ФКН: Вакансии

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

tl;dr: many roles; high growth Series B US fintech; Lisbon / while waiting for the proper entry visa - remote; great pay, conditions and culture; high pace Splitpay, a freshly funded Series B fintech providing split rental and mortgage payments for US market is looking for startup-ready engineers, specifically: - Backend, <= ~140k EUR, we use AWS + Django, but will happily consider anyone capable - QA, up to <= ~90k EUR, mostly mobile and mostly manual. - React Native, <= ~140k EUR, iOS is our main app. - GTM Engineer, <= ~140k EUR, to better run campaigns and optimize budgets, you pick your stack here, - Senior+ ML, <= 140k EUR, classical at its core, with scoring engine being the main asset, affecting our profits directly. Autonomy and high pace are the keys and to support them we are trying to provide the best working conditions. We are constantly expanding with more useful features, just recently adding car loans and looking to add many more. We are backed by leading VCs, with a founding team boasting experience at Cash App, Dropbox, Square, Amazon and Apple. If you've ever wanted to help build a category-defining company, we'd love to hear from you. Reach out to @npv_team

tldr: Analytics Engineer (AI-first), Naran — 400–450k ₽ gross, полная удалёнка Naran — международный стартап на стыке райдхейлинга и финтеха. Даём водителям транспорт по модели rent-to-own, работаем в Латинской Америке и Африке. В команде — ex-Yandex и ex-Tinkoff. Ищем Analytics Engineer, который поможет с нуля выстроить аналитику в AI-first среде. Что делать - Настроить сбор данных и пайплайны по нескольким странам. - Построить дашборды, воронки, retention и ключевые метрики. - Делать интеграции через API и небольшие внутренние сервисы. - Искать инсайты и быстро проверять гипотезы вместе с командой. Что ждём - Сильные SQL + Python. - Умение самостоятельно доводить задачи до результата без подробного ТЗ. - Опыт с BI, продуктовой аналитикой и API. - Активное использование Cursor, Claude и других AI-инструментов. - Готовность быть на стыке аналитика и инженера/vibe coder. Английский и опыт с emerging markets — плюс. Условия - 400–450k ₽ gross - Полная удалёнка из любой точки мира. - Гибкий график. - Международные рынки, сильная команда и большое влияние на процессы. - Свобода в выборе инструментов. Контакт: @Feduk_0ne_love https://naran.global/

tl;dr: Classic ML, post-acquisition health/adtech, remote, up to 150k USD base, we can talk higher figures and EU/UK/US employment PulsePoint sits at the intersection of healthcare and adtech. We help brands and agencies interpret the hard-to-read signals across the health journey and unify these digital determinants of health with real-world data to produce the most dimensional view of the customer. Team of 300+ and growing, post-acquisition business and one of the leading players in the US healthcare ad market. We are looking for a Senior Machine Learning Engineer, who will help us: - Optimize and validate targeting mechanisms for specific health conditions. - Improve and optimize our proprietary contextualization and recommendation engines that handle millions of transactions per second, trillions each month. - Improve and optimize our buying platform to ensure cost efficiency and to deliver ad campaigns within budget, target, and time constraints. - Collaborate with internal Health experts to design and support rapid assessment, analysis, and prototyping of ideas for achievable commercialization. Requirements: - 5+ years of experience in Machine Learning/Data Science/Statistical Research. - Advanced knowledge of Python, classical ML, pandas or similar tool, and at least basic knowledge in neural networks. - Adtech or similar experience is highly desirable: bids, auctions, convertion rates, etc. We offer: Remote work, up to $150k/year base salary, higher figures and official employment in EU/UK/US can be negotiated. Waiting for your CV or referral @npv_team

tldr: Junior NLP, CV в сеть автодилеров Fresh Auto, 150-250 руб./мес на руки Ищу Junior ML Engineer к себе в команду! Мы новая AI-лаборатория, созданная совместно с Fresh Auto (одной из крупнейших сетей автодилеров). Наша глобальная цель — создать мощное единое AI-ядро, которое полностью оцифрует и автоматизирует операционные процессы автодилеров. Сейчас мы собираем команду для внедрения ИИ во все этапы воронки контактов с клиентом: от первого касания в чате до очной продажи в автосалоне. Мы делаем международный проект: начинаем с внедрения в дилеров в РФ с перспективой выхода на СНГ, MENA и Азию. Что мы делаем: • AI-агенты для классифайдов и звонков. Боты, которые общаются с клиентами, назначают встречи, ищут машины под выкуп и автоматически ведут CRM • AI Native CRM дилера. Оцифровка оффлайн-продаж. Клиент приходит в салон, менеджер общается с ним через специальный смарт-бейдж. Система в реальном времени транскрибирует диалог, сумаризирует его в CRM и прямо во время встречи диктует менеджеру подсказки в микронаушник. Твои предстоящие задачи: • участвовать в разработке архитектуры ML-решений для задач заказчиков (CV, NLP, LLM) • помогать в экспериментах с LLM: реализовывать базовые техники промптинга, оценка результатов • переключение между разными проектами, готовность работать в формате proof-of-concept Что мы ожидаем от кандидата: • Вайбкодинг головного мозга • Владение Python • Опыт работы с фреймворками для создания AI-агентов • Понимание работы STT-моделей и опыт работы с обработкой аудио/текста Будет плюсом: • Опыт работы с потоковым аудио, понимание работы IoT/железа, а также базовые знания CV Что мы предлагаем: • Зарплата: до 250 000 рублей на руки • Это стартап внутри крупного бизнеса. Прямая работа с фаундерами • Мы открываем юр лицо в Алматы. Будем внедрять наше решение в дилеров СНГ, ОАЭ, в Азии • Работа преимущественно в офисе. Нужно будет фигачить. Наша цель - забрать мировой рынок авторитейла Резюме присылать: @alyonkinn

В трейдинг канале опубликовал необычную вакансию, с релокацией в Швейцарию 😏 https://t.me/vacancy_trading/20 Фонд хороший, пара знакомых там работает, могу рекомендовать

tldr: product manager, b2b-кредитование Т-Банк + банк Точка, 300-450к руб/мес + бонусы Ищем продакт менеджеров в команду B2B-кредитования Т-Банка для кредитования клиентов банка Точка Уровень кандидата: Middle/Senior (300к - 450к руб + бонусы) Формат: Гибрид/Офис (Москва) Мы одна из самых прибыльных команд всего Т-банка и одно из самых важных направлений для всего банка Точка. Работаем на совместном проекте Т-Банка и банка Точка — клиенты Точки могут пользоваться кредитными продуктами прямо в своём интерфейсе, а мы выдаём эти кредиты со своего баланса. Команда с сильной экспертизой в одном из самых востребованных направлений финтеха, где каждая инициатива напрямую влияет на кредитный портфель и его доходность. На какие позиции ищем: №1 Продакт менеджер ВКЛ • С нуля сформировать концепцию нового продукта, запустить его и развивать • Продукт имеет потенциал стать самым большим по объему прибыли в кредитовании Точки №2 Продакт менеджер команды экспериментов • Формировать и управленять бэклогом инициатив по запуску новых продуктов или продуктовых решений внутри готовых продуктов, чтобы увеличивать LTV клиентов Точки • Первый "экспериментальный" продукт уже запускается ресурсом смежных команд, ищем человека, который возглавит Требования: • Опыт управления продуктом или значимой частью • Хорошая аналитическая подготовка Будет плюсом: • опыт в кредитовании или финансовом моделировании; • опыт работы в B2B-продуктах или партнёрских интеграциях. Писать можно в личку в ТГ: @davedeneev

Международные проекты для разработчиков и IT-специалистов EasyStaff Connect — международная биржа фриланса, где заказчики размещают удалённые задачи для разработчиков, аналитиков, тестировщиков и других digital-специалистов. На платформе можно найти дополнительный проект, получить опыт работы с зарубежным заказчиком или расширить портфолио. Как начать: • зарегистрироваться и заполнить профиль • указать стек, опыт и доступную загрузку • добавить GitHub, портфолио или описание реализованных проектов • откликаться на подходящие задачи или получать приглашения от заказчиков Платить за регистрацию, публикацию профиля и отклики не нужно. После того как заказчик примет результат, средства станут доступны в личном кабинете для легального вывода на карту, счет или криптокошелек. Создать профиль на EasyStaff Connect

В последние годы ко мне всё больше приходят разные трейдинги со своими вакансиями. В чате, где мы голосуем за публикацию вакансии сюда, к ним сформировалось особенное отношение — консенсус там стал такой, что работать в трейдинге можно либо за большие деньги, либо в больших известных фондах типа Jane Street, Citadel, Jump Trading и т.д. Моя личная позиция более прагматичная: хоть я сам и люблю работать в стартапах, но в целом могу понять людей, которые выбирают финансы, там бывает много драйва, крутые маленькие команды и вполне себе не токсичная атмосфера. И такие команды совершенно не обязательно много зарабатывают или находятся в больших фондах, некоторые большие фонды наоборот известны своей токсичностью. У меня достаточно знакомых, работающих в трейдингах абсолютно разного калибра и большинство из них по-своему довольны выбором. И вообще, чтобы попасть как в финансы, так и в топовые стартапы, надо с чего-то начинать. И не так важно с чего, намного важнее этот опыт получать, в т.ч. учиться конфликтовать, увольняться из токсичных мест или наоборот строить дружеские отношения в хорошем коллективе, если повезло Короче, я завел отдельный канал для вакансий в трейдинг, и в него не будет отбора голосовалкой, будет только мой субъективный фильтр: @vacancy_trading, если хотите опубликоваться, пишите в лс каналу. В нём точно так же остаются свободные реакции и комментарии. Скам не публикуем, но противоречивые компании там могут появляться, feel free написать что хотите в комментариях, если посчитаю нужным — я подсвечу такую информацию в преамбуле к вакансии. В этом канале вакансий в трейдинг больше не планируется, возможно за редкими исключениями.

tldr: аналитики/MLE, middle/senior/staff в команду эффективности Т-банка, ~400k–800k/мес gross + годовые премии (со звездами условия можем обсудить отдельно), офис/гибрид/удаленка, мск/спб Сейчас команда активно растет, поэтому ищем заряженных DA / DS / MLE от middle и выше в команду эффективности Нефинансовых сервисов Т-Банка. Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования, рекламы и финтеха. Основные направления: 1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений. 2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставку и лимиты на кешбэк). 3. Оптимизация маркетингового бюджета: развивать МММ, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов, понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI. 4. Поиск и создание новых механик роста: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода. Что предлагаем: — Сплоченная команда 30+ человек из ШАД/ФКН/МФТИ/РЭШ — Задачи с околонулевым легаси на стыке продукта, ML, оптов и разработки — Прямое влияние на ключевые метрики бизнеса — Быстрый путь от гипотезы до продакшена Что ожидаем от кандидата: — Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики — Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы) — Базовую инженерную грамотность — Уверенный SQL и Python — Для Lead: опыт руководства командой 2-5 человек от года Будет плюсом: — Опыт uplift-моделирования — Знание базовых RL-алгоритмов — Опыт внедрения ML-моделей в продакшн — Знакомы с дискретной оптимизацией — Понимание unit-экономики и PNL — Опыт работы в командах эффективности / рекламы / рексис Если интересно или есть вопросы – пишите в @piereeduck, расскажу подробнее

tldr: MIND Software, Senior/Lead C++ Engineer (Database Core), 450k+ gross ₽/месяц, Москва (гибрид) или удалёнка по РФ, full-time Мы делаем высоконагруженную СУБД, в которой полнотекстовый поиск, векторный поиск и аналитика живут в одной системе. Аналитический движок и хранение построены на DuckDB, поиск — на IResearch, нашем собственном C++-движке, который core-команда пилит уже не первый год. Ищем сильного C++ инженера в core-команду: работать со слоем хранения, исполнением запросов на DuckDB и поисковым движком. Это не «прикрутить фичу сбоку» — это лезть в самое ядро. Стек: modern C++, Linux, DuckDB, полнотекстовый и векторный поиск, векторизованное исполнение, колоночное хранение, инвертированные индексы, многопоточность и concurrency, performance optimization, low-level profiling. Чем предстоит заниматься — Глубоко разбираться в кодовой базе: storage, query engine, поисковый слой. Reverse engineering архитектуры, поиск узких мест, документирование ключевых компонентов — Развивать слой на DuckDB: планирование и исполнение запросов, хранение, catalog/store, апстрим-бампы и расширения — Развивать свой поисковый движок: инвертированный индекс и columnstore, скоринг (BM25, WAND/MaxScore), векторные индексы (IVF, квантизация), токенизаторы, компрессия постинг-листов — Развивать протоколы и коннекторы: foreign servers, форматы и источники (Parquet, Iceberg, CSV, JSON на S3/HDFS), совместимость с ClickHouse/Elasticsearch — Профилировать CPU/память/диск, оптимизировать критические участки, гонять бенчмарки (ClickBench, ann-benchmarks, FTS) — Писать модульные, интеграционные и нагрузочные тесты, участвовать в SQL-фаззинге и код-ревью Кого мы ищем — Уверенно владеете современным C++ — От 3 лет системного программирования — Сильные алгоритмы, структуры данных, многопоточность и concurrency — Есть опыт с высоконагруженными системами — Умеете разбираться в сложном чужом коде — Понимаете, как работает ОС: память, диск, сеть Будет плюсом — DuckDB, ClickHouse, Elasticsearch/Lucene — Разработка баз данных, поисковых систем или query engines — Полнотекстовый поиск / IR (инвертированный индекс, BM25) — Векторный поиск / ANN (IVF, HNSW, квантизация) — Колоночное хранение, векторизованное исполнение, query planning Условия — 450k+ gross ₽, обсуждаем по итогам собеседования — Москва — гибрид, либо полная удалёнка по РФ — Сильная инженерная команда, у которой есть чему поучиться — Реальное влияние на архитектуру продукта, а не тикеты из бэклога Задачи честно сложные, но и скучно точно не будет. Подавайтесь, даже если совпадаете не на 100% — если базовый C++ и системка на месте, остальное добирается в процессе. Резюме и вопросы — в личку @vladkrytoi, расскажем подробнее.

tl;dr: аналитик-разработчик, Яндекс Лавка, ценообразование, Python + SQL, Москва (гибрид), full-time, 210-400k Вакансия: Аналитик-разработчик в команду ценообразования Яндекс Лавки Мы отвечаем за то, как формируются цены и скидки в Лавке. Для нас понятие эластичности не умерло после курса микроэкономики: мы действительно исследуем ее и натягиваем сложную теорию на реальный мир. Для этого запускаем эксперименты и измеряем эффекты изменения цен, исследуем размены между спросом, прибылью и ростом, а полученные знания используем при разработке новых алгоритмов ценообразования У нас молодое и амбициозное направление с большим влиянием на ключевые метрики, и сейчас мы очень ищем тех, кто тоже готов погрузиться в этот сложный мир) Что предстоит делать: • проектировать, запускать и анализировать эксперименты для оценки ценовой эластичности; • исследовать поведение спроса и оценивать размены между прибылью и ростом; • разрабатывать и проверять новые подходы к ценообразованию и скидкам; • превращать результаты исследований в новые алгоритмы ценообразования Мы ждем, что вы: • критически смотрите на метрики и видите за ними физический смысл  • сильны в Python и SQL; • хорошо владеете математической статистикой; • готовы погрузиться в сложные исследовательские задачи и доводить их до работающих решений Формат работы: full-time; Москва, офис или гибрид; Вакансия: https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitikrazrabotchik-v-komandu-tsenoobrazovaniya-lavki-39101 Можно откликаться напрямую по ссылке или писать мне @cutre_sa или @Popovaelizaveta_hr

Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных. Участников ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon. Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE. Призовой фонд 7 200 000 ₽, по результатам некоторые участники получат билеты на конференцию E-CODE, где в числе прочего наградят победителей. Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students. Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.

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