Физтех.Джобс

#вакансия
Middle Backend Engineer в международный классифайд

📍Москва, Ташкент, возможен гибрид или полная удалёнка
💰323 000–476 000 рублей gross

listee.uz — международный классифайд-стартап, мы только вышли на рынок Узбекистана и планируем активное расширение географии. Подробнее про нас можно прочитать тут.

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;
- Поддерживать новые языки в поиске и рекомендациях;
- Совместно с командой Data Science улучшать ранжирование;
- Оптимизировать перф поиска без потери качества, включая инференс моделей;
- Разрабатывать и развивать инфраструктуру поиска, включая доставку и снятие сигналов ранжирования, и обеспечивать бесперебойную работу пайплайнов learning to rank.

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 все-все-все, что касается основных данных контента и пользователей;
- 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%;
- Свежие MacBook Pro 🙂;
- ДМС, компенсацию питания, спорта, оборудования рабочего места и т. п.

Отклики и вопросы направляйте напрямую мне в ЛС @shambricool или в LinkedIn.

#вакансия

Всем привет!

Ищем junior+ DS в команду ad-hoc аналитики в X5

• Позиция: junior+

• Компания: Х5 Group

• Формат: Полный занятость (40 часов в неделю).

• Вилка: Оклад 260-360к руб. Gross + ежеквартальная премия 20% (уровень оклада обсуждается по итогам интервью)

• Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса БЦ Оазис, г. Москва)

💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках опытных DS-спецов!

🔬Почему у нас интересно?

Более 29 тысяч магазинов, 50 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.

Мы в команде ad-hoc аналитики создаем новые ML-решения для бизнеса и докручиваем старые, занимаемся рисерчами, пишем интересные статьи и выступаем на конференциях, а также крутим AB-тесты в оффлайне и онлайне!

🔭Чем ты у нас займешься?

Проходишь быстрый онбординг при поддержке тим-лида. А дальше - больше:

• полноценные рисерчи, чтобы применять лучшие инструменты в индустрии;

• разработка методологий оценки крупных цифровых продуктов;

• дизайны и оценки нестандартных экспертиментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется);

• кодишь ML-решения, которые действительно нужны бизнесу, и передаешь их в прод. Задачи очень разнообразные (ранжирование в поиске и рекомендашки в мобильном приложении, определение взаимозаменяемых и комплементарных товаров, up-lift моделирование, прогнозирование ресурсной потребности в магазинах и т.д.);

• пишешь интересные статьи по результатам выполненных задач и не только. Все задачи ведешь в плотном контакте с бизнес-заказчиком.

😎Ты нам подходишь:

• Опыт работы в DS-сфере от двух лет

• Знание Python

• Знание классических алгоритмов и структур данных

• Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;

• Знание SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знаешь оконки, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом;

• A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов)

• Будет преимуществом: опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow)

• Будет преимуществом: наличие опыта вывода разработанных решений в прод

🎁Что мы предлагаем:

• возможность работать удалённо или в гибридном формате;

• Полугодовые премии по результатам работы;

• удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»

• гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);

• широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;

• возможность учиться и развиваться за счёт компании;

• программы мотивации для спикеров и авторов;

• Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги.

Свои резюме в формате «Фамилия Имя Резюме Junior» направлять сюда: tg @didi_ulyanova

Привет! Все еще ищем разных людей в антифрод Plata

#вакансия

Business Analyst (Antifraud)
Локация: Colombia
Компания: Plata
Уровень: Middle / Middle+
Занятость: полная
Формат работы: гибрид, офис в Боготе
Релокация: в Колумбию
Вилка: 3.500 - 5.000 eur
О компании:
Plata это финтех с действующим и успешным бизнесом в Мексике. Недавно мы вышли на рынок Колумбии. В Колумбии запускаем дебетовые карты и сберегательные счета. Компания растет, масштабируется и инвестирует в сильную команду.
О роли:
Ищем бизнес аналитика в направление антифрод, развивать зарождающийся продукт в новой стране. Роль ключевая для запуска и развития antifraud направления на новом рынке. Нужно будет работать на стыке продукта, рисков, операций и комплаенса, помогая строить процессы и решения для предотвращения мошенничества.
Антифрод опыт не является обязательным, но будет большим плюсом. Гораздо важнее сильная аналитическая база, системное мышление и умение работать со сложными процессами.
Задачи:
Анализ бизнес и продуктовых требований в antifraud направлении
Участие в построении правил и процессов противодействия мошенничеству
Оптимизация и доработка операционных процессов
Работа с данными, метриками и гипотезами
Взаимодействие с продуктовыми, риск и операционными командами
Поддержка запуска новых продуктов и рынков
Требования:
Опыт работы бизнес/системным/риск или продуктовым аналитиком на уровне middle или выше
Сильное аналитическое мышление и структурный подход
Умение формулировать требования и работать с несколькими стейкхолдерами
Готовность разбираться в новой доменной области
Знания английского на уровне B2+
Будет плюсом:
Опыт в финтехе, рисках или antifraud
Опыт запуска продуктов или рынков
Работа с платежами, картами или банковскими продуктами
Подробное описание вакансии и стек:

https://plata.careers/vacancy/details?id=5309528008

Если интересно, пишите мне в телеграм: @Vishtal_ea



Помимо этого у нас сейчас много других открытых вакансий на направление продуктовой, дата и бизнес аналитики разных грейдов и с релокацией в один из хабов, в Белград, на Кипр, или в Мексику

#вакансия

Luminaria, компания в области commodities trading, ищет к себе в команду ML-инженера. Мы разрабатываем модели прогнозирования урожайности кукурузы, бобов и пшеницы на основе погодных данных, спутниковых снимков и стадий развития растений. Наша задача - упростить процесс принятия решений для наших трейдеров при формировании торговых сделок (не HFT trading).
Job Title: Senior ML Engineer - Geo-Temporal Forecasting (Agriculture)
Вилка: 4000$-5000$ monthly + годовые бонусы по результатам перформанса (до 6 зарплат)
Локация: Полная удаленка 🌍

Какие задачи у тебя будут
• Разработка и улучшение моделей прогнозирования урожайности (county/state/global уровень)
• Коррекция и калибровка прогнозов (bias correction, variance scaling, blending источников)
• Feature Engineering
• Участие в разработке production pipeline

Что мы ждем
• Уверенное владение python (numpy, pandas, xarray)
• Опыт построения ML моделей, градиентный бустинг (CatBoost / LightGBM)
• Понимание bias/variance trade-off в реальных данных, проблем data leakage в time series, устойчивости моделей к шуму
• Опыт работы с NetCDF / GRIB данными
• Готовность отвечать за результат и оунить процесс разработки моделей

Будет большим плюсом
• Опыт работы с гео-временными данными (weather / remote sensing)
• Опыт агрегации данных по полигонам (counties / regions)
• PyTorch (transformers, embeddings)

Резюме направлять сюда: @mgadziev

#вакансия
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
Выход: Октябрь ASAP

💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках опытных DS-спецов!
🔬Почему у нас интересно?
Более 29 тысяч магазинов, 50 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.
Мы в команде ad-hoc аналитики создаем новые ML-решения для бизнеса и докручиваем старые, занимаемся рисерчами, пишем интересные статьи и выступаем на конференциях, а также крутим AB-тесты в оффлайне и онлайне!
🔭Чем у нас занимаются стажеры?
- Первое время проходят онбординг, запоминают имена ментора и тим-лида и погружаются в курс дела
- Сразу после этого получают свою первую настоящую боевую задачку (и НЕ страдают, так как ментор всегда под рукой) на дизайн или оценку будущего эксперимента
- Продумывают дизайн А/B-тестов на магазинах или лояльных клиентах и интерпретируют их результаты, а также помогают руководителям инициатив (бизнесу) в этом
- Исследуют новые подходы к оценкам А/Б-тестов (для такой задачи преимуществом будет продвинутые знания в области статистики и causal inference)
- Помогают развивать core-библиотеку, созданную для оценки и дизайна А/Б-тестов
- Решают различные ad-hoc запросы (эконометрические задачи, модели прогнозирования, рекомендательные системы и пр.)
😎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
Если тебе интересно развиваться в области аналитики данных, смело присоединяйся к нам!
Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР сентябрь» направлять сюда: tg @Zzzelar. Напишите, где увидели вакансию.

#вакансия

🐍 Senior Python Developer в X5 Tech

💵 от 350 000 до 550 000 ₽ gross
🗺 Москва, БЦ «Оазис», ул. Коровий Вал, 5
(м. Октябрьская / Добрынинская), офис или гибрид

Делаем платформу для работы с данными. Пишем low‑code слой, в котором дата‑инженеры собирают пайплайны без написания кода, и набор сервисов под капотом: миграции данных между хранилищами и компакция данных в озере.

Архитектура микросервисная, взаимодействие через Kafka и синхронные API. Это платформа, которой каждый день пользуются внутренние команды.
Нагрузка настоящая, данных много, цена ошибки видна сразу. Команда небольшая, решения принимаем сами, без длинных согласований.

👨‍💻 Чем предстоит заниматься
• развивать low‑code платформу: движок описания пайплайнов, валидация, версионирование, запуск и наблюдаемость
• писать сервис компакции: объединение мелких файлов, переупаковка, обслуживание таблиц в озере данных
• писать сервисы миграций: перенос данных между хранилищами, эволюция схем, проверка консистентности, докатка и откат
• проектировать микросервисы и контракты между ними: событийные потоки в Kafka, версионирование схем сообщений, идемпотентность, устойчивость к повторной доставке
• использовать Redis по делу: кеш, распределённые блокировки, очереди задач, дедупликация
• гонять всё это в Kubernetes: ресурсы, изоляция, устойчивость к падениям, ретраи
• разбираться в производительности: где узкое место, диск, сеть, CPU или план запроса

✋ Что для нас важно
• сильный production‑ready Python: асинхронность, типизация, тесты
• опыт проектирования микросервисов, а не только работы внутри готовых: границы сервисов, контракты, деградация при отказе соседа
• Kafka на практике: партиционирование, гарантии доставки, consumer groups, обработка дублей и отставания
• Redis: кеширование и инвалидация, блокировки, понимание, чего ему доверять нельзя
• знание прикладных паттернов распределённых систем: idempotent consumer, outbox, saga, circuit breaker, backpressure. Важно понимать, какую проблему каждый из них решает, а не перечислять названия
• уверенный SQL и понимание, как устроены аналитические хранилища
• Docker, Kubernetes, CI/CD
• умение отлаживать то, что воспроизводится только на продовых масштабах
• законченное высшее образование

➕ Будет плюсом
• Rust. У нас есть задачи, где Python упирается в производительность, и мы смотрим в эту сторону. Если писали на Rust хоть что‑то рабочее, расскажите
• Spark, Airflow, ClickHouse, Greenplum, Trino
• форматы озёр данных: Iceberg, Parquet
• опыт разработки платформ и внутренних инструментов, которыми пользуются коллеги
• open source

🎁 Что предлагаем
• оклад плюс годовая премия
• график 5/2, офис или гибрид на выбор
• платформу, а не поддержку легаси: многое пишем с нуля и сами выбираем инструменты
• железо и данные реального масштаба

Резюме направлять @semenp77

#вакансия

👸 AI Engineer (агенты, LLM) в X5 Tech

💵 от 350 000 до 550 000 ₽ Gross
🗺 Москва, БЦ «Оазис», ул. Коровий Вал, 5
(м. Октябрьская / Добрынинская), офис или гибрид

Строим AI‑агента для дата‑инженеров. Он понимает задачу на естественном языке, находит нужные таблицы в каталоге, пишет и правит код ETL‑пайплайнов, объясняет свои решения и учится на правках пользователя.

Это внутренний продукт с живыми пользователями.
Смотрим не на демо, а на долю принятых пайплайнов и сэкономленное время разработки. Команда небольшая, путь от идеи до прода занимает недели, а не кварталы.

👨‍💻Чем предстоит заниматься

• ядро агента: планирование, вызов инструментов, работа с длинным контекстом, восстановление после ошибок
• контекст агента: метаданные DWH, схемы таблиц, код существующих пайплайнов, линейдж, примеры данных. Главный рычаг качества и основная инженерная задача роли
• система оценки: офлайн‑бенчмарки на реальных задачах, автопроверки сгенерированного кода, онлайн‑метрики принятия
• backend агента: API, оркестрация, изолированное исполнение кода, интеграции с внутренними системами
• обратная связь: превращаем правки и отказы пользователей в улучшения агента
• адаптация моделей под наш стек там, где это выигрывает у промптинга: дообучение, отбор данных, дистилляция
• оптимизация latency и стоимости инференса

✋ Что для нас важно
• сильный production‑ready Python, алгоритмы и структуры данных
• опыт разработки на LLM: агенты, tool calling, RAG, управление контекстом
• опыт построения оценки качества LLM‑системы. Без неё агент не развивается
• backend: асинхронный Python, очереди, Docker, Kubernetes, CI/CD
• уверенный SQL, реляционные и нереляционные базы
• законченное высшее образование

➕ Будет плюсом
• дата‑инжиниринг: Spark, Airflow, DWH, форматы озёр данных. Делаем инструмент для DE, и взгляд изнутри сильно ускоряет старт
• дообучение моделей под кодогенерацию
• высоконагруженные распределённые системы
• open source в области агентов и LLM‑тулинга

🎁 Что предлагаем
• оклад плюс годовая премия
• график 5/2, офис или гибрид на выбор
• вычислительные ресурсы и внутренние модели без бюрократии

Резюме направлять @semenp77

#вакансия Product Lead (Predictions & ML) — Adapty

Вилка: $75 000 – $90 000 в год gross + бонус от роста направления
Формат: полная удалёнка

Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $2B подписочной выручки в год, нами пользуются 20 000+ приложений. Данных по поведению мобильных подписок у нас больше, чем почти у кого-либо на рынке: мы видим тысячи приложений одновременно, а не одно.

Вся мобильная реклама держится на одном разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года подписками и продлениями, а решение о бюджете нужно принять за несколько дней. Закрывает этот разрыв предсказание LTV и от его точности зависит, сколько приложение может себе позволить потратить на рост.

Сейчас у нас работает когортный прогноз выручки и LTV до двух лет вперёд по кварталам. Точность ниже, чем позволяет объём данных. Задача: сделать его самым точным на рынке.

Чем предстоит заниматься:
— Предикт, аналитика и A/B-тесты: три связанных продукта под одним владельцем
— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка и довести до этого уровня
— Разогнать аналитику: найти затык в данных, запросах или интерфейсе
— Решить судьбу ML-наработок, которые пока не внедрены ни в дашборды, ни в тесты
— Вести команду из двух ML-инженеров и растить её под роадмап

Кого ищем:
— Работал руками с кодом или моделями — достаточно, чтобы принимать технические решения самому
— Сильная математика и классический ML: можете спорить о выборе модели, метриках и горизонтах
— SQL и привычка перепроверять цифры самому
— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач

Плюсом: подписки, мобайл или финтех, LTV, churn, когортная экономика; экспериментальный дизайн, мощность, MDE, множественные сравнения; ClickHouse; олимпиады и публичные проекты.

Условия:
— Контракт B2B или B2C через Deel, не привязан к стране
— Прямая коммуникация и ownership, без бюрократии
— Репортинг напрямую ко-фаундеру
— Компенсация обучения и спорта, покрытие ноутбука, PTO

Откликнуться: @Adapty_Talent_Bot

#вакансия
TL;DR: Data Engineer, 5-7k USD, full remote
Всем привет! Ребята растут и ищут себе в команды крутых спецов.

Company
We are a proprietary algorithmic trading firm (200+ employees) covering the full trading cycle, from software development to building and running trading strategies across global markets in TradFi and DeFi.

🧠 Key Responsibilities
Capture & Ingestion. Own the full capture path from wire to lake: decode and normalize raw exchange feeds (PCAP, multicast UDP, ITCH, FIX) and vendor sources (OneTick, Refinitiv, Bloomberg, ICE) into a unified canonical model with nanosecond timestamps. Build batch and streaming pipelines (Airflow, Spark, dbt) for tick and reference data. Own L2/L3 order-book reconstruction with gap handling. Provide Python and Rust producer SDKs for internal feed handlers.
Storage & Modeling — Apache Iceberg. Own the Iceberg-over-S3 lakehouse: design partitioning, sort orders, and row-group layouts for fast scans; manage schema evolution, snapshots, time travel, compaction, and TTL. Maintain reference data as slowly changing tables with point-in-time correctness for backtests. Drive storage cost optimization through compaction, tiering, and snapshot expiry.
Tooling & Libraries. Build libraries for schema management, data contracts, validation, and lineage on top of the Iceberg catalog. Develop shared access services (Spark + Polars) so research, backtesting, and trading share a single normalized data layer, including gap detection and PCAP-vs-lake reconciliation.
Reliability & Observability. Embed monitoring, alerting, SLAs/SLOs, and CI/CD across capture and pipeline layers on Kubernetes (EKS). Own data-quality dashboards and incident runbooks for the capture fleet.
Collaboration. Partner with Quant Research, Data Science, Backend, and DevOps to translate requirements into platform capabilities and champion market-data engineering best practices.

🏅Qualifications
- 5+ years of experience building production-grade data systems, with deep knowledge and understanding of the problems that come with running data lakes/lakehouses at scale: data layout and partitioning strategy, ingestion and backfills, small-file and metadata growth, consistency and late-arriving data, query performance, storage cost, and operational failure modes.
- Hands-on experience with Apache Iceberg (or comparable table formats such as Delta/Hudi): partitioning, schema evolution, snapshots, compaction, and catalog operations; familiarity with Apache Arrow for zero-copy, columnar in-memory interchange.
- Expert-level Python (incl. Polars and/or PySpark).
- Modern orchestration (Airflow) and distributed processing/query engines (Apache Spark, StarRocks).
- Advanced SQL: complex aggregations, window functions, query optimization, partition pruning.
- Solid fundamentals in Linux, containerization (Docker, Kubernetes/EKS), and cloud object storage (AWS S3).
- DevOps & observability: CI/CD, infrastructure-as-code (Terraform), GitOps (ArgoCD), and metrics/dashboards/alerting (Grafana, Prometheus).
- Strong grasp of structured + unstructured/binary data and storage optimization: partitioning, compression, cost management.
- English fluency (B2+) for documentation and collaboration in an international team.

🪄Nice to have
- Experience with market data and/or network packet capture: decoding PCAP, exchange feed protocols (ITCH, FIX/FAST, multicast UDP), order-book reconstruction, and time-series at scale. Willingness to learn this domain is expected.
- Experience normalizing market data from multiple vendors (OneTick, Refinitiv/Reuters, Bloomberg, ICE) into a unified schema and symbology.
- Rust, relevant for high-performance capture/decoding.

🎁 What We Offer
- Fully remote setup with a daily overlap window from 12:00 to 18:00 GMT+3
- Reimbursement for health insurance, sports, and personal development
- A genuinely flat structure with real autonomy over how you work
- Room to grow the role as the team scales
- Compensation pack for top-candidates is discussable

Contact and CV @and_grace

#вакансия

🚀 Junior Backend-разработчик Python / FastAPI в компанию КОРУС Консалтинг (департамент EPM)

💰Фин. условия: 80.000 - 100.000 руб., на руки.

📌Что вас ждет:
Работа над продуктом Мапикон — платформой для интеграции и трансформации данных в команде!

Задачи, которые планируются передать коллеге:
🔹Разработка коннекторов к источникам данных (REST API, SQL, файловые импорты).
🔹Реализация движка трансформаций на Python с pandas.
🔹Создание модуля валидации данных с проверкой бизнес-правил.
🔹Выгрузки в целевые системы (EPM, Excel).
🔹Разработка REST API на FastAPI для управления мэппингами и загрузками.
🔹Оптимизация производительности, написание тестов (pytest) и документации.

Для нас важно:
🔸Python и основы ООП.
🔸Понимание REST API и HTTP.
🔸Базовый опыт с FastAPI или другим backend-фреймворком.
🔸SQL и базовый опыт с PostgreSQL.
🔸Понимание async/await.
🔸Уверенное владение Git.
🔸Базовый опыт написания тестов.
🔸 Умение читать чужой код и разбираться в существующем проекте.
🤩 Горящие глаза и желание учиться!

Будет плюсом:
🔹SQLAlchemy, Pydantic, pytest, Docker.
🔹pandas и обработка данных из Excel/CSV.
🔹Опыт интеграции с внешними API.

Мы предлагаем:
✅Удаленную работу, полную занятость.
✅Оформление в штат по ТК РФ, «белая» заработная плата.
✅Полис ДМС.
✅Команду профессионалов: бизнес-аналитики, внедренцы, разработчики, управленцы.
✅Интересные и сложные задачи, крупные проекты, самостоятельность.
✅Постоянный профессиональный и личный рост.

➡️ Контакты:
Пишите HR: @PashkevichOlga

#вакансия

tl;dr: senior backend engineers, $135k-270k/year + equity, London / SF

Привет! Ищем синьорных бэкендеров в Apollo Research — помогать ставить эксперименты над фронтирными моделями до релиза 🐱

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 обеспечены 🤸‍♂️

Вам помогут:
➰ 5+ лет опыта;
🩷 отличное знание Python;
➰ ачивки: опыт лидом в бигтехе или стартапе, фаундерский опыт, 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 $135k-270k + equity, перевозят в Лондон, а недавно открылся офис в Сан-Франциско, если вы вдруг уже в США.

Пишите Кате @skaterina_64 ✨

#вакансия

Должность: Младший инженер по разработке системного ПО (оптимизирующие компиляторы) в компанию АО "Тимтех".

Команда разработки инструментов программирования приглашает студентов старших курсов и аспирантов для работы над высокопроизводительными оптимизирующими компиляторами.

Основные направления деятельности:

▪️участие в разработке оптимизирующего компилятора: от исследования и реализации новых оптимизирующих преобразований до отладки и сопровождения существующих компонентов системы
▪️анализ производительности ПО и оценка эффективности оптимизаций с учетом особенностей современных процессорных микроархитектур
▪️создание и поддержка системы автоматического тестирования компилятора, верификация корректности преобразований, разбор регрессий

Требования к кандидату:

🔹знание основ построения компиляторов, классических алгоритмов и структур данных
🔹понимание принципов организации современных вычислительных систем и микроархитектур CPU
🔹владение языками программирования С и C++ на уровне, достаточном для разработки системного ПО
🔹навыки работы в среде Linux, владение инструментами сборки и контроля версий
🔹владение инструментами отладки и профилирования ПО, умение анализировать производительность кода

Будет преимуществом:

🔸опыт работы с внутренними представлениями современных компиляторных инфраструктур (LLVM, GNU GCC)
🔸понимание принципов статического анализа и оптимизации кода
🔸опыт участия в разработке, отладке, тестировании сложных программных продуктов

Формат работы: гибрид с посещением офиса в Москве раз в неделю (метро "Верхние Лихоборы")

Условия работы:

✅Гибкий график
(возможность совмещения с учёбой).
✅Участие в реализации наукоемких проектов в области системного программирования.
✅Работа в экспертном коллективе инженеров, широкие возможности для профессиональной самореализации.

🔌 Вилка: ₽ 40-70к net (за полставки!)
🗓 Занятость: 20+ ч/нед. (полная ставка обсуждается).

✍🏻Контакт для резюме и вопросов: ilya.dyachkov@optimitech.com

#вакансия

senior ds, 350-550 gross, большой зеленый финтех, Москва офис/гибрид
Senior Data Scientist / MLE

Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж.
Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.
Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.

Задачи:

• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.

Мы ожидаем:

• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.


Мы готовы предлагать:

• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.

Резюме можно направить @TNemkovskaya

#Вакансия

🔍 У всех кризис, а мы нанимаем аналитиков в Т-Страхование — от Middle до Senior.

Направления:
🚗 Автострахование
💼 Страхование юридических лиц
🛡️ Страхование жизни

💰 Вилка: 200 - 400 миддл, 300 - 450 нет синьор.

🏠 Формат: нежёсткий гибрид в Москве, но рассмотрим и кандидатов из регионов.

🎯 Чем предстоит заниматься:
Смотреть в данные и придумывать, как заработать деньги. Строить модели, писать запросы, раскладывать ТАРО 🔮 — в общем, использовать любые доступные аналитические методы для достижения результата.

🎓 Что мы ждём:
Вы либо выпускник топ-университета (МФТИ, РЭШ, профильные факультеты ВШЭ, МГУ и другие), либо у вас есть опыт работы в бигтехе (Авито, Яндекс, Ozon или другой топовой компании).
Стандартные требования: уверенно пишете на SQL и Python, строите ML-модели, обладаете продуктовым мышлением и фокусом на результате и деньгах, а не на дэшбордах и моделях ради моделей.

Податься по ссылке в 1 клик