ФКН: Вакансии

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: $700M 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+, Senior).
• 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

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, <= 220k 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: @margo_lanch
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

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