ФКН: Вакансии

tldr: GenCV MLE Senior, Snap, 150-200£/year, Лондон, гибрид 4 дня в офисе Ищу L4 Machine Learning Engineer к себе в команду Consumer GenAI product Engineering в Snap. Наша команда очень плотно работает с продуктом и катит самые новые и самые модные AI фичи напрямую в приложение. Мы работаем с визуальной частью GenAI движа (фото/видео), иногда аудио и VLM/LLM. У нас не очень много внутреннего RnD, но много внутренних эвалов, бенчмарков, работы с опенсорсом. В первую очередь ищем людей уже находящихся в Лондоне (визу спонсируем). Чем предстоит заниматься: - Работать со свежим опенсорсом в GenCV домене — Flux, Qwen, Wan, etc. - Создавать внутренние эвалы, проверять клеймы авторов новых статей на настоящих данных. - Очень близко общаться с продуктом, думать про счастье пользователей, катить новые фичи. - [Возможно] Оптимизировать инференс и работать над дистилляцией, квантизацией - [Возможно] Посттрейнить картиночные/видео модели под наши юзкейсы. Кого мы ищем: - Работаете с генеративными картиночными и видео диффузионными моделями. - Работаете на PyTorch, знаете как работает аттеншн, что такое диффузия и чем она отличается от flow matching. - Знаете как работают text2image, image2image, image2video пайплайны. - Любите быстро прототипировать MVP и тестировать результаты на реальных пользователях Условия: - офис в Лондоне, гибрид, 4 дня в офисе. - L4 в снапе это L4-L5 в гугле, много автономности и овнершипа. - Стандартная L4 вилка рисуется 150-200к фунтов, в нищете не останетесь. - Есть прикольные бенефиты про оплату транспорта (300 фунтов/м) и спорта (180 фунтов/квартал) - Совершенно точно не 996, у нас в целом довольно чиллово (не говорите моему менеджеру что я это сказал) В целом мы ищем бодрых ребят готовых быстро итерироваться, брать опенсорс и делать из него конфетку, катить прикольные фичи на миллионы пользователей и растить стоки обратно вверх. Команда новая и свежая, много шансов взять много овнершипа и сделать импакт. Подавайтесь даже если не подходите на 100%, 80% вполне должно хватить :) На эту позицию я реферю руками, поэтому пожалуйста присылайте мне свое CV на martemev@snapchat.com, с темой письма MLE-R0046209.

tldr: ML Research (junior-senior), Higgsfield AI, 100-350k$/year, офис в Алматы с последующим переездом в США, полная поддержка переезда Higgsfield AI — одна из самых быстрорастущих GenAI-компаний в мире. Сейчас мы строим новую research-лабораторию, полностью сфокусированную на Diffusion Models, Multimodal AI и Reinforcement Learning. Начинаем с бюджетом $100M и дальше масштабируемся до $1B. Сейчас вход в LLM frontier стоит сотни миллиардов долларов, тогда как в диффузионных моделях индустрия только начинается и foundation-лабораторию можно построить с нуля. Ни OpenAI (Sora), ни Google (Veo), ни Meta не смогли обогнать китайские компании. На данный момент frontier открыт, и мы видим возможность создать лучшую research-лабораторию в мире. Мы считаем, что следующий скачок в генерации видео придет благодаря Reinforcement Learning поверх диффузионных трансформеров, так же как RLVR изменил развитие LLM. Мы создаем первую подобную лабораторию в русскоязычном пространстве. Сегодня ведущие research-центры находятся в США и Китае, при этом существует сильное сообщество русскоязычных исследователей, которое пока не объединено вокруг собственной frontier-лаборатории. Чем предстоит заниматься - Исследовать архитектуры Diffusion Models, Multimodal AI и MoE. - Работать с Reinforcement Learning для генеративных моделей. - Проектировать отказоустойчивые training pipelines с максимальной утилизацией GPU на больших кластерах. - Тренировать модели для фильтрации и оценки мультимодальных данных для обучения. - Ускорять инференс и улучшать модели с помощью дистилляции, alignment и квантизации. Кого мы ищем - Работаете в области Diffusion Models, Multimodal AI или Reinforcement Learning. - Уверенно владеете PyTorch, включая torch.distributed. - Работали с распределённым обучением, большими моделями или современным ML-стеком (DeepSpeed, FSDP и др.). - Любите исследования и хотите превращать идеи в работающие модели. Будет большим плюсом - Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR. - Обучение или выпуск из ШАД, ФКН ВШЭ (ПМИ) или других сильных технических школ. - Участие в олимпиадах или сильный исследовательский и инженерный бэкграунд. Условия: - офис в Казахстане, Алматы - последующий переезд в США - вилки junior-senior 100-350k USD/year Не обязательно соответствовать каждому пункту. Если у вас сильная математическая база, исследовательское мышление и желание строить новое поколение ML-моделей — будем рады познакомиться. Контакт: @Dtrish

tldr: data science, healthtech startup, Dubai, $100-175k /year + бонусы + equity Elixi (elixi.com) - healthtech стартап на ранней стадии, который использует AI и данные для персонализированных рекомендаций в сфере здоровья и долголетия. Наша цель — сделать осознанное управление здоровьем доступным и понятным, опираясь на современные технологии, медицинские данные и машинное обучение. Проект основан серийным tech-фаундером, который уже прошёл путь от идеи до глобального бизнеса с оценкой $10B+. Сейчас мы находимся в активной фазе построения продукта. Роль: Senior LLM Engineer Занятость: full-time Локация: предпочтительно релокация в Дубай Вилка: $100–175K в год + бонусы + equity Базовые требования: 5+ лет опыта в data science, опыт с LLM APIs (+ orchestration frameworks) и понимание RAG систем Фокус на работе с LLM и AI-моделями: разработка интеллектуальных механизмов анализа данных, участие в создании AI-ассистента и рекомендательных систем, ownership LLM-платформы: модели, orchestration, evals, prompts и RAG. Отправляйте CV: @anneyh

tl;dr: senior/staff SWE, agentic search; relocation to Amsterdam/London/NY or remote Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius🧪 Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius ❤️ Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor. Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров: ⚙️ те, кто делает рантайм-часть — принимает запрос, достаёт, ранжирует и отдаёт документы под жёсткими требованиями к latency и throughput; 📁 те, кто отвечает за индексинг — строит сам индекс, считает фичи для ранжирования, занимается форматами хранения; 📍 те, кто знает, как обойти весь интернет, и обрабатывает данные в реалтайме. Поэтому, если вы строили: ⭕очень высоконагруженные, low-latency системы (например, DBMS, query-движки, storage, HFT-инфру); ⭕или рекомендательные системы и рекламными движки; ⭕или веб-кроулеры; ⭕или большие оффлайн дата-пайплайны (поисковики, соцсети, маркетплейсы; Spark, MapReduce и вот это всё); ⭕или датасеты для претрейна LLM, или онлайн-датапайплайны (Apache Beam, Kafka, Flink); ⭕или делали что-то ещё, что вам кажется релевантным — напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе. На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками. Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку. Пишите Феде @owlkov 😏

tldr: C++ Backend Engineer, от стажёра до Senior, Яндекс Поиск Привет! Меня зовут Тимофей. Мы тут с нуля пилим новый поиск — общую платформу под Веб, Картинки, Видео, Маркет и всё остальное. Ищу C++-инженеров от стажёра до сеньора. Команда молодая и сильная — ШАД, ВШЭ, Физтех. Дальше чуть подробнее, почему это редкая тема. Яндекс Поиск строит поисковую систему нового поколения — общую технологическую платформу для Веб-поиска, Картинок, Видео, Еды, Музыки, Маркета и других сервисов. Сейчас разные поиски внутри компании развиваются во многом независимо. Мы хотим изменить это: создать единую распределённую отказоустойчивую систему, которая позволит запускать поисковые и рекомендательные сценарии поверх общей технологической базы. Концептуально это похоже на Elasticsearch, но на масштабе Яндекса, с большей модульностью, разными форматами индексов и возможностью описывать запросы через простой SQL-like-язык. Проект стартует сейчас: мы проектируем Search-as-a-Service нового поколения и внедряем MVP. Это возможность присоединиться на раннем этапе и повлиять на архитектуру системы, которая определит развитие поиска в Яндексе на годы вперёд. Что предстоит делать: • проектировать новую распределённую поисковую систему; • разрабатывать поисковые индексы, кодеки сжатия и компактные структуры данных; • строить эффективный runtime и процессы индексации; • работать с системами, которые хранят десятки петабайт данных, используют сотни тысяч CPU-ядер и обрабатывают сотни миллионов запросов в секунду; • изучать существующие поисковые проекты и переносить лучшие решения в общую платформу. Что важно: • уверенный C++ и желание писать на нём; • хорошее знание алгоритмов и структур данных; • глубокое понимание многопоточности; • опыт с распределёнными системами; • понимание устройства поисковых систем и поисковых индексов будет преимуществом. Формат: • full-time; • Москва / hybrid / online — обсуждаем. Если интересно или остались вопросы — пишите: @h0tmi

tldr: Senior LLM Engineer в крупный банк. Внутренняя AI Platform, open-source LLM, агенты/RAG. Гибрид, Москва. [вилки нет, но вакансия прошла голосование на высоком доверии к автору, деньги есть] Мы в команде CIB LLM Team отвечаем за AI Platform для корпоративного бизнеса банка: LLM API Gateway, AI Chat, агентные решения, инфраструктуру для моделей и агентов, инструменты для создания AI-продуктов. Ищем LLM-инженера, который усилит нашу команду в направлении внутренних AI-продуктов, агентов, RAG и оптимизации инференса. Что делать: * отвечать за внутреннюю AI Platform и инструменты для AI-приложений; * проектировать агентов для автоматизации бизнес-процессов; * работать с RAG, tool calling и корпоративными знаниями; * оптимизировать качество, стоимость и latency инференса; * участвовать в выборе и эксплуатации open-source LLM; * доводить гипотезы и прототипы до production. Что важно: * уверенный Python; * опыт ML/DL от 2 лет; * понимание современных LLM/NLP/GenAI; * опыт production-систем на базе LLM; * понимание retrieval, routing, tool calling, memory, evaluation; * опыт с Docker/Kubernetes и микросервисной архитектурой. Будет плюсом: * глубокое понимание эвалов для LLM-систем; * опыт в self-hosted инференсе; * опыт промышленной разработки. Мы предлагаем: * возможность работать над AI Platform для крупного корпоративного бизнеса; * работу над продуктами, которыми ежедневно пользуются сотрудники банка; * сильную инженерную команду, автономность и влияние на архитектуру; * возможность работать с современными open-source моделями и GPU-кластером; * ДМС, обучение, конференции, гибрид и офис в центре Москвы. Откликнуться: присылайте резюме Камиле — @kamila_bgsh

tldr: Full-stack ML Engineer, Food2Mood, AI x foodtech, 400k–600k gross Food2Mood — AI-стартап, который строит персонализацию еды для ресторанов и food-retail: от цифрового вкусового профиля гостя до ML-рекомендаций в меню, CRM, loyalty и кассовых системах. Мы ищем сильного Full-stack ML Engineer, который готов стать технологическим лидером и возглавить существующую инженерную команду. Сейчас Food2Mood переходит от пилотов к масштабируемой платформе. Нам нужен человек, который умеет мыслить архитектурно, быстро доводить задачи до production-ready и превращать сложные интеграции в единый архитектурный рабочий продукт. Что предстоит делать: • строить архитектуру ML-рекомендаций и цифрового вкусового профиля; • развивать backend, API и data/ML pipelines; • интегрироваться с POS, CRM, CDP, loyalty и ресторанными системами; • отвечать за качество, стабильность и масштабируемость платформы. Что важно: • сильный engineering background: backend / full-stack / ML; • опыт в RecSys, LLM; • опыт работы с данным и продуктовой аналитикой • умение работать в ранней стадии, где нет готового ТЗ, есть запросы бизнеса; • готовность общаться с tech-партнерами и влиять на стратегию продукта. Особенно интересен опыт в BigTech, foodtech, retailtech, adtech, fintech, CRM/CDP, loyalty, recommendation systems или enterprise SaaS. Почему может быть интересно: Если есть опыт в построении больших RecSys систем внутри корпорации и сейчас хочется больше влияния, скорости и ownership. Условия: • 400k–600k ₽ gross; • full-time; • Москва / hybrid / online — обсуждаем Пишите и присылайте резюме: @jul_lut

tldr: Сбер, стажёр Deep Learning  (RecSys для Anti‑Fraud), 81к руб/мес 👨‍💻 Мы делаем модели против мошенничества, которые работают в real-time под high load, давай с нами! 🎯 Задача: адаптировать SASRec/HSTU/двухбашенные под антифрод. Вход: цепочка транзакций + профиль клиента, предикт на последнюю транзакцию. 🛠 Нужно: • уверенный Python, PyTorch (делал модели с нуля); • знаешь архитектуры: Transformer, YouTubeDNN, SASRec, Bert4Rec, HSTU, ARGUS - хотя бы пару; • умеешь работать с табличными признаками для DL; • понимание стратегий Negative sampling и loss-функций для задач ранжирования/классификации. ➕ Плюсы: курс RecSys с DL, экспериментировал с разными трансформерами, интерес к антифроду и BigData. 💼 Условия: оплачиваемая стажировка 3–6 мес, зп 81 тыс, занятость от 20 ч/нед, офис СберСити. 📩 Отклик: @shalamaeva В сообщении: о себе, опыт в PyTorch/RecSys, GitHub (если есть). Ловим мошенников вместе 🧑‍💻

Tldr: on-device AI lab, от фаундеров Prisma / Reface (100+ mln users), $10 mln raised, fully remote. 2 роли - ML Research Engineer, Inference Engineer Про компанию: Mirai — AI lab, разрабатывающая фундаментальную модель и инфраструктуру инференса для AI на устройствах пользователя (on-device AI), что позволяет запускать LLM локально с ультранизкой задержкой. 📱Сегодня экономика AI плохо масштабируется через облачные вычисления и GPU-инференс. Со временем значительная часть AI-нагрузок переместится с серверов непосредственно на устройства пользователей. 🔝Компания основана фаундерами Prisma labs (одними из пионеров on-device ML) и Reface (100+ млн пользователей), а также привлекла $10 млн в рамках seed-раунда. Fully remote, distributed-команда (от Лондона до Токио), английский — основной рабочий язык. Позиция - ML Research Engineer Основные направления: — quantization — speculative decoding — optimization для LLM inference — NLP / transformer research Что предстоит делать: — исследовать и внедрять новые подходы к оптимизации моделей — читать и адаптировать research papers по NLP / LLM systems — писать production-quality ML systems Нам интересны кандидаты с опытом в: — Deep Learning / NLP / transformers / LLMs — ML research / publications / open-source projects — training, fine-tuning или оптимизации моделей Будет плюсом: — research labs / Kaggle / ICPC / олимпиады — опыт реализации paper → production pipeline Контакт - @ann_rish Позиция - Inference Engineer Обязанности — Разрабатывать и оптимизировать основной inference stack, включая низкоуровневые compute kernels. — Добавлять поддержку новых model architectures, modalities, а также различных hardware/software backends. — Разрабатывать продвинутые возможности инференса, такие как KV cache paging, continuous batching, quantization. — Создавать tooling вокруг inference stack, чтобы систему было проще тестировать, понимать и надежно выводить в продакшен. Требования — Сильный опыт в low-level systems engineering — вы должны понимать, как работают компьютеры на уровне ниже прикладного программирования (application-level programming). — Уверенное владение одним из systems languages: Rust, C, C++ или аналогичными. Будет плюсом — Качественные open-source contributions. — Опыт написания высокопроизводительных GPU kernels или работы с Metal, Vulkan, CUDA и аналогичными технологиями. Контакт - @armantg

tldr: rl hackathon reinforce.fi, prizes 1000-2500$ Команда Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) запускает хакатон по построению модели, которая выбирает самое прибыльное действие на каждом шаге на основе рыночных данных. Что внутри: — реальные market-like данные — последовательности по 1000 шагов — скоринг = суммарный PnL — до 3 сабмитов в день Победители получают призы: 1 место — $2,500 2 место — $1,500 3 место — $1,000 Старт хакатона в конце июня (точная дата будет после 23 июня), регистрация уже открыта: https://forms.gle/UB71QuyUvp8mSBRo9 Подробности на странице хакатона Чат хакатона для ответа на вопросы сейчас и в ходе хакатона: https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0

tldr: продуктовый аналитик, Яндекс Лавка, поиск и AI-сценарии, 250-400к gross, Москва Ищем аналитика в команду продуктовой аналитики Яндекс Лавки — будем вместе развивать поиск и AI-сценарии в приложении 💙 Чем предстоит заниматься: - Развивать систему метрик качества поиска: находит ли нужные товары, как влияет на конверсию в покупку и сборку корзины - Анализировать поисковые запросы, находить проблемные сегменты (запросы без выдачи, с низкой конверсией, неоднозначные формулировки) и предлагать улучшения - Оценивать качество умного ассистента: как понимает запросы, где ошибается, как улучшить ответы - Проводить A/B-тесты — от формулирования гипотез до рекомендаций по запуску - Работать в связке с продактом, ML-инженерами и разработчиками Ожидаем от кандидата: - Уверенный SQL и Python - Опыт с A/B-тестами - Умение переводить аналитические выводы в продуктовые рекомендации - Интерес к поисковым технологиям и AI Что предлагаем: - ДМС с первого месяца (стоматология, чекапы, онкология, НС), психотерапия, спорт, программы для семьи и другие бенефиты Яндекса - Работу на стыке продукта, данных и технологий с заметным влиянием на то, чтобы каждый пользователь нашёл в Лавке то, что ему нужно Резюме и вопросы сюда: @avorus

tldr: аналитик, Авито, 375-470 руб/мес gross Ищем аналитика в Personalization team (ML Autotasking, Авито) ML Autotasking — внутренний продукт для продаж: мы автоматизируем всё, что помогает сейлзам продавать лучше — от рекомендаций офферов до LLM-подсказок во время звонка и «догоняющих» коммуникаций в чатах. Результат измеряется не лайками, а выручкой и эффективностью. Чем будешь заниматься: - строить RecSys под конкретного селлера и доказывать прирост качества/эффекта vs текущих моделей; - делать механизмы рекомендаций по профилю и карточкам продавца; - проектировать контактную политику и оркестрацию каналов коммуникаций с селлером(менеджер / рассылки / чат-/колл-боты); - запускать рекомендации для привлечения; - находить чувствительные прокси-метрики для быстрых решений о выкатке; - настраивать мониторинги/алерты и качественно сопровождать запуски. Кого ищем: - сильный SQL + Python, умеешь писать аккуратный воспроизводимый код; - опыт обучения ML (особенно uplift и/или рекомендации); - любишь продвинутую статистику и умеешь приземлять её в бизнес-результат; - умеешь декомпозировать и планировать работу на квартал; - берёшь ответственность и драйвишь стрим, а не «делаешь задачки». CV в личку @nikit_lebedev

tldr: ds intern, x5 group, 100к/руб, удаленка или офис в Мск Позиция: Стажер дата-аналитик Компания: Х5 Group Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!) Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва) Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross Начало стажировки: 1 июля 2026 г. 💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров! 🔬Почему у нас интересно? Более 20 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход. 😎Ты нам подходишь: - Если уже загуглил, что такое "ad-hoc" и понял, в чем суть - Уверенно владеешь Python (pandas, numpy, matplotlib и весь базовый набор для аналитики данных), SQL (join'ы, оконки), знаешь статистику и основы ML - Обладаешь аналитическим складом ума, наблюдательностью и успешно практикуешь метод пристального взгляда - Любишь мемы (желательно, но необязательно) - Преимуществом будет владение бигдатой ☺️Что мы предлагаем: - Помощь менторов на всем этапе стажировки - Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР" и вакансию направлять сюда: tg @Zzzelar

tldr: junior ds, x5 group, 260-360к/руб + бонусы, удаленка или офис Позиция: Junior DS (Causal Inference & Econometrics) Компания: Х5 Group Формат: Полный занятость (40 часов в неделю). Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса) Вилки: Оклад от 260 до 360 тыс. руб. gross + до 20% премия (уровень оклада обсуждается по итогам интервью) 💡Команда ad-hoc аналитики из X5 (Пятерочка, Перекресток, Чижик и т.д.) в поисках опытных DS-спецов с уклоном в Causal Inference и прикладную эконометрику 🔭Чем у нас предстоит заниматься? В основном - end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы. 😎Ты нам подходишь, если ты:   - Имеешь опыт работы в DS-сфере от года - Имеешь бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа) - Знаешь, что такое эндогенность, из-за чего она может возникать и как с ней бороться - Можешь отличить конфаундер от инструмента - Можешь нарисовать DAG для конкретного DGP, сможешь на нем найти коллайдеры и медиаторы - Знаком с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV) - Умеешь писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных - Знаешь SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом; 🎁Что мы предлагаем: - возможность работать удалённо или в гибридном формате; - ежеквартальные премии по результатам работы; - удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники» - широкий пакет ДМС Свои резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS Jun ad-hoc" направлять сюда: @Zzzelar

tl;dr: senior software engineer, $85k-145k base + tokens + bonus, remote Представьте, что хакеры украли у ваших друзей 18 миллионов долларов. Что делать будете? 👁‍🗨 16 апреля во время атаки на Rhea Finance, главный DeFi-хаб на NEAR, украдено $18.4M. А дальше все главные акторы экосистемы NEAR мгновенно организуются и начинают решать вопросик 🐗 За 2 минуты NEAR Intents останавливает котировки с NEAR и ловит $1M. Меньше чем за сутки хакер вычислен по ончейн-корреляциям, и Алекс Шевченко, CEO Авроры и Near Intents, пишет ему на блокчейне (и в твиттере), что деньги лучше вернуть по-хорошему. Тот соглашается, но есть проблема. Независимо от всего этого 18 апреля случается KelpDAO hack — одна из самых крупных DeFi-атак в истории. Из-за неё заморожен пул ликвидности Aave, в который вор сложил часть украденного у Rhea, и вывести деньги невозможно. NEAR пишут скрипт, который регулярно пытается это сделать — и в конце концов ловит нужный момент. Спустя неделю после атаки вся сумма получена назад. Rhea снова работает. А команда NEAR продолжает строить SHIELD — систему раннего обнаружения аномалий, чтобы уметь предотвращать ещё больше таких кейсов ➖ Атаки случаются всегда — но то, как команды вокруг NEAR умеют реагировать и защищать не только себя, но и других, дорогого стоит. Если вам интересно тоже строить инфраструктуру, которая может выдерживать вот такое — приходите в Defuse Labs. 💻 Нужен Senior SWE в команду Solver Network — лидить разработку, собственно, сети солверов, главной составляющей Near Intents. Для этого нужны: 🟢7+ лет опыта; 🟢бэкграунд в распределённых системах, high-performance networking или крупной инфраструктуре; 🟢знать TypeScript и Go обязательно, а Rust будет плюсом; 🟢опыт c on-chain исполнением на уровне протокола: переводы, адреса, крипто-примитивы. 💚бонусом: опыт с MEV, solver-сетями, auction-механизмами; кроссчейн-протоколы и криптографическая агрегация подписей; ML на оптимизационных задачах; опенсорс-опыт. Платят $85k-145k базы + токены + плюс перформанс-бонус; полная удалёнка, но не из рф/рб. Пишите с резюме и вопросами @owlkov 🍏

tldr: ML инженер, международный классифайд, 380-580к руб/мес gross Мы — команда поиска и рекомендаций в новом международном стартапе. Детали проекта пока под NDA, но часть контекста раскрыта здесь (https://www.vedomosti.ru/technologies/industries_and_markets/articles/2026/03/06/1181166-it-startap) Локация: есть офис в Москве, работать можно из любой части мира Позиция: middle/senior ML-инженер Какие задачи предстоит решать? → Обучать контентные модели как фундамент холодного старта и быстрого масштабирования поиска и рекомендаций на несколько стран и языков. → Проектировать и улучшать end-to-end пайплайны поиска и рекомендаций: разрабатывать новые генераторы кандидатов, участвовать в построении инфраструктуры фичей и обучающих датасетов. → Придумывать и внедрять сценарии использования LLM, чтобы упростить пользовательский опыт — как для покупателей, так и для авторов объявлений. Особенности работы → Результаты работы быстро внедряются в продукт и напрямую влияют на пользовательский опыт. → Высокая степень ответственности: берём задачи целиком — от идеи до внедрения. → Сильная команда с высокой планкой качества и инженерной культуры. Условия → мидл 380к - 480к gross → сеньор 460к - 580к gross Кого ищем Ребят с опытом и интересом в NLP, RecSys, поиске и построении высоконагруженных систем. Если интересно вам, или вы знаете классных кандидатов в поиске работы, пишите мне в личку @ah_pavlovskaya.

tldr: аналитики, Т-Банк, ~400–700k/мес gross + годовые премии, офис, гибрид, удаленка, мск/спб Сейчас команда активно растет, поэтому ищем middle+ и выше DA / DS / MLE в команду эффективности Путешествий Т-Банка. Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику Travel-бизнеса: помогают растить GMV и прибыль через кешбэк, ценообразование, промо, рекомендации и эксперименты. Основные направления: 1. Динамическое ценообразование и кешбэк в Travel Определять, кому, на что и сколько кешбэка / скидки дать, чтобы растить выручку без просадки маржи. Переходить от эвристик к uplift-моделям, causal-подходам, оптимизации и ML-алгоритмам вместе с продуктом и ML-командой. 2. Оптимизация маркетингового бюджета Развивать MMM, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов. Понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI. 3. Поиск новых драйверов роста Travel Генерировать гипотезы на основе продуктовых данных, исследований и экспериментов, лидировать создание новых механик и доводить лучшие решения до прода. Ожидаем от кандидата: - уверенный SQL и Python; - хорошее знание матстата и умение применять его в реальных задачах; - понимание ML хотя бы на уровне базовых принципов; - сильную продуктовую и бизнес-логику; - желание не только анализировать, но и влиять на решения. Будет плюсом: - опыт uplift-моделирования / causal inference; - опыт внедрения ML-моделей в продакшн; - знакомство с дискретной оптимизацией; - опыт в командах эффективности, рекламы, рекомендаций, pricing или Travel. Если интересно или есть вопросы - пишите в @baushkiner, расскажу подробнее.

TL;DR: • Junior+ DS в команду Внутреннего антифрода Wildberries (отдел Trust & Safety) • 200к-350к ₽ на руки • Разработка ML-моделей для антифрода, аномалий и подозрительной активности. End-to-end задачи: от анализа данных и построения датасетов до вывода моделей в прод. Классический ML, Python, SQL, LLM/NLP, мультимодальные данные • полная удалёнка ⸻ Junior+ ML Engineer | Wildberries Ищем DS инженера в команду, которая занимается прикладным антифродом и внутренней безопасностью. Делаем production ML-системы для поиска мошенничества, аномалий и подозрительных сценариев — на стыке табличных данных, текста, логов, изображений и LLM-инструментов. Что нужно делать: • Разрабатывать ML-модели для обнаружения мошенничества и аномального поведения; • Работать с большими объёмами данных: логи, транзакции, текстовые и мультимодальные данные; • Самостоятельно формировать датасеты, искать сигналы и проверять гипотезы; • Интегрировать LLM-инструменты и современные ML-подходы в прикладные задачи безопасности; Ожидаем: • Опыт разработки ML-моделей и вывода их в прод (в идеале); • Уверенное владение Python и SQL; • Хорошее понимание классического ML и работы с данными; • Готовность брать ownership за задачи и предлагать новые подходы; • Продуктовое мышление и интерес к прикладным задачам; • Будет плюсом: опыт в антифроде, NLP или работе с LLM. Условия: • Полная удалёнка (при желании есть офисы с бесплатной едой); • Зарплатная вилка: от 200к до 350к+ ₽ на руки в зависимости от уровня; • Сильная ML-инфраструктура и реальные high-scale production задачи; • Большая свобода в выборе подходов и технологий; • Доступ к крупным объёмам данных и возможность напрямую влиять на продуктовые и бизнес-метрики. ⸻ 📩 Резюме кидайте лиду → @mivankin

tldr: Founding Infrastructure Engineer, инфра-дата стартап для крипты, Netherlands, remote/onsite, $100k-140k gross + large equity piece Hydromancer — стартап, специализируйщися на дата пайплайнах для on-chain рынков (Hyperliquid). Нашими клиентами являются девелоперы приложений и терминалов, корпорации, и маркет-мейкеры / фонды. Наша дата фигурировала в Блумберге, мы прибыльные с 3-ого месяца нашего существования. В прошлом году был успешный экзит нашей B2C трейдинг дата платформы. В планах — расширение на prediction markets (Polymarket, Kalshi) и другие on-chain площадки. Мы ищем Founding Infrastructure Engineer, который готов взять на себя развитие и масштабирование нашей системы. В команде сейчас 5 человек, поэтому влияние на продукт, бизнес и архитектуру будет прямое. Мы ищем того, кто готов влиять на всю систему и быть сильно вовлеченным в бизнес в целом. Чем предстоит заниматься: • Скейлить инфраструктуру real-time дата-пайплайнов — от raw данных с нод до клиентских API и websockets. • Искать боттлнеки и методично увеличивать эффективность и снижать latency. • Владеть системой end-to-end и нести ответственность за её развитие. • Контактировать с клиентами напрямую (маркет-мейкеры, фонды, девелоперы, рисерч) и решать их задачи. • Влиять на продуктовые и архитектурные решения наравне с фаундерами. Стек: Rust, данные в Clickhouse & Redis streams Необходимо отличное знание английского - мы международная компания. Очень будет цениться опыт: • с high throughput low latency ETL pipelines • с low-level оптимизациями • в HFT / трейдинге / любой latency-sensitive инфраструктуре Если интересуешься соревновательными играми, шахматами или покером — culture fit практически обеспечен. Готовы платить $100к-140к базы, открыты к изначально большому проценту equity, и возможности заработать ещё больший процент в случае хороших результатов. У нас есть офис в Нидерландах, мы можем спонсировать рабочую визу, но открыты и к удаленной работе. Хотели бы хотя бы онбординг провести вживую. Пишите и присылайте резюме в @hiringhumans

tl;dr: senior backend engineer (Rust), ~$90k-$110k + equity, Tokyo 😀 Все хотят больше вакансий в хардкорную разработку на расте — и вот, пожалуйста, нужен Senior Backend Engineer. А подробнее: 🟡5+ лет опыта, из которых 2+ на Rust, плюс отличное знание concurrency; 🔴опыт c распределенными системами, в AAA-геймдеве(!) или хайлоад-штуками; 🟣бонусом будут: TypeScript, опыт с графовыми алгоритмами и опыт в стартапе вообще. А ещё обязателен хороший английский💂‍♀️ Noeon считают, что AI — это не только ML. И строят агентную AI-систему, в основе которой, кроме ML, лежат теория категорий, репрезентация знаний и теоретический ресёрч в теории графов. Но главное — она интерпретируема by design, а значит, сможет решать проблемы в науке, медицине, космосе и прочих областях, где важна абсолютная надёжность 💥 Платят 14-17M JPY (~$90k-$110k), дают опционы, перевозят в Токио. Гибрид из офиса с видом на Фудзи, и куча бенефитов: переводчик для врачей и банков, медстраховка, курсы японского, бизнес-класс при переезде, корпоративное жильё на первые два месяца 🔑 Пишите @owlkov 😗