиям - Сильные основы разработки ПО: разработка API, контроль версий (Git), контейнеризация (Docker) - Навыки коммуникации для взаимодействия с бизнес- и техническими командами - Предпочтительно: склонность к автоматизации, опыт выявления повторяющихся ручных процессов и создания инструментов для их устранения - Предпочтительно: опыт в производстве и цепочке поставок Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка с первого дня - Дополнительные планы здоровья (страхование госпитализации, несчастных случаев и критических заболеваний) - Оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый родительский отпуск и помощь в усыновлении (до 10 000 долларов) - Поддержка родителей и семейные льготы, включая ресурсы по уходу за детьми и поддержку лактации - 401(k) с корпоративным взносом до 9% - Возмещение расходов на оздоровление (до 500 долларов) - Программа помощи сотрудникам (EAP) - Оплачиваемая страховка жизни и краткосрочная нетрудоспособность - Взносы работодателя в HSA (для участников HDHP) - Возмещение расходов на обучение (до 10 000 долларов)

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Prompt Engineer (AI/ML), Brand Concierge Задачи: - Разработка шаблонов и многошаговых цепочек промптов для бизнес-функций (продажи, поддержка, управление знаниями). - Создание few-shot, zero-shot и гибридных паттернов для улучшения рассуждений и удержания контекста. - Ведение библиотек промптов с контролем версий. - Внедрение вызова функций LLM для работы с API, базами данных и внутренними инструментами. - Построение пайплайнов инструментов в агентных рабочих процессах для автоматизации сложных задач. - Определение и создание персон, ролей и поведения агентов для доменных приложений. - Управление многоходовыми диалогами, памятью и контекстной непрерывностью. - Адаптация промптов для корпоративной среды с приоритетом точности, конфиденциальности, справедливости и соответствия требованиям. - Сотрудничество с юридическим и security-отделами для снижения рисков галлюцинаций, предвзятости и злоупотреблений. - Интеграция промптов в агентные рабочие процессы и оркестрационные пайплайны совместно с инженерами AI-агентов. - Ведение документации и рабочих процессов для продакшн-развертывания. Требования: - 3+ года опыта в NLP, разработке AI/ML-продуктов или написании прикладных скриптов. - Глубокое понимание возможностей и ограничений LLM (OpenAI, Claude, Mistral, Cohere). - Опыт создания промптов и методов оценки для корпоративных задач. - Знакомство с фреймворками LangChain, Semantic Kernel или AutoGen. - Навыки ML, Python и интеграции API. - Отличные письменные коммуникационные навыки и структурное мышление. Предпочтительно: - Опыт с вызовом функций LLM, интеграцией пользовательских инструментов и агентными рабочими процессами. - Опыт в UX-райтинге, человеко-компьютерном взаимодействии или instructional design. - Понимание корпоративных стандартов соответствия (SOC 2, GDPR) в AI-системах. - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science, Computational Linguistics, Cognitive Science или смежных областях. О компании: Adobe разрабатывает платформы и инструменты для творчества, продуктивности и персонализированного клиентского опыта. Продукты включают Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager и GenStudio. В компании работают более 30 000 сотрудников по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Мальта

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания работает в сфере финансовых услуг и управления благосостоянием. Роль: Mid-Level AI и Automation-инженер для разработки AI-возможностей в среде Microsoft. Задачи: создание интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry; интеграция решений на основе больших языковых моделей в корпоративные системы с обеспечением безопасности и соответствия требованиям. Требования: - Высшее образование в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации рабочих процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (Azure AI services, cognitive services). - Владение как минимум одним языком программирования или скриптов (Python, C или JavaScript). - Опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облачных сервисов Azure и AI/ML-фреймворков. - Опыт развертывания приложений или автоматизаций в облачной среде и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps, GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими командами. - Координация усилий с другими бизнес-направлениями: Operations, Finance, Wealth Management. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание и управление AI-копайлотами/агентами в продакшене, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование продвинутых функций (custom actions, agent-to-agent workflows). - Знакомство с большими языковыми моделями: промпт-тюнинг, развертывание LLM, реализация RAG-пайплайнов с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: document intelligence, computer vision, speech. - Опыт в проектах для финансовых услуг или управления благосостоянием. - Понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками) и проектирование AI-решений с их соблюдением. - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия и ответственного AI (Microsoft Responsible AI guidelines, Azure Purview). - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, пилотирование AI-решений, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в Azure AI, Power Platform. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки (Lean, Agile). - Готовность к рутинным задачам: интеграция вендоров, исправление ошибок, операционная работа.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем системно-ориентированного Senior AI Agent Engineer для проектирования, разработки и поддержки интеллектуальных агентов, которые автоматизируют процессы и создают бизнес-эффект в масштабах предприятия. Роль предполагает полный цикл разработки агентов: от дизайна до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. Инженер будет напрямую влиять на масштабирование AI-стратегии, создавая переиспользуемые компоненты, оптимизируя рабочие процессы агентов и обеспечивая их реальную производительность в production-среде. Обязанности Разработка агентов - Создание и тонкая настройка специализированных AI-агентов для целевых сценариев клиентского опыта: поиск, поддержка, квалификация лидов. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Мультиагентная коммуникация - Использование протоколов взаимодействия агентов и механизмов передачи задач для совместного выполнения и делегирования. - Построение оркестрированных рабочих процессов между агентами с помощью фреймворков LangChain, AutoGen или Semantic Kernel. Шаблоны и переиспользование - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения внедрения в бизнес-подразделениях. - Разработка конфигураций plug-and-play под требования конкретных доменов. Управление жизненным циклом и мониторинг - Отслеживание и улучшение качества диалогов, процента успешных задач, удовлетворенности пользователей и метрик производительности. - Автоматизация мониторинга поведения агентов с помощью инструментов наблюдаемости (Arize, LangSmith, собственные дашборды). Непрерывное улучшение - Внедрение процессов обучения, включая обратную связь human-in-the-loop и автоматическое переобучение. - Уточнение промтов и поведения моделей через структурированные эксперименты и циклы обратной связи. Поддержка и управление - Обновление баз знаний, обнаружение дрейфа данных, отслеживание деградации производительности и интеграция новой бизнес-логики. - Обеспечение соответствия агентов меняющимся корпоративным источникам данных и требованиям комплаенса. Деплой - Управление версионированием агентов, тестовыми конвейерами (unit, регрессионное, UX-тестирование) и контролируемыми процессами раскатки. - Взаимодействие с командами DevOps, QA и инфраструктуры для обеспечения масштабируемых развертываний. Требования - 3–5+ лет опыта в AI/ML-инжиниринге, NLP-системах или backend-разработке. - Уверенное владение LLM-фреймворками (OpenAI API, LangChain, RAG-пайплайны). - Опыт создания разговорных агентов или workflow-ботов в production-среде. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). - Уверенная работа с промт-дизайном, векторными базами данных и стратегиями управления памятью. Желательные квалификации - Опыт работы с мультиагентными фреймворками или системами оркестрации агентов. - Знакомство с инструментами наблюдаемости, процессами разметки данных или генерацией синтетических данных. - Опыт в дизайне диалогов или системах управления диалогами. - Степень в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии или смежной области.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, развивающая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Продукт построен на открытом исходном коде и открытых стандартах. Роль в команде Cloud Integrations департамента Grafana Cloud Observability. Команда разрабатывает портфель интеграций, позволяющих клиентам собирать, визуализировать и реагировать на телеметрию из различных систем и приложений. Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в которые можно вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты для портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости. - Работать во всём стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Реализовывать функции целиком: от пользовательского интерфейса до серверных сервисов, дашбордов и алертов. - Переключаться между частями стека по мере необходимости. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку результатов. - Представлять работу команды: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые отвечаете. Требования: - Интерес к работе во всём стеке и продукт-ориентированное мышление. - Опыт в бэкенде и фронтенде: Go и TypeScript (уверенный опыт с сопоставимыми языками также подходит). - Владение AI-assisted разработкой: использование кодинг-агентов и LLM-инструментов, понимание их сильных и слабых сторон. - Готовность быть заметным: поднимать вопросы заранее, отстаивать работу команды. - Сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно (в связи с удалённой работой). Условия: - Полная занятость, удалённо. - Рассматриваются кандидаты из США и Канады (часовой пояс EST). - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: предоставляется бюджет на AI-ассистентов, доступ к современным моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - Регулярные встречи по видеосвязи для эффективной коллаборации.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Компания Twilio — поставщик облачных коммуникаций. Организация Conversational Agents строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Ищем Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations, которая создаёт и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и реализацией, позволяющей клиентским ИИ-агентам безопасно и надёжно использовать возможности платформы Twilio. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и вывода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать чёткие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надёжность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом и высокой отдачей. Ожидается крутая кривая обучения, нужно уметь погружаться в задачу и создавать для себя ясность. Требования - 5+ лет практического опыта инженера, написания продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт формирования культуры технического превосходства и руководства командой при принятии технических решений. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их развития. Желательно - Опыт создания продукта с нуля до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к созиданию: через хобби или профессию, страсть к практической работе и наблюдению за результатами. Условия - Удалённая работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. - Компания придерживается принципа remote-first, но возможно требование присутствия в офисе на разовой основе для командных встреч, функциональных офлайн-мероприятий или встреч с клиентами. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и по здоровью, медицинское обслуживание, пенсионная программа и другое. Набор льгот зависит от локации. - Ориентировочный диапазон оплаты для кандидатов из Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Вермонта или Вашингтона (округ Колумбия): $207 200. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Grafana Labs развивает Tempo — опенсорсный бэкенд распределённой трассировки, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces. Позиция удалённая, рассматриваются кандидаты из США и Канады. В 2026 году Tempo проходит точку перелома: после крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics команда переходит от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). В течение следующего года предстоит: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов: убрать шероховатости, запутанные лимиты и скрытые режимы отказов. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек (cells) сегодня до трёхзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы (toil). - Развивать Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, вычисления TraceQL metrics, интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшать производительность: снижение задержек запросов при приёме сотен МБ/с и быстрые запросы за 30-дневные диапазоны, чтобы соответствовать конкурентам. - Готовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, «взрывные» нагрузки с высокой кардинальностью и новые категории AI-рабочих процессов, таких как ассистентская триаж и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности Staff-инженера: - Вести многоквартальные технические инициативы от постановки проблемы до раскатки: например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и клиентские лимиты, улучшения query-движка. - Отвечать за архитектуру ключевых компонентов Tempo: приём (ingestion), хранение, запросы и генерация метрик. Проводить дизайн-ревью, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему». - Проектировать API для людей и агентов: формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надёжно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и двигать команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с продактом и смежными командами: с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать планку через код-ревью, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и тексты, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в опенсорс: Tempo — OSS. Взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Условия: - Полная удалённость (100% remote), найм в США и Канаде. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-кодинг-ассистенты в ежедневной работе (инструменты на выбор, в рамках политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Более 50 млн зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. О роли Senior Backend Engineer в команде External Agents группы AI Catalog. Вы будете проектировать и создавать интеграции, которые подключают агентов GitLab к таким инструментам, как Slack, и связывают внешние решения (Claude Code, Codex) с GitLab. Вы будете отвечать за сложные функции от начала до конца, помогать формировать архитектурные паттерны для экспорта AI-функциональности GitLab и сотрудничать с инженерами из Agent Foundations и смежных AI-команд. Это область с высокой видимостью на пересечении основной платформы GitLab и AI-стратегии. Задачи - Разрабатывать, выпускать и поддерживать безопасные, хорошо протестированные и производительные интеграции внешних агентов в бэкенде монолита GitLab. - Сотрудничать с менеджментом продукта, UX, фронтендом, бэкендом и AI-специалистами для уточнения требований и итеративной поставки улучшений. - Проектировать, реализовывать и ревьюить GraphQL и REST API и связанную бэкенд-логику с понятными контрактами для фронтенд-клиентов. - Улучшать и расширять автоматическое тестирование, включая RSpec и другие фреймворки. - Делиться стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для ответственной AI-интеграции. - Участвовать в дежурствах Tier 2, разбирать проблемы продакшена, участвовать в анализе корневых причин, улучшать наблюдаемость и отказоустойчивость. - Оценивать конкурентную среду и помогать GitLab создавать сильные AI-интеграции по мере развития агентных технологий. Требования - Опыт создания и поддержки продакшен-приложений на Ruby on Rails, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Уверенная работа в зрелой кодовой базе. - Навыки проектирования и расширения REST или GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Практический опыт проектирования и внедрения AI-функций или интеграций на бэкенде. - Сильные навыки SQL и знание реляционных БД, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Опыт выявления и устранения узких мест производительности на уровне приложения и, где применимо, инфраструктуры. - Готовность учиться, работать в асинхронной распределённой команде и применять переносимые навыки из смежных технологий; знание Python-бэкенда или Vue-фронтенда будет плюсом. О команде External Agents — функциональная команда в группе AI Catalog. Изначально команда состоит из трёх инженеров в часовых поясах EMEA, а более широкая группа AI Catalog включает более восьми инженеров в APAC, EMEA и AMER. Другие команды AI Catalog занимаются созданием и курированием агентов. Вместе с командами AI-инженерии и GitLab они помогают платформе GitLab Duo Agent Platform стать основой для AI-функций по всему продукту. Условия - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и план покупки акций для сотрудников. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Gismart — разработчик мобильных приложений в сферах Health & Wellness, Utilities и Music. Более 1 млрд загрузок по всему миру. Штаб-квартира в Лондоне, команда — 250 человек. Проект FitMe — фитнес-приложение для тех, кто хочет оставаться активным без длительных и повторяющихся тренировок. Короткие простые программы, которые можно выполнять дома без оборудования. Подходит занятым людям, которые хотят поддерживать здоровье, повышать уровень энергии и хорошо себя чувствовать каждый день — без походов в зал и многочасовых занятий. Ключевые требования - Опыт коммерческой разработки на JavaScript/Node.js от 1 года. - Уверенная работа с REST API сторонних сервисов. - Опыт работы с low-code платформами автоматизации: n8n, Make, Zapier или аналоги. - Опыт работы с Airtable или аналогичной low-code базой данных. - Опыт интеграции LLM в рабочие процессы: OpenAI, Claude и другие. - Понимание, как строить надёжные пайплайны. - Самостоятельность в цикле «понять задачу → выбрать технический подход → запустить → поддерживать». Будет плюсом - Опыт автоматизации производства креативов: генерация и вариации, локализация, ресайзы, рендер-пайплайны. - Опыт работы с рекламными API: Meta Marketing API, AppLovin, TikTok, Google Ads. - Опыт работы с медиапайплайнами: ffmpeg, After Effects. - Знакомство с AI-сервисами для генерации креативов: генерация изображений и видео, дубляж и синтез речи (HeyGen, ElevenLabs), распознавание и перевод. - Понимание метрик user acquisition и мобильного маркетинга: CPA, ROI, LTV. Задачи - Развивать генерацию креативов: вариации топовых креативов, локализация, ресайзы, статические и видеоформаты. - Создавать парсинг креативов конкурентов для выявления лучших и трендов по темам. - Работать напрямую с UA-менеджерами, креатив-продюсерами и дизайнерами, автоматизируя их рутинные задачи. - Создавать функциональность автозапуска кампаний на AppLovin/Meta/TikTok. - Разрабатывать рекомендательные системы и автоматизированное управление кампаниями. - Внедрять AI-инструменты для нетехнических специалистов, чтобы они могли использовать их самостоятельно. - Поддерживать существующие автоматизации в рабочем состоянии: скрипты Airtable, n8n-воркфлоу, интеграции с Meta, AppLovin, Google Drive и Slack. - Делать автоматизации прозрачными: понятные статусы, логи и алерты, показывающие, что сломалось и почему. Условия - Удалённая культура: гибкий график, работа из любой точки мира — удалённо или в корпоративных хабах. - Компенсация коворкинга: 100% в Украине (кроме Киева, где есть хаб) и 50% по всему миру. - Бесплатные обеды для работающих из хабов. - Праздничные дни: по украинскому или польскому календарю; сотрудники в других локациях получают 12 праздничных дней в год. - Оплата больничного: 100%. - Здоровье: частичная компенсация медицинской страховки, спорта и терапии. - Оборудование: предоставление необходимого оборудования или компенсация обслуживания личных инструментов. - Обучение: 70% стоимости курсов профессионального развития, 100% корпоративных курсов английского. - Отпуск: 18 рабочих дней оплачиваемого отпуска и 3 личных дня в год, плюс дополнительный день.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Parity — одна из самых опытных компаний в мире, создающая базовую инфраструктуру для блокчейна — систему, которая позволяет безопасно обмениваться информацией и ценностями без посредника. Мы закладываем основу для лучшего веба, который уважает свободу и данные людей, и даёт разработчикам возможность создавать более качественные и надёжные онлайн-сервисы. Наша глобальная команда с удалённым форматом работы разрабатывает открытое программное обеспечение, которое может использовать и улучшать любой желающий. Это включает Polkadot, Polkadot SDK и Kusama — ключевые части технологического стека Web3, следующего поколения интернета. Наша миссия — сделать Polkadot самым активным и инновационным сообществом в блокчейне, обеспечивая новую эру связанных и децентрализованных приложений. Команда Роль находится в департаменте Acceleration, где работают люди, которые способствуют росту экосистемы, создавая инструменты, интеграции и партнёрства в сети Polkadot. Вы будете подчиняться руководителю исследований Polkadot и присоединитесь к команде Polkadot Research Engineering. Мы формируем видение и дорожную карту исследований Polkadot, превращая потребности экосистемы в инструменты и возможности, которые ускоряют внедрение платформы. Роль Как Senior Experience Engineer, вы будете руководить сквозной поставкой функций — от первоначального обнаружения проблемы до развёртывания в продакшене. Эта роль предназначена для самостоятельного специалиста, который уделяет внимание не только тому, «как» строить, но и «что» строить. Вы будете использовать AI-нативный рабочий процесс для быстрой итерации и создания высокоэффективных решений сложных пользовательских проблем. Задачи - Полный цикл владения: руководить разработкой функций от планирования и архитектуры до развёртывания и итераций на основе данных о реальных пользователях. - AI-ускоренная разработка: интегрировать AI-инструменты (например, Cursor, Copilot, Claude) в ежедневный рабочий процесс для ускорения темпов и максимизации результата. - Автономное принятие решений: действовать в условиях неопределённости, используя здравые суждения и заполняя пробелы в требованиях, не дожидаясь исчерпывающих спецификаций. - Быстрая итерация: быстро развёртывать MVP для получения реальной обратной связи, избегая избыточного проектирования в пользу темпа и проверенного обучения. - Прямое сотрудничество: работать с заинтересованными сторонами и пользователями, чтобы глубоко понять болевые точки и превратить их в функциональное, масштабируемое программное обеспечение. - Межфункциональная работа: активно взаимодействовать с разными отделами организации, чтобы устранять препятствия и поддерживать высокий темп поставки. Требования - Подтверждённый опыт разработки и поддержки продакшен-веб-приложений (в идеале с TypeScript, React или аналогичными фреймворками). - Глубокое понимание фронтенд-архитектуры, компонентно-ориентированной разработки и современных сборочных конвейеров. - Хорошее понимание системного дизайна и способность работать со сложными системами. - Сильное продуктовое чутьё для применения AI к решению реальных пользовательских задач и поставки функций, которые приносят реальную ценность. Условия - Удалённая и гибкая работа, возможность встречаться с коллегами на командных и общих ретритах компании в течение года. - После получения оффера все кандидаты проходят проверку биографии через Zinc, стороннего поставщика. - Члены команды оформляются как подрядчики через юридическое лицо в Великобритании. - Parity — работодатель равных возможностей.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании YipitData — ведущая компания в области маркетинговых исследований и аналитики для цифровой экономики. Привлекла $475 млн от The Carlyle Group при оценке более $1 млрд. Ежедневно анализирует миллиарды альтернативных данных для поиска практических идей в таких секторах, как программное обеспечение, ИИ, облачные технологии, электронная коммерция, райдшеринг и платежи. Клиенты — от ведущих инвестиционных фондов до компаний из списка Fortune 500. Офисы в США (Нью-Йорк, Остин, Майами, Маунтин-Вью), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Гонконг, Шанхай, Пекин, Гуанчжоу, Сингапур) и Индии. Три года подряд признавалась Inc. лучшим местом работы. О роли Ищем опытного инженера с высокой производительностью для работы в продуктовом портфеле: от публичной инвесторской платформы и приложения Signals до ИИ-ассистента для работы с клиентами. Вы будете выполнять четко поставленные задачи, но ожидается, что вы будете выходить за их рамки: находить возможности, улучшать системы и добиваться результатов. Вы будете отвечать за production-системы, от которых ежедневно зависят клиенты и внутренние команды. Требуются отзывчивость, надежность и отличные коммуникативные навыки. Идеальный кандидат использует ИИ-инструменты для кодирования как основную инфраструктуру работы. Вы создавали full-stack приложения, умеете работать в условиях неопределенности и предпочитаете действовать. Формат работы: удаленно или в офисе в Нью-Йорке (штаб-квартира), Остине, Майами или Маунтин-Вью, а также в любом другом месте в США. В зависимости от места удаленной работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк. Задачи - Владеть функциями и системами от начала до конца на нескольких продуктовых поверхностях: архитектура, реализация, развертывание и итерации. - Проектировать чистые, поддерживаемые и масштабируемые системы. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из инженерии, продукта, данных, отдела выручки и клиентами, превращая бизнес-задачи в работающий софт. - Вести инициативы между командами, участвовать в формировании того, что и зачем создается. - Использовать ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) как ежедневный множитель силы для реализации, код-ревью, тестирования, документации и исследований. - Работать на всем стеке: бэкенд-сервисы, фронтенд-приложения, пайплайны данных и инфраструктура. - Принимать прагматичные технические решения, балансируя скорость, качество и поддерживаемость. - Повышать стандарты инженерной команды через качество кода, улучшение инструментов и обмен знаниями. Требования - 4+ года практического опыта разработки ПО с подтвержденным опытом создания клиентских приложений. - Гибкость в стеке: Python, TypeScript/React, облачная инфраструктура (AWS, Databricks). Быстро осваиваете новые инструменты. - Использование ИИ-инструментов для ускорения работы — не как эксперимент, а как повседневная практика. - Умение работать в условиях неопределенности: разбивать нечеткую бизнес-задачу и доводить до работающего решения без жесткого руководства. - Сильные коммуникативные навыки: работа с нетехническими заинтересованными сторонами, перевод бизнес-потребностей в инженерные компромиссы. - Отзывчивость и надежность: ответственность за production-системы, проактивная коммуникация, особенно под давлением. - Склонность к действию и ответственности: видите проблему — исправляете, видите возможность — реализуете. - Наличие степени бакалавра или магистра в области компьютерных наук или STEM.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли YipitData ищет опытного Staff Software Engineer для развития платформы Corporate. Команда создаёт AI-продукты и аналитические решения для крупных розничных сетей и брендов в США: аналитический портал и Insight Agent. Задачи - Владеть функциями и системами end-to-end для Corporate Insight Agent: от сбора требований и проектирования решения до внедрения, развёртывания и итераций. - Выступать экспертом по всему стеку, отчитываясь перед Head of Corporate Applications, который обеспечивает наставничество в AI-native разработке, системном дизайне, фронтенде и облачной инфраструктуре. - Тесно сотрудничать с Corporate Product Management и бизнес-стейкхолдерами для поиска возможностей, формирования требований и перестройки критических бизнес-процессов. - Проактивно вести инициативы, помогая определять, что создавать, почему это важно и как эффективно выполнять. - Балансировать быстрое прототипирование и долгосрочную инженерную строгость: создавать лёгкие POC для проверки рыночного спроса и масштабируемые production-системы. - Быстро итерировать с пользователями и стейкхолдерами, учитывая обратную связь и поддерживая высокое качество, надёжность и наблюдаемость. - Использовать AI-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) для повышения продуктивности и выпуска надёжных решений за счёт сильных инженерных практик, качества кода и документации. Требования - 7+ лет опыта в архитектуре и разработке full-stack приложений. - Сильный опыт создания качественного пользовательского опыта и масштабируемых распределённых систем. - 5+ лет работы с Python, React, AWS и современными платформами данных. - Глубокое понимание архитектуры приложений, API, наблюдаемости, паттернов обмена сообщениями и рабочих процессов, а также влияния инфраструктурных решений на системы. - Практический опыт создания LLM-продуктов и агентных решений: проектирование Agent Loops, интеграция MCP, разработка кастомных инструментов. - Ответственность за production AI-агентные системы, от которых зависят клиенты и внутренние команды. - Отличные коммуникативные навыки, умение работать в условиях неопределённости, ориентация на клиента. - Отношение к AI-инструментам кодирования как к базовой инфраструктуре работы, а не новинке. Условия - Удалённая работа или офис в Нью-Йорке (штаб-квартира), одном из офисных хабов или в любом месте в США. - В зависимости от места удалённой работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк.

Формат

Офис

Страна

Мексика

Город

Не указан

О роли Varicent — разработчик SaaS-решений для управления эффективностью продаж (SPM). Мультимедиа-дизайнер присоединится к команде Education в составе Customer Success, команде из 13 специалистов. Роль ориентирована на создание мультимедийного учебного контента, а не маркетинговых материалов. Работа — удалённо, только Мексика. Подчинение — Senior Manager, Education Strategy & Development. Задачи - Создание мультимедийных материалов для обучения: видео демонстраций продуктов, анимации, моушн-графика, визуальные пособия, презентации, GIF и переиспользуемые шаблоны. - Совместная работа с Technical Education Developers для перевода учебных целей, сценариев и технических концепций в визуальные учебные материалы. - Применение принципов визуального дизайна и концепций обучения взрослых для повышения ясности, вовлечённости и запоминания. - Использование AI-инструментов и процессов для ускорения производства контента, прототипирования и мультимедиа-разработки. - Производство и монтаж видеоуроков: запись экрана, аннотации, субтитры, озвучка, моушн-графика. - Разработка переиспользуемых визуальных систем, шаблонов и стандартов для курсов, платформы Academy и Community. - Поддержка визуального бренда и пользовательского опыта в Varicent Academy (Docebo) и Varicent Community (Gainsight). - Проверка качества мультимедиа-материалов на соответствие стандартам доступности, удобства, точности и учебного опыта. Требования - Опыт создания мультимедийных, визуальных, видео- или моушн-материалов для обучения, образования, enablement или программных продуктов. - Продвинутое владение Figma и опыт создания масштабируемых дизайн-систем и визуальных материалов. - Опыт использования AI-инструментов в дизайне, мультимедиа-производстве, прототипировании или создании контента. - Понимание принципов визуального дизайна: типографика, иерархия, композиция, пользовательский опыт. - Способность переводить сложные концепции в понятные визуальные материалы, снижающие когнитивную нагрузку. - Опыт совместной работы с экспертами, instructional designers или кросс-функциональными командами. - Навыки коммуникации, презентации и работы с обратной связью; умение объяснять дизайн-решения и итерировать. - Опыт работы с инструментами: Camtasia, Vyond, Articulate Storyline/Rise, ElevenLabs, Claude или аналогичными. Ожидания по результатам Первые 3 месяца: - Понимание продуктов Varicent, учебной стратегии, визуальных стандартов и процессов разработки. - Владение инструментами и стандартами команды. - Создание мультимедиа-материалов в соответствии с брендом и учебными целями. - Налаживание партнёрства с Technical Education Developers. В течение 6 месяцев: - Самостоятельное создание мультимедиа-материалов, поддерживающих понимание и вовлечённость. - Эффективное использование AI-процессов для повышения эффективности и качества. - Реализация нескольких проектов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая качественное ПО для государственного сектора. Мы ценим обучение и рост, а также возможность оказывать значительное влияние в небольшой компании. Мы верим, что можем добиться больших изменений и улучшить повседневную жизнь миллионов людей. О роли Мы ищем прикладного AI/ML-инженера для проектирования, разработки и внедрения практических решений на основе ИИ, которые решают реальные задачи. Роль включает применение современных методов ML и GenAI в производственных системах — от экспериментов и прототипирования до развертывания, оценки и итераций. Вы будете тесно работать с инженерами, дизайнерами и заинтересованными сторонами, чтобы превращать неоднозначные задачи в масштабируемые и надежные возможности на основе ИИ. Это практическая инженерная роль для того, кто любит запускать продукты, быстро учиться и сочетать техническую строгость с реальными ограничениями. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции на основе машинного обучения и ИИ в производственные системы. - Применять методы обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения к структурированным и неструктурированным данным. - Строить и оценивать модели для задач классификации, ранжирования, прогнозирования, NLP или обнаружения аномалий. - Разрабатывать и интегрировать решения на основе GenAI (например, рабочие процессы на базе LLM, RAG, агенты). - Преобразовывать бизнес- и пользовательские потребности в постановки задач ML, метрики и эксперименты. - Реализовывать конвейеры данных и процессы инженерии признаков для поддержки обучения и инференса моделей. - Оценивать производительность моделей, смещение, дрейф и надежность; итерировать на основе результатов. - Сотрудничать с инженерами для интеграции моделей в API, сервисы и пользовательские приложения. - Участвовать в архитектурных решениях по обслуживанию моделей, масштабируемости и оптимизации затрат. - Документировать подходы, допущения и компромиссы для поддержки сопровождаемости и обмена знаниями. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Прочная основа в концепциях машинного обучения, включая выбор моделей, обучение, валидацию и оценку. - Опыт построения и развертывания моделей ML в реальных приложениях. - Владение Python и распространенными библиотеками ML (например, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). - Опыт работы с большими языковыми моделями, эмбеддингами и системами на основе промптов. - Знакомство с инструментами и процессами обработки данных (например, Pandas, SQL, Spark или аналоги). - Понимание лучших практик разработки ПО (контроль версий, тестирование, ревью кода). - Способность рассуждать о компромиссах между точностью, задержкой, стоимостью и сопровождаемостью. - Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа в кросс-функциональных командах. Бонусом, если у вас есть - Опыт работы в инновационных, исследовательских, лабораторных или исследовательских инженерных командах. - Опыт развертывания моделей на облачных платформах и управления инференсом в масштабе. - Знакомство с практиками MLOps, такими как мониторинг моделей, CI/CD для ML и отслеживание экспериментов. - Опыт участия в архитектурных обсуждениях или технической стратегии. Условия - Гибридный формат / удаленно. Кандидаты должны находиться в регионе DMV (округ Колумбия, Мэриленд, Вирджиния) и иметь возможность участвовать в офисной коллаборации. - Кандидаты должны быть авторизованы для работы в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Льготы - Полностью удаленная работа. - Ежегодная выплата. - Комплексный социальный пакет. - Пенсионный план 401(k) с взносами компании. - Гибкий оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздничные дни.

Формат

Офис

Страна

Аргентина

Город

Не указан

Мультимедиа-дизайнер обучающего контента в команду образования Varicent. Роль входит в отдел Customer Success, команда из 13 специалистов, помогает клиентам, партнёрам и сотрудникам осваивать продукты Varicent. Подчинение — старшему менеджеру по стратегии и развитию образования. Фокус на образовательных материалах, а не маркетинге. Задачи: - Создание мультимедийных материалов для обучения: видео с демонстрацией продуктов, анимации, моушн-графика, визуальные пособия, презентации, GIF-файлы и переиспользуемые шаблоны. - Совместная работа с разработчиками технического обучения для перевода целей, сценариев и технических концепций в визуальные форматы. - Применение принципов визуального дизайна и концепций обучения взрослых для повышения ясности, вовлечённости и запоминания. - Использование ИИ-инструментов для ускорения производства контента, прототипирования и разработки мультимедиа. - Производство и монтаж видеоуроков: запись экрана, аннотации, субтитры, озвучка, моушн-графика. - Разработка переиспользуемых визуальных систем, шаблонов и стандартов для курсов, платформы Academy и сообщества. - Поддержка визуального бренда и пользовательского опыта в Varicent Academy (Docebo) и Varicent Community (Gainsight). - Проверка качества мультимедиа на соответствие стандартам доступности, удобства, точности и опыта обучающегося. Требования: - Опыт создания мультимедийных, визуальных, видео- или моушн-материалов для обучения, образования или программного обеспечения. - Продвинутое владение Figma, опыт создания масштабируемых дизайн-систем и визуальных активов. - Опыт использования ИИ-инструментов для дизайна, производства мультимедиа, прототипирования или создания контента. - Понимание принципов визуального дизайна: типографика, иерархия, композиция, пользовательский опыт. - Умение переводить сложные концепции в понятные визуалы, снижающие когнитивную нагрузку. - Опыт работы с профильными экспертами, инструкторами или кросс-функциональными командами. - Навыки коммуникации, презентации и работы с обратной связью. - Опыт работы с инструментами: Camtasia, Vyond, Articulate Storyline/Rise, ElevenLabs, Claude или аналогичными. Ожидания по результатам: - Первые 3 месяца: понимание продуктов Varicent, стратегии образования и стандартов; владение инструментами и процессами; создание материалов по бренд-гайдам; налаживание партнёрства с разработчиками обучения. - В течение 6 месяцев: самостоятельное создание мультимедиа, эффективное использование ИИ-процессов, реализация нескольких проектов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow разрабатывает инструменты для построения и использования моделей компьютерного зрения. Продуктами компании пользуются более 1 млн разработчиков, включая сотрудников половины компаний из Fortune 100. Примеры применения: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Команда небольшая, успех пользователей считается успехом компании. Roboflow привлекала более 63 млн долларов от Google Ventures, Y Combinator, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других инвесторов. О роли Inference — один из ключевых open source-проектов компании, движок, который запускает модели компьютерного зрения от облачных GPU до устройств на периферии. Он лежит в основе коммерческой платформы и используется десятками тысяч разработчиков. Роль создана для того, чтобы быть ответственным за этот проект. Inference быстро растёт, растёт и объём вкладов, всё чаще создаваемых с помощью ИИ-агентов. Сейчас релизы выходят примерно еженедельно, и это требует усилий. Цель — построить и развивать агентный конвейер вкладов и релизов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж, CI/CD и сквозное тестирование. Это позволит безопасно принимать большой объём PR от агентов, сохраняя контроль качества. Идеальное конечное состояние — ночные сквозные тесты для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), подкреплённые расширяющимся набором тестов, проверяющих реальное здоровье каждой сборки. Тогда ежедневные релизы становятся рутиной, и можно принимать больше вкладов без снижения планки, отклоняя их по строго определённым стандартам рецензирования. Также этот человек становится «лицом» Inference: обучает внутренние команды и клиентов, сотрудничает с маркетингом и отвечает за добавление новых моделей в движок. Требования - Любите создавать качественные продукты вместе с увлечёнными коллегами. - Стремитесь владеть результатом, а не только процессом. - Мотивированы ответственностью и подотчётностью. - Готовы выполнять работу, большую и малую. - Мотивированы вопросом «Как я могу это улучшить?» и имеете опыт улучшений, в том числе в смежных областях. - Многие в команде — бывшие основатели, комфортно чувствующие себя в условиях автономии. - Вам важны open source и разработчики, которые зависят от него. Обязанности - Поддерживать и развивать Inference — флагманский open source и коммерческий движок компьютерного зрения, сохраняя его качество при росте объёма вкладов. - Строить агентный конвейер вкладов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж и CI/CD, чтобы безопасно принимать большой объём PR от агентов и перейти от еженедельных релизов к ежедневным. - Проектировать и расширять набор тестов, проверяющих реальное здоровье сборок для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), с целью ночного сквозного прогона по всем платформам. - Определять и обеспечивать соблюдение «правил дорожного движения» — стандартов рецензирования и навыков, которым должны следовать агенты и контрибьюторы. Принимать решения, когда объединять изменения быстро, а когда отклонять, и закладывать эти решения в систему. - Упрощать добавление новых моделей в Inference — делать это значительно быстрее и легче для пользователей. - Обучать внутренние команды и клиентов: помогать полевому инженерному и поддержке быть на шаг впереди, чтобы они могли самостоятельно работать и глубже разбираться, а клиенты получали полную ценность продукта. - Быть мостом между основной разработкой и клиентами — превращать новые возможности в документацию.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Legion ищет директора по производственной инженерии (DevOps/SRE). Позиция удалённая, США. О позиции: Кандидат будет отвечать за надёжность, автоматизацию и безопасность производственной среды. Инфраструктура работает на AWS с использованием EKS, RDS и других нативных сервисов. Роль предполагает сочетание стратегического руководства и практической работы: около 20–30% времени — непосредственный вклад в архитектуру, инструменты и реагирование на инциденты, остальное — видение, дорожная карта и координация команд. Обязанности: - Нанимать и развивать глобально распределённую команду DevOps/SRE: подбор, менторство, управление инженерами, формирование культуры ответственности и непрерывного улучшения. - Отвечать за дорожную карту надёжности и инфраструктуры для AWS-среды, включая EKS, RDS и связанные сервисы, обеспечивая масштабируемость, высокую доступность и экономическую эффективность. - Руководить практикой SecOps: управление уязвимостями, обнаружение угроз, реагирование на инциденты и устранение последствий. - Определять и продвигать OKR для инфраструктуры, автоматизации и безопасности, отслеживать прогресс по измеримым результатам. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости и алертинга (например, Datadog), включая автоматизацию триажа и реагирования для сокращения времени восстановления. - Понимать инфраструктуру агентного ИИ и применение агентных ИИ-процессов в SDLC и DevOps (автоматизированное расследование, исправление, генерация PR). - Развивать практики Infrastructure-as-Code, CI/CD и автоматизации для повышения скорости разработки и снижения рутинных операций. - Согласовывать с командами инженерии и IT стандарты инфраструктуры, контроль доступа, инструменты и требования соответствия. - Обеспечивать соответствие платформы высоким стандартам безопасности, соответствия и защиты данных; поддерживать контроль безопасности и готовность к аудиту. - Участвовать в ротации дежурств по управлению инцидентами совместно с SRE и командами разработки для достижения целей доступности. - Отслеживать актуальные практики в облаке, DevOps и безопасности, давать технические рекомендации и развивать инженерную организацию. Требования: - 8–12 лет опыта в DevOps, SRE или производственной инфраструктуре, включая управление людьми. - Глубокий практический опыт эксплуатации production-нагрузок на AWS: EKS (Kubernetes), RDS, а также VPC, IAM, Lambda, S3. - Подтверждённый опыт в SecOps: управление уязвимостями, реагирование на инциденты, устранение проблем безопасности в production. - 5+ лет работы с платформами наблюдаемости (Datadog, Prometheus, Grafana) для повышения надёжности, производительности и качества алертинга. - Сильный опыт с Infrastructure-as-Code (Terraform, CloudFormation) и автоматизацией CI/CD. - Владение хотя бы одним из языков: Go, Python или Bash; ежедневное использование Git и пайплайнов тестирования. - Практический опыт эксплуатации Linux/Unix production-платформ (Amazon Linux, Ubuntu, RHEL/CentOS). - Подтверждённый опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерией и IT по инфраструктуре, инструментам и стандартам безопасности. - Опыт управления инцидентами и on-call практиками для высоконагруженных систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области обязательна; магистерская степень приветствуется. Предпочтительные требования: - Опыт с другими облачными провайдерами: Google Cloud Platform или Oracle Cloud Infrastructure (OCI). - Профильные сертификаты по безопасности: CISSP, AWS Security Specialty, CKS. - Опыт с фреймворками соответствия: SOC 2, ISO 27001, HIPAA. - 3+ года работы с Kubernetes или другими системами оркестрации контейнеров в масштабе. - Опыт с Kubernetes-нативными инструментами доставки: Argo Workflows, Helm. - 5+ лет руководства командами в agile/scrum среде. - Опыт создания или масштабирования автоматизированных пайплайнов расследования и исправления ошибок в production. Условия: - Зарплата: $220 000 – $265 000 в год + бонус + акции компании.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Apollo.io — платформа для go-to-market решений для revenue-команд. Ей доверяют более 500 000 компаний и миллионы пользователей по всему миру — от быстрорастущих стартапов до крупных предприятий. Компания основана в 2015 году, входит в число самых быстрорастущих SaaS-компаний, привлекла около $250 млн, оценка — $1,6 млрд. Apollo.io предоставляет отделам продаж и маркетинга доступ к проверенным контактным данным более 210 млн B2B-контактов и 35 млн компаний, а также инструменты для взаимодействия и конвертации этих контактов в единой платформе. В 2023 году компания провела раунд D; среди инвесторов — Sequoia Capital, Bain Capital Ventures и другие. В совет директоров входит бывший президент и COO Hubspot Джей Ди Шерман. Обзор роли Senior Application Security Engineer — senior individual contributor, отвечающий за укрепление безопасного жизненного цикла разработки ПО (SSDLC) и снижение рисков приложений в продуктах, платформе и AI-функциях. Роль сочетает глубокую работу с кодом на уровне безопасности приложений и кросс-функциональное взаимодействие. Включает: ревью безопасности приложений, threat modeling, инструменты AppSec, триаж и сопровождение устранения находок, приём внешнего тестирования, обучение разработчиков. Роль соответствует уровню L6 senior-IC: владение полугодовыми или годовыми целями, решение неоднозначных задач, улучшение операционных процессов, кросс-командное взаимодействие. Обязанности Secure SDLC, дизайн-ревью и threat modeling - Владение и постоянное улучшение безопасного жизненного цикла разработки приложений Apollo. - Проведение ревью безопасности приложений, threat modeling и глубокого анализа кода для значимых продуктовых, платформенных и AI-функций до запуска. - Предоставление практических рекомендаций по архитектуре безопасности командам Engineering, Product и IT. - Определение и поддержание guardrails безопасности приложений, ожиданий по безопасному дизайну, стандартов ревью кода и моделей риска для новых и существующих систем. Управление уязвимостями и практическое устранение - Управление уязвимостями по результатам внутренних ревью, bug bounty, пентестов, SCA/runtime-находок и других источников: валидация, приоритизация, маршрутизация, отслеживание устранения и верификации в рамках SLA. - Чтение кода, объяснение первопричины, предложение наиболее безопасного исправления и непосредственная реализация или поддержка устранения сложных уязвимостей. - Практическая валидация и offensive-тестирование приложений и исправлений: разработка эксплойтов, bypass-тестирование, adversarial thinking, упражнения в стиле red team. - Работа с типовыми проблемами безопасности современных SaaS-сред: слабости аутентификации и авторизации, риски контроля доступа, ошибки дизайна OAuth и CSRF, SSRF, криптографические и верификационные проблемы, раскрытие информации и риски утечки данных, небезопасные паттерны выполнения и десериализации, уязвимости зависимостей и рантайма. - Применение чётких risk-based решений по severity на основе эксплуатируемости, чувствительности данных, влияния на клиентов и радиуса поражения. Инструменты, автоматизация и AI - Настройка и улучшение AppSec-инструментов и интеграций: конфигурация SAST, ignore-списки, дашборды и другие контроли для поддержания полезного покрытия без избыточного шума. - Выбор, создание или доработка инструментов безопасности, небольших автоматизаций и обогащения процессов для снижения ручных усилий и масштабирования AppSec-операций. - Использование AI для автоматизации, трансформации и масштабирования процессов безопасности и смежных инженерных задач, где это улучшает скорость, консистентность или качество сигнала, с валидацией результатов инженерным суждением. - Встраивание AI-специфичных проверок безопасности в SSDLC-ревью и анализ кода: обработка ввода и вывода, AI-экспонируемые API, guardrails для промптов и ответов, пути злоупотреблений и утечки данных. - Кросс-функциональное партнёрство по требованиям и контролам безопасности AI, чтобы AI-системы и AI-функции проектировались, разворачивались и эксплуатировались безопасно. Развитие инженеров и партнёрство - Поддержка и масштабирование security-обучения для инженеров и security-чемпионов: безопасное кодирование, AppSec, материалы по AI-безопасности. - Предоставление практических рекомендаций по устранению, безопасных паттернов и примеров для быстрого и корректного исправления проблем командами. - Тесное партнёрство с Engineering, Product, Platform, Data, Legal и другими подразделениями безопасности.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Reddit нанимает Staff Product Security Engineer, чтобы сделать безопасный путь самым простым для инженеров и ИИ-агентов. Роль предполагает руководство проектированием и внедрением безопасных фреймворков, проторенных путей и контролей, встроенных в рабочие процессы, которые устраняют повторяющиеся классы уязвимостей до попадания в продакшн. Поскольку ИИ-ассистированная разработка ускоряет написание кода быстрее, чем может поглотить ручное ревью, эта роль существует для структурного закрытия этого разрыва — через защитные механизмы, автоматизацию и предотвращение на уровне платформы, масштабируемые вместе с инженерной организацией. Задачи - Строить и развивать безопасные фреймворки, защитные механизмы и контроль на уровне библиотек, чтобы распространённые классы уязвимостей было сложнее внести. - Проектировать средства безопасности для разработки с использованием ИИ, включая переиспользуемые наборы правил и навыки, которые формируют то, как инженеры и кодинг-агенты генерируют, ревьюят и выпускают код. - Встраивать безопасность в рабочие процессы, которые инженеры уже используют. - Проводить ревью безопасности продуктов для новых запусков и крупных архитектурных изменений. - Выявлять и устранять системный технический долг в области безопасности. - Формировать стратегию, влиять на архитектуру и обеспечивать выполнение задач в командах. Требования - Опыт от 8 лет в разработке ПО, безопасности продуктов или безопасности приложений, из них минимум 2 года на уровне staff по масштабу и влиянию. - Владение одним или несколькими языками: Go, Python, JS/TS. - Опыт проектирования, создания и эксплуатации production-систем и платформ для разработчиков. - Опыт создания безопасных фреймворков, библиотек или защитных механизмов, улучшающих безопасность сразу во многих командах. - Подтверждённая способность интегрировать безопасность в рабочие процессы разработчиков: CI/CD, ревью кода, процессы релизов и внутренние платформы. - Умение понятно объяснять технические детали и бизнес-влияние как инженерам, так и руководству. - Комфортная работа в быстро меняющейся среде, где ИИ-ассистированная разработка меняет то, как создаётся и ревьюится код. - Опыт работы с процессами обнаружения и устранения уязвимостей, включая bug bounty или находки от исследователей. - Подтверждённый опыт наставничества инженеров и повышения технической планки в организации по безопасности или платформенной инженерии. Предпочтительно - Опыт обеспечения безопасности ИИ/LLM-систем, агентных процессов или инструментов разработки с ИИ. - Знакомство с системами аутентификации/авторизации, облачными платформами и способами их защиты. Условия - Удалённая работа. - Базовая зарплата: $217,000—$303,900 USD. - Акции в форме restricted stock units; в зависимости от должности возможна комиссия. - Для сотрудников в США: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, программа 401(k) с матчем от компании, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Tailscale делает безопасное подключение простым, предоставляя программное обеспечение, которое позволяет легко и безопасно соединять людей и их устройства, где бы они ни находились. От любителей до транснациональных корпораций — команды любого размера ежедневно используют Tailscale для защиты своих сетей, предоставления доступа к внутренним инструментам и многого другого. Компания строит будущее интернета, которое будет простым, разумным и безопасным, как раньше. Основана в 2019 году, полностью распределённая, поддерживается Accel, CRV, Insight, Heavybit и Uncork Capital. О роли Ищем технического контент-специалиста по росту, который будет создавать образовательный контент, помогающий корпоративным покупателям и техническим специалистам открывать, оценивать и внедрять Tailscale. Роль находится на стыке технического письма, контент-маркетинга, обучения разработчиков и сторителлинга о продукте. Работая в тесном сотрудничестве с менеджером по ИИ и органическому поиску, вы будете превращать вопросы клиентов, запуски продуктов, поисковые инсайты и новые отраслевые тренды в технически точный контент, который работает в традиционных поисковых системах и на ИИ-платформах обнаружения (ChatGPT, Gemini, AI Overviews), а также в социальных каналах, где техническая аудитория находит инструменты сегодня. Успех измеряется не количеством опубликованного контента, а качеством, полезностью и бизнес-влиянием создаваемого контента. Вы будете работать с продуктом, сотрудничать с техническими экспертами и создавать учебные пособия, руководства по внедрению, страницы сравнений, демо и образовательные ресурсы, которые завоёвывают доверие корпоративной аудитории и поддерживают рост Tailscale. Ищем человека, который оказал значительное влияние на метрики как контент-райтер. Это позиция, ориентированная на рост, которая будет нести ответственность за конкретные метрики каждый квартал. Обязанности - Создавать гиперрелевантный контент, который обеспечивает измеримый рост, превращая поисковые инсайты, вопросы клиентов и сигналы сообщества в реальном времени в высокоэффективный контент. - Отслеживать обсуждения в Twitter, Hacker News и Reddit и превращать возникающие вопросы и тренды в своевременный контент, часто в течение недели, иногда в тот же день. - Сотрудничать с менеджером по ИИ и органическому поиску, чтобы превращать возможности обнаружения в высокоэффективный контент. - Получать практический опыт работы с Tailscale для создания достоверного, практичного технического контента. - Производить контент с высокой скоростью, сохраняя высокую планку технической точности и редакционного качества. - Сотрудничать с командами Product Marketing, Product, Engineering, Developer Relations, Docs и техническими экспертами, чтобы контент был точным и полезным. - Обновлять, расширять и оптимизировать существующий контент на основе инсайтов по производительности и отзывов клиентов. - Разрабатывать AI-first контент-программу, которая быстрее превращает поисковые, клиентские, продуктовые и performance-инсайты в качественный контент. - Поддерживать стратегические инициативы техническим контентом, который влияет на такие метрики, как self-serve выручка и принятие продукта. Требования - 3–6+ лет опыта в growth-техническом контент-маркетинге, техническом письме, маркетинге для разработчиков, журналистике или смежной области. - Исключительные навыки письма и редактирования, способность ясно объяснять сложные технические концепции. - Знание лучших практик SEO и обнаружения через ИИ. - Высокая любознательность, желание учиться и с головой погружаться в сложные задачи. - Опыт создания образовательного контента для технической или корпоративной аудитории. - Готовность изучать новые технологии и работать с продуктами для создания аутентичного технического контента. - Опыт использования ИИ-инструментов для исследования, черновиков и улучшения качества и скорости производства контента. - Навыки совместной работы и способность тесно работать с инженерными, продуктовыми и маркетинговыми командами. - Отличные навыки управления проектами и организационные навыки. Желательно - Опыт маркетинга инструментов для разработчиков, инфраструктуры, сетей, кибербезопасности или B2B SaaS-продуктов. - Знакомство с GitHub, Markdown, HTML или генераторами статических сайтов. - Опыт создания примеров приложений, демо или интерактивных технических ресурсов. - Базовое знакомство со скриптовыми или языками программирования, такими как Python, JavaScript или Go. - Опыт создания видео, диаграмм или другого технического образовательного контента. - Активное присутствие в сообществах разработчиков через написание статей, выступления, open source или личные проекты. - Существующая аудитория в Twitter/X или личный блог в сфере ИИ. - Опыт создания контент-кластеров, которые обеспечивают тематический авторитет и накопительный рост. Условия Компенсационный пакет включает базовую зарплату, опционы и комплексные льготы. Диапазон зарплаты, указанный в вакансии, представляет целевой диапазон для базовой зарплаты нового сотрудника. Индивидуальные предложения могут варьироваться в зависимости от опыта и навыков.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки: Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики. - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации. - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения. - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC. - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие. - Организовывать быстрый цикл исследований, прототипирования и проверки продуктовых гипотез. - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта. - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров. Пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет. - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки. - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM. - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов. - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем. - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps. - Опыт работы с современными LLM и AI API. - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG. Условия - Полная занятость. - Формат работы: удалённо по России.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

IT-компания, создающая мобильные приложения, игры и высококонверсионный визуальный контент, ищет специалиста, который умеет превращать идеи в креативы, способные удерживать внимание и приводить к целевому действию. Задачи: - создавать AI-контент и монтировать креативы «под ключ»; - разрабатывать видео и статику для вертикалей Nutra, Search, Loans, E-commerce; - создавать AI-аватаров, UGC, оживлять статику, генерировать объекты, видео и озвучку; - работать с форматами News, Lip-sync, UGC, Success Stories, товарными роликами, тизерами и реакциями; - адаптировать успешные креативы под разные гео и языки; - работать со звуком, субтитрами, динамической типографикой и цветокоррекцией. Требования: - опыт в Affiliate Marketing и понимание специфики рекламных вертикалей; - уверенная работа с AI для генерации видео, аудио и изображений: Nano Banana 2, Kling, HeyGen, Seedream, Sora 2, Midjourney или аналоги; - Premiere Pro + Photoshop; - умение быстро тестировать идеи в CapCut / Figma; - хороший визуальный вкус, понимание композиции и типографики; - способность работать быстро, самостоятельно и без постоянного контроля. Будет плюсом: - Motion Design / After Effects, VFX и динамическая графика; - опыт работы с Nutra, Search или Loans; - автоматизация создания и уникализации креативов; - понимание актуальных рекламных трендов. Условия: - оформление в IT-аккредитованную компанию; - обучение, внутренние гайды и менторство; - сильная команда и современная инфраструктура; - интересные проекты и возможность развивать AI-навыки; - гибкое начало рабочего дня.

Формат

Удалённо

Страна

Черногория

Город

Не указан

New Sky Group запускает и масштабирует сеть образовательных YouTube-каналов для взрослой аудитории. Темы разные: экономика, финансы, рынок жилья, карьера, рынок труда, законодательство, психология и другие. Контент делается с помощью собственной полуавтоматической системы на базе AI. Она берёт на себя большую часть рутины: помогает с ресёрчем, сценариями, визуалами, озвучкой и сборкой роликов. При этом компания не делает нейрослоп. Сложные темы, где нужно разбираться в фактах, логике и нормально объяснять материал зрителю. AI — инструмент, а не замена человеку. Ищем контент-креатора, который возьмёт на себя один или несколько каналов и будет вести ролики от идеи до результата. Формат: Full-time / Part-time, удалённо. Оплата: фикс + процент от прибыли каналов. Испытательный срок: 1–2 месяца. Задачи - Искать темы для роликов и оценивать их потенциал. - Выбирать угол подачи и основную идею. - Придумывать заголовки и делать превью в Figma. - Работать со сценариями, которые генерирует система: проверять факты, логику, текст и исправлять слабые места. - Проверять визуалы и озвучку, при необходимости добавлять мемы, стоки, скриншоты и записи экрана. - Смотреть на CTR, retention, AVD, просмотры и понимать, почему одни ролики заходят, а другие нет. - Тестировать новые темы, форматы, заголовки и превью. - Выпускать минимум 3 ролика в неделю на каждый канал. Требования - от 1 года опыта с контентом; - английский от B1; - регулярный опыт работы с GPT, Claude, Veo или другими AI-инструментами; - умение работать с текстом; - Figma на уровне «могу сделать превью с нуля»; - базовый монтаж; - аналитическое мышление; - хороший визуальный вкус; - внимательность; - самостоятельность. Важно, чтобы кандидат не просто выполнял инструкции, а мог сам заметить слабое место и предложить, как...

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Небольшой AI-стартап привлёк инвестиции и масштабирует продажи. Ищем дополнительного менеджера для работы с автомагазинами и авторазборками. Задачи - Звонить компаниям по готовой базе. - Выходить на владельца или руководителя. - Коротко презентовать AI-сервис и предлагать бесплатный тест. - Доводить заинтересованных клиентов до запуска теста. Условия - Оплата: 50 ₽ за обработанную компанию + 2 000 ₽ за клиента, который запустил бесплатный тест. - Можно работать удалённо, от 4 часов в день. - При хороших результатах готовы давать постоянный объём. - Базу и телефонию предоставляем, искать клиентов самостоятельно не нужно.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания в сфере недвижимости ищет специалиста, который объединит performance-маркетинг, аналитику, AI и web-разработку. Задачи - Строить сквозную аналитику от первого касания до продаж и LTV. - Управлять рекламой: Яндекс.Директ, VK, Telegram Ads и другие каналы. - Анализировать юнит-экономику и эффективность рекламных кампаний. - Самостоятельно создавать современные сайты с использованием AI-инструментов. - Генерировать визуалы и рекламные креативы с помощью нейросетей и отслеживать CTR/CR. - Внедрять AI-агентов и чат-ботов для квалификации входящих обращений. - Автоматизировать отчётность и сбор данных. - Создавать AI-скрипты для парсинга конкурентов и мониторинга рынка. - Настраивать CRM-триггеры и анализировать причины отказов. Требования - Опыт от 3 лет в performance-маркетинге, аналитике или на стыке этих направлений. - Уверенное владение Яндекс.Метрикой, GA4 и системами сквозной аналитики. - Продвинутый Excel / Google Sheets. - Понимание AI и умение создавать сложные промпты. - Опыт запуска digital-проектов или сайтов с нуля. - Системное мышление и ориентация на данные. Условия - От 120 000 ₽ после испытательного срока (70 000 ₽ оклад + KPI). - Прозрачный KPI за выполнение плана по лидам и экономию бюджета. - Бюджет на AI-подписки, парсеры, хостинг и другие инструменты. - Прямое взаимодействие с руководством. - Полностью удалённая работа.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности - Создание контента под ключ: идея, AI-генерация, монтаж, публикация. - Публикация 5 роликов в день в TikTok, Reels, Shorts. - Уникализация и кросс-постинг. - Создание контента без подробных ТЗ, опора на тренды. Требования - Владение Kling, Midjourney, Sora. - Владение CapCut. - Базовый английский. Условия - Оклад и бонусы за вирусные ролики. - Удалённая работа, гибкий график. - Тестовое задание.