ФКН: Вакансии

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.

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

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 🦉

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

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

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 🤍

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

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

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

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

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 👨‍🚀

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

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.

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

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

tldr: Аналитик операционной эффективности, Т-Бизнес (M-сегмент) — 220–450k ₽ gross, гибрид или удалёнка из РФ Т-Бизнес — направление Т-Банка для предпринимателей и компаний: 1,5 млн клиентов и 30+ продуктов. Наша команда отвечает за эффективность продавцов и развивающих менеджеров в крупном бизнесе (M-сегмент). Ищем аналитика, который задрайвит стрим операционной эффективности и ответит на ключевые вопросы направления: как приоритизировать работу с клиентами, как эффективно распределить рабочее время менеджера и как отличить настоящий результат от накрученных показателей. Что делать • Формировать, приоритизировать и планировать аналитические задачи направления. • Дизайнить эксперименты и подводить их результаты. • Применять ML-подходы для повышения эффективности операционных процессов. • Развивать аналитическую инфраструктуру и отчётность направления. Что ждём • Опыт в продуктовой или дата-аналитике. • Сильные SQL + Python. • Понимание базовых ML-концепций: классификация, кластеризация, регрессия — и когда что уместно. • Умение дизайнить метрики и критерии их оценки, опыт A/B-тестов или альтернативных методов проверки гипотез. • Опыт с BI (Tableau, Power BI, Redash и др.). Условия • 220–450k ₽ gross (Junior / Middle / Middle+). • Гибрид или удалёнка из РФ. • Направление, которое вы ведёте сами: от постановки задач до внедрения решений в процессы продаж. • Сильная команда и большая зона ответственности с первого дня. Контакт: @SolMaxx1

TL;DR: продуктовый аналитик Middle+|Senior в команду Сейвов и Фондов Яндекс Финтеха, от 350k ₽/мес gross (зависит от грейда), фултайм, офис/гибрид, Москва. Ищу Middle+|Senior аналитика к себе в команду накопительных продуктов Яндекс Финтеха Мы развиваем Сейвы — вклады, накопительные счета, а также инвестиции в Фонды в экосистеме Яндекс Финтеха. Сейчас направление активно растёт, и ищу ещё одного сильного аналитика в команду. Чем предстоит заниматься: — искать точки роста продукта: от привлечения и воронки открытия до удержания денег клиентов; — проектировать и анализировать A/B-тесты, считать инкрементальный эффект; — работать с маркетингом: CAC, эффективность каналов, каннибализация и атрибуция; — разбираться в экономике продукта: P&L, стоимость фондирования, ставки и поведение клиентов; — много работать вместе с продактами и реально влиять на решения и запуски. Задачи довольно исследовательские: готового ответа часто нет, поэтому хочется человека, которому интересно не только посчитать метрику, но и разобраться, почему она изменилась и что с этим делать. Кого ищу: Middle+|Senior. Нужны уверенные SQL, Python, матстат и продвинутый опыт с A/B-тестами. Опыт в финтехе необязателен — важнее сильная продуктовая база и понимание экономики. Формат: фултайм, Яндекс, офис/гибрид. Вилка: от 350 тыс рублей до налога (зависит от грейда) Вакансия: https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitik-v-komandu-nakopitelnih-produktov-finteha-43421?utm_source=space Можно откликаться по ссылке или написать мне в личку — с удовольствием расскажу про команду и задачи (могу напрямую зареферрить). Контакт: @kiryanovvlad

tl;dr: mobile / full-stack engineers, TypeScript + React + Python, £90k-165k + equity, London Куда инвестируют одновременно фонд основателя YC, бывший Head of Strategy Майкрософта и футболист, забивший победный гол в ЧМ-2014? ⚽️ Как оказалось, в Seamflow — стартап, ускоряющий сертификацию изобретений. Они вышли из стелса и теперь мы наконец знаем, от кого же был их x14-oversubscribed сид. А заодно и состав их advisory борда — и это в мире сертификации примерно как если бы вокруг поискового стартапа собрались бывшие руководители Google и Bing. TIC, многомиллиардная индустрия, которая сертифицирует всё физическое — от авиадвигателей до ветряных турбин — держится на ручной проверке документов. Seamflow помогает её ускорить: читает документацию, сверяет с требованиями регуляторов и готовит черновики отчётов. Теперь люди могут принимать решения и выпускать новые штуки в мир в разы быстрее. Выручка у ребят уже семизначная, впереди Series A (хотим знать, будут ли там ещё футболисты???)🌱 Инженеры им нужны такие: 📱Mobile Application Engineer — опыт с кроссплатформенными фреймворками, бэкендом и внедрением AI-продуктов; готовность иногда работать с нативной частью приложений и размышлять про offline-first. 🤩 Full-Stack Engineer — опыт, где вы отвечали за фичи целиком, от интерфейса до API и модели данных, и строили софт прямо у клиента. 💜 И другие: если вы просто очень крутой, то тоже пишите — есть open application. Планка примерно уровня бигтеха, AI-лаб, трейдинга или быстрорастущих стартапов. Фаундерский опыт — тоже большой плюс! 🦄 Стек: TypeScript, React на фронте и React Native на мобиле, Python на бэке, LLM везде. Платят £90k-165k + equity. Офис в Лондоне, 6 дней в неделю — интенсивно, но нанятые кандидаты говорят, что вайбы хорошие❤️ Пишите Кате @skaterina_64 с вопросами и резюме! 😇

tl;dr: ML & full-stack engineers, £85k-165k + bonus + equity, London Страхование — это круто: можно хеджировать значительные личные риски, скидывая в общий пул небольшие суммы денег. ✨ Цивилизация!✨ Вот только ждать даже несложных выплат по иску можно месяцами — потому что индустрия медленная и нетехнологичная. Хорошо, что на любую медленную индустрию найдётся быстрый стартап — и сегодня это британские Claimsorted. Claimsorted занимаются обработкой страховых исков. Само по себе это не редкость: многие страховые работают через подрядчиков. Claimsorted просто делают это в три раза быстрее конкурентов: AI-агенты принимают решения по типовым кейсам за минуты, проверяют комплайенс и ищут фрод, а сложные случаи разбирает своя команда страховых экспертов 😮 Фаундеры делали иншуртех до этого, поэтому нишу понимают отлично — как результат, ребята выпустились из YC, привлекли $15M+ инвестиций и 30+ клиентов-страховщиков, через которых идут иски по портфелям с премиями на $100M+. Нужны: ML-engineers — превращать claims-процессы в AI-воркфлоу: 🔵2+ года в AI/ML (инжиниринг или ресёрч) ▫️ваши проекты влияли (положительно!) на ключевые метрики компании; ◾️любите быстро шипить; ❤️умеете работать с нетехническими людьми (здесь это страховые эксперты). Full-stack engineers — можно общаться с юзерами много (forward-deployed), а можно не очень (product): 🔵2+ лет фуллстек опыта — подойдут, например, сильные команды из ру-бигтеха; 🔹cтек: Next.js, Node.js, GCP, Postgres, Terraform; ❤️отличная коммуникация (особенно для FD). Платят базы £85k-150k для SWE, £90k-165k для MLE — плюс 15% квартальный бонус, плюс эквити. Помогают с визой skilled worker и перевозят в Лондон. ML-инженеров ждёт @a_nro, фуллстеков — @yourdivna ✨

tldr: продуктовый аналитик Middle в команду ПлатиПоМиру, ~450k/мес gross + премии, офис мск ПлатиПоМиру -- молодой финтех-бизнес, который растет кратно каждый год и активно использует ML и AI в продукте и процессах. Мы работаем на рынке "голубого океана", у нас мало конкурентов, а многие топ-банки просто берут наш сервис и перекрашивают в свои логотипы в рамках партнерств. Мы фокусируемся на выпуске и обслуживании карт для покупок за рубежом. Также в наших планах значимое расширение продуктовой линейки за пределами карточного бизнеса. Ищем активного и компетентного продуктового аналитика Middle/Middle+, который будет работать в плотной связке с лидерами продукта и топ-менеджментом и напрямую влиять на бизнес-результаты быстрорастущей компании. У аналитика будет возможность прямого диалога с СЕО. Зарплата: ориентир -- 450 тыс. до налога + бонусы, конкретная сумма обсуждается индивидуально Грейд: Middle. Стек: ClickHouse, Airflow, Superset, SQL, Python Чем предстоит заниматься • Повышать эффективность привлечения в продукт, строить цифровые воронки, улучшать конверсионность и экономику привлечения. • Развивать сквозную аналитику — собирать витрины данных и дашборды с ключевыми метриками. • Проверять продуктовые гипотезы с помощью пилотов и A/B-тестов, участвовать в управлении ценообразованием продукта. • Искать инсайты, проводить исследования и сегментацию клиентской базы. • Планировать ключевые показатели, рассчитывать кейсы и экономические эффекты инициатив. Требования • Свободное знание SQL и Python • Уверенные знания теории вероятностей и математической статистики. Опыт проведения экспериментов, A/B тестов • Будет плюсом -- знание Classic ML / LLM • Опыт работы -- как минимум 1.5+ года по профилю • Будет плюсом -- опыт работы в цифровом продукте Присылать резюме @hr_ashlyahovaya_ppm