ФКН: Вакансии
Открыть в Telegram
Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в лс каналу или или мне @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала ФКН: Вакансии
Канал ФКН: Вакансии (@vacancy_cs) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 18 156 подписчиков, занимая 2 190 место в категории Карьера и 36 311 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 156 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 786, а за последние 24 часа — 23, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 62.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 28.88% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 11 388 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 239 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 113.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как engineer, стартап, remote, llm, senior.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в лс каналу или или мне @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Карьера.
18 156
Подписчики
+2324 часа
+1827 дней
+78630 дней
Загружаем данные
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '26
+767
в 0 каналах
сентябрь '26
+831
в 2 каналах
Get PRO
август '26
+619
в 2 каналах
Get PRO
июль '26
+615
в 2 каналах
Get PRO
июнь '26
+438
в 1 каналах
Get PRO
май '26
+367
в 2 каналах
Get PRO
апрель '26
+573
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+726
в 5 каналах
Get PRO
февраль '26
+586
в 1 каналах
Get PRO
январь '26
+521
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+232
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+343
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+323
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+273
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+457
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+320
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+292
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+359
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+500
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+396
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+357
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+609
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '24
+312
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+388
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+492
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+629
в 4 каналах
Get PRO
август '24
+529
в 2 каналах
Get PRO
июль '24
+365
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+315
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+299
в 1 каналах
Get PRO
апрель '24
+398
в 1 каналах
Get PRO
март '24
+305
в 1 каналах
Get PRO
февраль '24
+504
в 2 каналах
Get PRO
январь '24
+219
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '23
+174
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+181
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+214
в 4 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+235
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+110
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+193
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+279
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+106
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+144
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+140
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+146
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+87
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+88
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+31
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+77
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+128
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+99
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+53
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+109
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+87
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+180
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+153
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+130
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+97
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+67
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+58
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+52
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+99
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+1 301
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 29 октября | +17 | |||
| 28 октября | +24 | |||
| 27 октября | +9 | |||
| 26 октября | +25 | |||
| 25 октября | +21 | |||
| 24 октября | +50 | |||
| 23 октября | +40 | |||
| 22 октября | +18 | |||
| 21 октября | +16 | |||
| 20 октября | +57 | |||
| 19 октября | +10 | |||
| 18 октября | +14 | |||
| 17 октября | +8 | |||
| 16 октября | +15 | |||
| 15 октября | +21 | |||
| 14 октября | +29 | |||
| 13 октября | +41 | |||
| 12 октября | +23 | |||
| 11 октября | +20 | |||
| 10 октября | +23 | |||
| 09 октября | +31 | |||
| 08 октября | +75 | |||
| 07 октября | +27 | |||
| 06 октября | +71 | |||
| 05 октября | +40 | |||
| 04 октября | +8 | |||
| 03 октября | +5 | |||
| 02 октября | +16 | |||
| 01 октября | +13 |
Посты канала
tl;dr: horizon scanner, $6k–9k/month, remote, 4mo (long-term possible), part-time possible
Нонпрофит-институт PrincInt (PIBBSS), который пылесосит разнообразных ученых, чтобы те занимались AI Safety, ищет Horizon Scanner на 4-месячный контракт 🔎
Есть вот такие проблемы:
🌟 Цели алайнмента
🤩 Понимание агентов
🌟 Философия науки алайнмента
🤩 Общество и институты после AGI
Horizon Scanner берет одну из них и составляет карту области: выясняет, кто уже этим занимается, каких исследований не хватает, находит подходящих ученых, организует встречи.
А если 4 месяца контракта пройдут хорошо — сможет возглавить исследовательскую программу, которую готовил, и стать Technical Director.
Хорошо бы иметь побольше из списка:
🤩 Опыт в AI Safety (вы давно в области, сформировали мнение, вовлечены и писали блогпосты, а лучше — пейперы);
🤩 Умение посмотреть широко на научное направление и понять, чего в нем не хватает и куда оно движется;
🤩 PhD или сопоставимый исследовательский опыт;
🤩 Обширный научный нетворк и умение коннектить людей (плюс любовь к этому процессу!).
Обещают $6k–9k в месяц на время контракта — если по итогу превратитесь в ресерч-директора, конечно, больше! Договор на 4 месяца, ремоут, но потребуется посетить хотя бы одно мероприятие (все оплатят, с визой помогут). Фултайм, но если вы очень крутой и заняты в академии, можно обсудить парттайм.
Как всегда у PIBBSS, через ~неделю вакансия превратится в тыкву. Не тяните с тем, чтобы написать Ане @heyyyanna 💌
| 2 | tl;dr: Higgsfield AI, аналитики в антифрод, продукт и growth. $100-350k/year + equity, Алматы, офис, 6 дней в неделю. Переезд за наш счёт.
Мы GenAI стартап. Через 18 месяцев после запуска вышли на $1B годовой выручки, в августе подняли Series B при оценке $5.4B.
Звучит гладко. Внутри всё куда веселее: продукт меняется каждый месяц, логирование за ним не успевает. Часто единственный способ узнать, как что-то работает - пойти и спросить того, кто это написал.
Хорошая новость - разгребать есть ради чего. Нашёл, где утекают деньги - через пару дней это уже в проде, и на следующей неделе видно, сколько долларов сэкономили. Ни бесконечных согласований, ни квартальных планов.
Плохая - темп. Работаем шесть дней в неделю, обычно по 12-13 часов, и это обычный режим. Только офис, удалёнки нет. Многим такое не подойдёт, мы понимаем.
Зато платим: $100-350k в год, бонус раз в полгода, регулярный пересмотр зарплаты и опционы. Опционы здесь работают: 133 сотрудника уже стали долларовыми миллионерами, а Goldman Sachs выкупает акции у сотрудников на постоянной основе. Переезд берём на себя.
Кого ищем:
Product Analyst
Почему человек сделал первую генерацию и больше не вернулся. Активация, удержание, оплата, тарифы и кредиты. A/B-тесты, где «эффекта нет» - тоже результат. Статистика, когорты, SQL.
Antifraud Analyst
Фермы аккаунтов, перепродажа доступа, краденые карты. Противник живой и за выходные придумывает новый обход. Нужно уметь связать аккаунты по платежам и устройствам и при этом не забанить человека, который просто очень много генерит. Опыт расследований или риска - большой плюс, SQL и Python обязательно.
Antifraud Scientist
То же поле боя, только моделями: скоринг регистраций и платежей, фермы по графу связей. Бустинги, несбалансированные классы, модели в проде. И готовность иногда открыть конкретный кейс и посмотреть на него глазами.
Growth / Marketing Analyst
Маркетинг тратит много, и каждый канал уверен, что платящих привёл именно он. Надо разобраться, кто прав. Атрибуция, инкрементальность, SQL, Python.
Отклик - @didarnrkr: позиция, резюме и пара строк о себе. Вопросы пишите в комменты - Ерзат Дулат, CTO и кофаундер, ответит на всё, включая неудобное. | 9 492 |
| 3 | tldr: ML-инженер, GigaChat, 400-700+ руб/мес гросс
Мы развиваем GigaChat и ищем сильного ML-инженера. В команде есть три направления: decision models, эмбеддинги и поиск, AI Safety. Во всех направлениях планируем мультимодальность. Вы будете вести свои задачи от подготовки данных до обучения, оценки и внедрения вместе с командой: писать код, проверять гипотезы и проводить воспроизводимые эксперименты.
Обязанности
1. Decision models
• Обучать модели принятия решений для классификации, выбора и оценки; проверять калибровку вероятностей, качество и скорость инференса.
• Разрабатывать обучающие данные и методы оценки, исследовать мультимодальные решения и внедрять модели в продукты.
2. Эмбеддинги и поиск
• Развивать Giga-Embeddings: данные и синтетика, contrastive learning, hard negatives, дистилляция в компактные модели. Разработать решения для поисковых пайплайнов, где требуется индексировать миллиарды документов.
• Проверять качество на MTEB / ruMTEB и продуктовых задачах поиска и ранжирования; развивать мультимодальность и внедрять модели в продукты. Наша Giga-Embeddings-instruct — №1 по скачиваниям среди открытых моделей Сбера на Hugging Face, №1 на русскоязычном бенчмарке ruMTEB и сопоставима по качеству с зарубежными аналогами. Также мы пишем и публикуем статьи на топовых мировых конференциях уровня A*.
3. Safety
• Дообучать LLM на безопасность через online RL: готовить данные и reward-сигналы, обучать guard-модели и оценивать устойчивость защит.
• Проводить red teaming, создавать тесты по cyber-, био- и ядерным рискам, проверять jailbreak и prompt injection; учитывать новые атаки в обучении.
• Контролировать пропущенные нарушения, ложные срабатывания и избыточные отказы; развивать безопасность мультимодальных моделей.
Требования
• Уверенные Python и PyTorch, практический опыт обучения нейросетей от 2-3 лет
• Понимание архитектур, функций потерь и оптимизации; умение готовить данные, выбирать метрики и анализировать результаты.
• Умение читать статьи и реализовывать методы в коде. Опыт post-training или готовность освоить его на практике.
Будет плюсом
• Обучение эмбеддеров и мультимодальных моделей, distributed training и оптимизация инференса.
• Online RL, RLHF / RLVR, DPO, reward- и guard-модели, red teaming; публикации или open-source вклад.
Вакансия: https://rabota.sber.ru/search/ml-inzhener-decision-models-4528616/
Вилка: 400-700+ гросс
Контакт: @ekolodin | 10 582 |
| 4 | tl;dr: founding full-stack engineer (early hire), $100k–130k + equity, remote
Мы раньше почему текстом вакансии писали? Потому что у нас монтажёра для рилсов не было🌟
Теперь и не надо: всё сделает приложение Reelful. Ему можно просто отдать эти пятьдесят видео из вашего путешествия или с корпоратива — а агент выберет из них нужное, правильно расположит и смонтирует из них эстетичный минутный ролик для соцсетей с музыкой, грамотными переходами и цветными субтитрами 🖤
За то, чтобы агенты что-то понимали в прекрасном, отвечает опытная креативная команда. А за то, чтобы всё работало — инженерная. Инженерная команда прямо сейчас — это основательница Катя Дейнека, бывшая ML-инженерка из Snapchat. Тем не менее, таким составом Reelful уже прошли speedrun — акселератор от Anderseen Horowitz, а число платных пользователей увеличивается на 20-30% в неделю. Самое время пойти поднимать раунд, но для этого сначала нужно вырастить инженерную команду вдвое.
То есть, нанять Фулстека, который будет делать ВСЕ. Что ждут:
✨ Опыт с видео или аудио (приложения, редакторы, рендеринг, кодирование, плееры)
ЛИБО
✨ опыт с агентными пайплайнами, которые вы создавали и улучшали.
✨ Софт-скиллы и чувство вкуса — нужно много и близко взаимодействовать с креативной командой.
✨ Вы готовы жить в хаосе задач раннего стартапа, и при этом уважаете дедлайны.
🌟 Сильный английский + вам ок работать по времени Сан-Франциско.
Обещают $100k–130k + эквити как положено early hire, удаленка (кроме РФ и Беларуси).
Пересылайте друзьям и пишите сами: @heyyyanna 🪄 | 11 412 |
| 5 | tldr: L5 TechLead/Senior MLE @ Snapchat; London office, help with relocation; ~290k TC.
Привет! Ищу ML Tech Lead к себе в команду в Snapchat 👻
Локация: Лондон (помогаем с релокацией)
Деньги: £125k base + ~$215k stock в год
Что делает команда:
Consumer GenAI — это экспериментальные пользовательские сценарии: от image/video editing и генерации картинок под разными соусами до совсем экспериментальных штук вроде «сгенерируй песню для моего друга из вот этого сообщения». Всё это на масштабе Snapchat, с миллионами пользователей и возможностью быстро доводить идеи до прода.
Что предстоит делать тебе:
Много экспериментировать, быстро прототипировать и шипать в прод. Сейчас мы активно инвестируем в cost/quality optimization генеративных моделей: роутинг между моделями, post-training под конкретные сценарии, evaluation и всё такое. При этом задачи довольно динамичные — что именно будем делать через год, сказать сложно, но скучно точно не будет :)
Ищу человека, который будет главным техническим экспертом по ML в команде: сможет выбирать подходы, оценивать trade-offs и задавать направление остальным.
Что ожидаю от кандидата:
- Хорошо понимаешь, как работает image/video generation внутри и снаружи, знаешь, что и где можно подкрутить
- 5+ лет в ML, хотя бы 2 из них в computer vision / visual GenAI
- Есть опыт техлидства и готовность брать ownership за технические решения и результат команды
- Понимаешь, что хорошими offline-метриками история не заканчивается — важно, как модель ведёт себя в проде и что получает пользователь
- Умеешь и быстро прототипировать и доводить результат до production-ready состояния
- Свободный английский
- В идеале уже находишься в Лондоне, но готовы перевозить
Если интересно — пишите напрямую, с удовольствием расскажу подробнее. Подавайтесь даже если не уверены, что подходите под все требования :)
Можно либо податься на сайте, либо мне в тг прислать резюме - как больше нравится.
Контакты:
- Telegram: @anik_working
- Вакансия: https://careers.snap.com/job?id=R0046654
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexander-nikolaichik/ | 13 182 |
| 6 | tl;dr: Middle Backend Engineer, Golang, 323k-476k RUB gross/month + bonus, Moscow or Tashkent Office/Hybrid/Remote
Middle Backend Engineer в международный классифайд
listee.uz — международный классифайд-стартап, основанный командой из Google, Яндекса и Авито. Мы только что вышли на рынок Узбекистана и планируем активное расширение географии в Средней Азии и на Ближнем Востоке. Подробнее про нас можно прочитать тут, а про CEO тут.
Меня зовут Дима, я руковожу отделом разработки опыта покупателей и отвечаю за всю покупательскую воронку: привлечение, главная, поиск, мессенджер, звонки и другие каналы коммуникации, поиск, рекомендации, а также языковые сервисы.
Нанимаю мидлов-бэкендеров (Go) в две свои команды: уже сформированную команду поиска и рекомендаций и новую команду языковой платформы и core-сервисов.
Кандидату в команду поиска предстоит:
- Разрабатывать и поддерживать поисковые сервисы по полному циклу жизни объявлений: от индексации до финального ранжирования и пайплайна learning to rank.
- Поддерживать новые языки в поиске и рекомендациях;
- Совместно с командой Data Science улучшать ранжирование.
Кандидату в языковую/core-команду предстоит:
- Разрабатывать и поддерживать пайплайны online- и offline-переводов контента и интерфейсов;
- Помогать команде Data Science оптимизировать инференс inhouse-моделей переводов;
- Разрабатывать подходы для быстрой доставки переводов от разработки к редакторам и обратно;
- Разрабатывать и поддерживать сервисы хранения ключевых данных компании: объявления, пользователи, персональные данные и тд;
- Работать с различной облачной и кросс-региональной архитектурой, обеспечивая стабильность системы и консистентность данных.
Чего мы ждём от кандидата:
- От 1 года коммерческой разработки на Go. C++ или Rust тоже подойдут, если вы готовы перейти на Go. Стажировку в бигтехе с ощутимыми результатами работы тоже засчитываем в опыт;
- Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
- Кругозор и интерес к БД, распределённым системам, их оптимальности, перфу и отказоустойчивости.
Что мы предлагаем:
- Сильную команду с Физтеха, ФКН, Матфака ВШЭ и из Кембриджа, которая регулярно тусуется в офисе в Москве;
- Офисы в Москве и Ташкенте;
- Возможность любого формата работы: от офиса до полной удалёнки;
- Возможность трудоустройства в РФ со всеми необходимыми IT-аккредитациями и льготами либо трудоустройства за рубежом;
- Оклад 323 000–476 000 рублей gross + премию 10%;
- ДМС, компенсацию питания, спорта, оборудования рабочего места и т. п.
Отклики и вопросы направляйте напрямую мне в ЛС @shambricool или в LinkedIn. | 11 735 |
| 7 | tldr: стажер аналитик, X5 Group, 100к руб/мес
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: Октябрь Asap 2026
💡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 | 10 298 |
| 8 | tl;dr: Senior ML Engineers (TTS or ASR), Python / C++, $80k-150k/year + equity, remote
Вас тоже бесит, что в русском кино все вечно бормочут, хоть субтитры включай? Скоро их получится нормально переозвучить 🎞
На самом деле, Palabra разрабатывает AI для синхронного перевода созвонов, стримов и вебинаров, который сохраняет оригинальный голос. Но кто нам запретит?
🐗 Деньги есть, речь идет о семизначных цифрах. А именно — $8.4M с пресида; среди инвесторов: фонд сооснователя Реддита, бывший руководитель продукта в DeepMind и ранний бэкер ElevenLabs.
🔉 Что делает TTS Engineer:
‣ Обучает собственную TTS-модель на кластерах H100;
‣ Разрабатывает zero-shot клонирование голоса между языками;
‣ Снижает задержку стриминга для realtime-перевода (недавно модель была №1 по минимальной задержке, сейчас №2 по скорости синтеза).
🎤 Что делает ASR Engineer:
‣ Строит speech-to-text модели;
‣ Улучшает конвейер перевода speech-to-speech.
От обоих ждут:
🧙+ лет опыта ML-инженером (конкретно для TTS важно 3+ в speech tech);
💅 Hands-on опыт с LLM;
🎓 Степень в CS или смежной области.
Обещают $80k-150k/year + equity, ремоут, но если вы в России / Беларуси — помогут переехать.
В любое время дня и ночи: @skaterina_64 🦉 | 10 138 |
| 9 | tldr: Agentic Lab, Forward Deployed Engineers (Junior / Middle / Senior), 200-500k RUB / month + bonus, Remote с оформлением в РФ
Что предстоит делать:
- Разрабатывать industry-grade AI-решения поверх нашей платформы: agentic workflows, tool calling, RAG, memory и human-in-the-loop контуры
- Проектировать multi-agent системы без жёсткой привязки к конкретному фреймворку или SDK — с логикой взаимодействия агентов, состоянием, памятью, маршрутизацией и обработкой ошибок
- Оценивать и оптимизировать качество LLM-пайплайнов — Langfuse, собственные evals и метрики качества, latency, cost и reliability
- Интегрировать AI-системы в существующий IT-ландшафт клиентов и доводить решения от прототипа до production
Ждём от вас:
- Релевантный опыт работы в AI/ML, backend или software engineering
- Для Mid/Senior-уровня: подтверждённый опыт проектирования и запуска LLM-based систем в production, а также деплоя и оптимизации open-weight LLM
- Уверенный Python и опыт разработки production-систем
- Уверенная работа с PostgreSQL и векторными БД; плюсом — ClickHouse/Greenplum и Redis
- Business acumen — понимаете бизнес-задачу и отвечаете за ценность решения, а не только за техническую реализацию
- Ownership и проактивность — готовы самостоятельно вести задачу от постановки до работающего результата
Что даём:
- Конкурентную рыночную компенсацию
- Реальные enterprise-задачи: онтологическая платформа, multi-agent системы, корпоративные интеграции и внедрение AI в реальные бизнес-процессы
- Возможность влиять не только на клиентские решения, но и на архитектуру и развитие платформы
- Гибрид / удалёнка с оформлением в РФ
Контакт: @hollywoodeyes | 12 972 |
| 10 | tldr: Middle-Senior Golang Engineer, 5–6k USDT (сеньоры — 8-10k, можно выше), удалёнка, можно из РФ
Ищем Middle-Senior Golang Engineer в международный быстрорастущий крипто-банк — соединяем традиционные финансы и цифровые активы для институциональных клиентов. Стартап, ядро команды — финалисты ACM ICPC, высокая инженерная планка.
Над чем предстоит работать:
• интеграции с платёжными провайдерами и криптоинфраструктурой: подключение новых поставщиков, работа с их API, обработка сбоев и расхождений;
• бэкенд платёжных и транзакционных сервисов на Go: надёжность, идемпотентность, консистентность денежных потоков;
• аналитика и внутренние инструменты: сбор данных по транзакциям, отчётность, метрики для продукта и операций;
• сложный рефакторинг: разбор быстро выросших частей системы и приведение их в порядок без остановки продукта;
• проектирование новых сервисов с нуля — от схемы данных до выката в прод.
Задачи максимально разнообразные: это не «пилить один микросервис два года», а полный спектр от низкоуровневой интеграции до продуктовой аналитики.
Что ожидается от кандидата:
• уверенный Golang: конкурентность, профилирование, понимание того, что происходит под капотом;
• system design на уровне сервиса: спроектировать компонент, выбрать хранилище и способ взаимодействия, обосновать решение;
• опыт работы с реляционными БД, очередями и внешними API в проде;
• умение эффективно пользоваться AI в разработке — это не бонус, а рабочий инструмент, которым мы пользуемся ежедневно;
• самостоятельность: брать задачу с размытыми границами и доводить до прода.
Опыт в финтехе, платежах или Web3 будет плюсом, но не обязателен — умение быстро разбираться ценим выше доменного опыта.
Вилка: middle+ — 5–6k USDT, senior — 8-10k USDT (оплата криптой). Для классных кандидатов можем рассмотреть выше.
Формат: полная удалёнка, можно с РФ.
Резюме присылать: @dlsrom | 14 316 |
| 11 | tl;dr: Research Engineers, Berkeley, $230k-930k/year
Какие новости в AI Safety? Например, агенты OpenAI два месяца незаметно координируются на доске объявлений, а потом ломают Hugging Face. Mythos с фейковых гитхаб-аккаунтов давит на живого разработчика, чтобы тот принял PR. Вдалеке чьи-то агенты четыре дня небезуспешно атакуют государственные системы Тайваня.
Но есть и хорошие новости! Наша любимая и, наверное, самая громкая за лето — запуск Resolution, первой большой лаборатории, делающей ставку на теоретический алайнмент 🚀
Фаундер — Джеффри Ирвинг, бывший лид сейфти-команд в OpenAI и DeepMind и соавтор TensorFlow.
Resolution получили фандинг на $160M и людям не придётся выбирать между деньгами и импактом — к ним, недолго думая, уйдут люди и из академии, и из фронтирных лаб.
Им нужны Research Engineers. Для них есть два трека: один — помогать автоматизировать ресёрч и строить инфру для всей организации сразу, другой — стать частью конкретного ресёрч-направления.
В любом случае, базовый минимум такой:
⏺вы разработчик/-ца из FAANG, AI-лабы, оч крутого стартапа или чего-то похожего по уровню;
⏺вы очень шарите в PyTorch/Jax и распределенном обучении;
⏺вы готовы много, но внимательно использовать AI в работе;
⏺вас правда мотивирует алайнмент и вы хотите лично в него контрибьютить.
Роскошный максимум: опыт с Lean и автоформализацией, опыт скейлинга ML-cистем до 100B+ параметров, опыт с CUDA или GPU-оптимизациями.
Помогают переехать в Беркли, делают H1B(!) без лотереи(!!). Для очень-очень редких людей готовы рассмотреть удалёнку. Платят $230k-930k в год (д а).
Пишите DM @yourdivna 🤍 | 13 712 |
| 12 | tldr: ML Tech Lead (LLM-агенты), 700к гросс, удаленка по миру
Контекст
Лучи — онлайн-страховая (ДМС, >1 млн застрахованных) со своей телемед-клиникой. Строим ИИ-медицину: агентную систему, которая снимает с наших врачей и операторов рутину — сбор анамнеза и контекста по записи, саммаризацию медкарты, драфт заключения, проверку назначений. Команда (3 ML, 2 BE, SA + QA) уже собрана — нужен техлид команды: архитектура, ключевые технические решения, код-ревью, доведение системы до прода. People management (найм, 1:1, перформанс-ревью) в роль не входит, но можно включить при желании.
Задачи
Ближайшие 3 мес: довести пилот сбора анамнеза до прода в клинике — архитектура агента (LangGraph), оркестрация и управление контекстом, evaluation-контур с разметкой врачей, метрики качества и стоимости на запрос.
6–12 мес: расширить систему на саммаризацию медкарт и драфт заключений, поднять контур дообучения на данных клиники (SFT/LoRA), вывести решение на масштаб всей клиники с контролем экономики.
Что нужно
— 4+ лет в ML, есть выведенные в прод LLM-решения под реальной нагрузкой;
— RAG, агентные архитектуры, MCP; дообучение (LoRA/QLoRA/SFT);
— Python, FastAPI, Docker/k8s, Kafka/RabbitMQ;
Плюс: MedTech, NLP на медтекстах, vLLM/SGLang в проде.
Стек: Python 3.13, FastAPI, PostgreSQL, LangGraph, MLflow, Kafka, k8s.
Формат: фултайм, трудовой договор / ГПХ, российское ЮЛ. Удалёнка из любой точки мира или гибрид (офис — Москва, м. Савёловская).
Вилка: 600–700 тыс. руб. gross + ДМС Лучи себе и детям, 28 дней отпуска.
Писать: Артем Дерут, @artemderut | 14 384 |
| 13 | tldr: DevOps / DevSecOps, $5000–8000, финтех (платежи), полная удалёнка
Мы делаем сервис маршрутизии для платежных систем для одного европейского клиента. Стабильно работаем уже 3 года, выросли в 2 раза за последний год. Один из фаундеров с ФКН, в команде ~20 человек.
Кого ищем
Ищем первого выделенного инженера инфраструктуры - DevOps и сетевика в одном лице. Сейчас всю платформу тянет сооснователь, и вы забираете инфраструктуру на себя: сети и сегментацию контуров, облако, CI/CD, мониторинг, отказоустойчивость.
Задачи
— CDN и домены на масштабе. Десятки доменов, у каждого своя связка DNS, TLS и CDN-конфигурации — большой постоянный пласт работы, всё нужно привести к управлению как кодом.
— Защита от DDoS. Атаки — часть повседневности, нужна эшелонированная защита на уровне CDN и приложения.
— Uptime, близкий к 100%. Работаем с деньгами, отказоустойчивость — главный KPI роли.
— Kubernetes. 5 managed-кластеров в DigitalOcean, изоляция нагрузок через ноды, taints и namespaces.
— Observability. Есть Fluent Bit → Elasticsearch, Kibana, Grafana. Довести до зрелости: метрики, трейсинг, SLO/SLI, алертинг без ложных срабатываний.
— Security и IaC с нуля. SSO, PAM, bastion (Teleport), секреты, mTLS. CI/CD уже в GitLab — дальше декларативный IaC и GitOps.
Ждём
— От 5 лет в DevOps / SRE / инфраструктуре
— Уверенный Linux и сети: TCP/IP, DNS, TLS, маршрутизация, балансировщики
— Kubernetes в проде не на уровне «применить манифест»
— Python или Go (либо уверенный Bash и готовность писать)
— Практика CI/CD, IaC, мониторинга; опыт в security/DevSecOps
— Самостоятельность: вы единственный инженер инфраструктуры
Особенно ждём кандидатов с опытом CDN и WAF или из отделов ИБ.
Стек: Kubernetes (DigitalOcean) · GitLab CI · PostgreSQL · Redis · Elasticsearch · Fluent Bit · Kibana · Grafana · Imperva · Qrator · Cloudflare
Плюсы: много greenfield, полная автономия, managed-инфраструктура, гибкий график.
Резюме и вопросы: @alexkermk | 12 375 |
| 14 | tldr: PhD-позиция в KTH (Стокгольм) по федеративному обучению, теории информации и кодированию
В KTH Royal Institute of Technology открыта оплачиваемая позиция аспиранта в совместном проекте KTH и Technical University of Denmark (DTU):
Efficient and Resilient Decentralised Federated Learning via Compression and Coding
📍 Основное место работы — KTH, Стокгольм
🇩🇰 В рамках 4-летней PhD-программы суммарно около одного года предполагается провести в DTU в Дании. Этот период можно разбить на несколько исследовательских визитов.
Чем будем заниматься
Проект посвящён децентрализованному federated learning — без центрального сервера, с акцентом скорее на математическую и коммуникационную инфраструктуру распределённого обучения, чем на разработку самих ML-моделей.
Основные темы:
• communication-efficient federated learning;
• lossy compression градиентов и обновлений моделей;
• gradient coding и устойчивость к медленным/отказавшим устройствам (stragglers);
• information theory и coding theory для распределённого ML;
• устойчивость и безопасность децентрализованных систем обучения.
Цель — понять, как строить распределённое обучение в условиях ограниченной пропускной способности каналов и ненадёжных узлов, сохраняя при этом качество обучения.
Проект выполняется совместно командами KTH и DTU.
Руководители:
• KTH: Prof. Ragnar Thobaben, Prof. Mikael Skoglund
• DTU: Prof. Søren Forchhammer, Asst. Prof. Stanislav Kruglik
Кого ищем: нужен кандидат с сильной математической подготовкой и интересом к теоретическим аспектам ML и коммуникационных систем.
Особенно релевантен опыт/образование в областях:
• information theory;
• coding theory;
• communications / signal processing;
• distributed или federated learning.
Условия: это полноценная оплачиваемая PhD-позиция в KTH с трудовым контрактом, а не обучение за свой счёт.
Программа рассчитана на 4 года full-time. Возможна небольшая доля преподавания/административной работы, в соответствии с правилами KTH.
Текущая зарплатная шкала KTH для PhD:
• старт — 33 700 SEK/месяц
• после первого года PhD — 34 700 SEK/месяц
• после второго года — 36 700 SEK/месяц
• после третьего года — 38 500 SEK/месяц
Суммы указаны до налогов.
📅 Дедлайн подачи: 24 сентября 2026
🔗 Описание позиции и подача заявки:
https://www.kth.se/lediga-jobb/963264?l=en | 10 553 |
| 15 | tldr: Product Analyst в Playrix, от уровня middle и выше, от $5k на руки/мес и выше, удаленка по миру
Playrix — крупнейший мобильный издатель в Европе, мы стабильно входим в мировую тройку по прибыли. Наш масштаб: 160M+ MAU, 30M+ DAU, $3B annual turnover и 7 ПБ данных.
На проекте можно работать с большой аудиторией, быстрыми LiveOps-циклами и фичами, которые реально меняют ежедневный опыт игроков по всему миру. Продуктовые изменения дают +5% ARPU и выше - а значит, можно видеть реальный бизнес-импакт своей работы.
Задачи:
• проектировать, сопровождать и глубоко анализировать A/B-тесты, используя CUPED, bootstrap и другие статистические методы;
• разбирать нестандартные результаты экспериментов, сегментировать аудиторию и формировать рекомендации для продукта;
• балансировать игровые фичи и события: определять сложность, награды и ключевые параметры механик;
• моделировать поведение игроков и игровую экономику, в том числе при отсутствии исторических данных.
Что важно:
• сильная математическая база - статистика и теория вероятностей;
• опыт продуктовой аналитики и A/B-тестирования от 3х лет;
• уверенные SQL + Python;
• умение связывать анализ с бизнес-результатом и работать в условиях неопределенности.
Стек: Databricks, PySpark, Airflow, Redshift, S3, Tableau, Amplitude.
Формат: full-time; мы remote first, но можно работать в одном из наших офисов в Сербии, Кипре, Армении, Грузии или Казахстане
Компенсация: от $5,000 net. Верхняя граница не фиксирована: готовы гибко обсуждать условия с сильными кандидатами
Подробнее о команде: https://plrx.me/28isTEHqBp
Если интересно — пишите @alisa_kh25 | 9 701 |
| 16 | tl;dr: senior backend engineers, £100k-200k/year + equity, London / SF
Apollo Research ищут синьорных бэкендеров — помогать ставить эксперименты над фронтирными моделями до релиза. Мы думаем, что это может быть веселее, чем работать в бигтехе 🙂 А вы? 👀
Apollo делают эксперименты про scheming: умеют ли модели хитрить, и что с этим делать. В их ресёрче модели догадываются, что их тестируют, игнорируют инструкции пользователей и притворяются глупее, чтобы их не выключили — а учёные придумывают хитрые сценарии, подсовывают моделям фейковые документы и пытаются воспитать в них ложные убеждения. Apollo официально коллабятся с OpenAI — прочитать их недавнюю совместную статью можно тут.
Вот примеры того, что можно делать на этой роли:
✨ инфраструктуру и инструменты для ресёрча — например, сервис, который одновременно следит за тысячами экспериментов и сам подсвечивает интересные находки;
✨инструменты для оркестрации, чтобы ресёрчеры могли запускать эти самые тысячи экспериментов параллельно на удалённых машинах (а агенты из них не сбегали 🏃♂️)
✨ дата-пайплайны и хранилища, чтобы собирать и хранить транскрипты экспериментов для дальнейшего анализа.
✨ агентов и MCP-инструменты, чтобы автоматизировать разработку и ресёрч;
В команде Apollo — выпускники Оксфорда и Кембриджа, ex-CTO, бывшие инженеры и ресёрчеры из Гугла, Яндекса и OpenAI, а фаундер вошёл в TIME100 AI 2025. В общем, умные и интересные коллеги вам точно обеспечены, но и планка тоже высока! 🤸♂️
Вам помогут:
➰ 5+ лет опыта;
🩷 отличное знание Python;
➰ ачивки: фаундерский опыт, опыт лидом в бигтехе или стартапе, дипломы всеросов и ICPC и всё остальное, чем вы гордитесь,
➿ мотивация делать мир будущего безопаснее. Хорошо, если вы что-то знаете про AI safety-домен, но если нет — пусть это вас не останавливает!
Платят £100k-200k + equity, перевозят в Лондон, а недавно открылся офис в Сан-Франциско, если вы вдруг уже в США.
Пишите Кате @skaterina_64 👨🚀 | 11 647 |
| 17 | tldr: higgsfield AI, ML/data engineers, 90-350k USD / year + equity, Казахстан -> US
Мне тут принесли вакансии в higgsfield, которых нигде больше нет 🤫
Higgsfield AI — самая быстрорастущая генеративная AI-компания: $500M годовой выручки (ARR), 25M+ пользователей по всему миру, 6M+ генераций в день, и среди наших клиентов — 390 брендов из списка Fortune 500. Мы работаем на самом фронтире AI-видео и next-generation креативных инструментов. Присоединиться к Higgsfield — значит стать частью команды, которая формирует будущее AI-native продуктов.
Наши ML вакансии
• Senior Applied ML Engineer mid+/ senior (salary: 200 - 350K USD per year). От 5 лет коммерческого опыта (must have)
• ML Engineer (Data Engine) mid/senior (100-250K USD per year)
• Data Acquisition Engineer mid/senior ( salary: 90 - 180K USD per year). Работа с парсингом данных, от 3х лет коммерческого опыта
Условия:
• Офис в Казахстане, Алматы (полное сопровождение релокации)
• Последующий переезд в США
• Equity c первого дня
Контакт: @Eka_Esenturova | 12 866 |
| 18 | tldr: Авито, Middle Data Scientist (CV/OCR), 269–413К на руки
Ищем Middle Data Scientist в команду Horizontal ML Technologies в Авито. Команда развивает горизонтальные ML-технологии: OCR, компьютерное зрение и VLM. Решения используются в модерации, антифроде и распознавании документов.
Над чем предстоит работать:
🖇 развивать OCR-платформу: улучшать распознавание текущих типов документов и добавлять новые;
🖇 строить CV/OCR-пайплайны: детекция и распознавание текста, классификация, оценка качества изображений, пре- и постпроцессинг;
🖇 разрабатывать VLM-решения: fine-tuning через LoRA, prompting, проектирование архитектуры и оценка качества;
🖇 собирать и размечать данные, в том числе генерировать синтетические датасеты;
🖇 оптимизировать инференс и выкатывать модели в прод высоконагруженных сервисов.
Что ожидается от кандидата:
🖇 3+ года практического опыта с ML-моделями в Computer Vision;
🖇 умение самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшена;
🖇 хорошее понимание CNN и трансформеров для классификации, детекции и сегментации;
🖇 практический опыт с современными VLM;
🖇 уверенный Python, PyTorch и знание классического CV/OpenCV;
🖇 опыт оптимизации и вывода моделей в прод.
Опыт с OCR и Go будет плюсом.
Вилка: 269–413К на руки
Формат: Москва / удалёнка, можно работать из офисов Авито.
Вакансия: https://career.avito.com/vacancies/data-science/20301/
Писать: @artermiloff
PS: также есть открытые вакансии middle+/senior в команды LLM, автомодерации, рекомендаций и тд. | 13 792 |
| 19 | tldr: middle backend/frontend developers, ~300k руб/мес, можно в usdt, все роли удаленно
Мы делаем сервис маршрутизии для платежных систем для одного европейского клиента. Стабильно работаем уже 3 года, выросли в 2 раза за последний год. Один из фаундеров с ФКН, в команде ~20 человек.
Сейчас ищем сразу 3 роли
1) backend developer (go)
2) backend developer (python)
3) frontend developer (react)
Особенности:
- Быстрый цикл релизов
- Высокая скорость принятия решений
- Дружная команда из 20+ человек, ребята в том числе из Вышки, Физтеха, ИТМО
- Оплата в usdt/rub
Задачи Go/Python backend:
- реализация масштабируемых API
- реализация сложных систем маршрутизации транзакций между различными провайдерами
- интеграции API провайдеров
- работа со сложными механиками
Задачи Frontend:
- разработка сложных дашбордов
- отображение многоуровневых структур
- работа с данными в реальном времени
Стек технологий: Go, Python, React (front), PostgreSQL, Redis, Elastic, Kunernetes
Требования:
- активное использование Claude/Codex/Cursor и тд последний год
- Коммерческий опыт бекенд-разработки на Go/Python 2+ года для позиций backend, на react для фронтенда
- будет плюсом: образование МФТИ/Вышка/МГУ, высокий рейтинг на CF/олимпиадные достижения
Контакт для связи: @mipthr | 11 922 |
| 20 | tldr: аналитик-разработчик, Яндекс Поиск, Картинки, 300-450k gross, Москва
Ищем аналитика-разработчика в команду офлайн-метрика для повышения качества Поиска Картинок в один из самых сильных отделов аналитики Яндекса.
Чем предстоит заниматься:
- Оценивать качество выдачи: проводить сравнения с конкурентами, определять сильные и слабые зоны, придумывать метрику выдачи
- Автоматизировать разметки с ростом качества: мы – одно из немногих мест, где людей действительно заменяют на LLM/VLM модели, при этом делаем это с экономией и ростом качества
- Замерять качество различных компонент сервиса Поиска Картинок
- Работать в плотной связи с мощной командой ML-инженеров
Ожидаем от кандидата:
- Ясный ум и желание работать
- Уверенный SQL и Python
- Сильное продуктовое мышление
- Интерес к поисковым технологиям и AI
- Работа в сфере LLM / VLM будет плюсом
Что предлагаем:
- Компенсации подписок на ИИ, ДМС с первого месяца (стоматология, чекапы, онкология, НС), психотерапия, спорт, программы для семьи и другие бенефиты Яндекса
- Работу в продукте с миллионными аудиториями, где все еще можно очень сильно влиять на продакшн
Резюме и вопросы сюда: @NDamirov | 12 334 |
