Присоединяйтесь к высокоэффективной, опытной и сертифицированной команде на динамично развивающейся и инновационной платформе для бизнеса и предприятий. Наша команда сочетает богатый опыт в области инфраструктуры, исследовательские навыки в области искусственного интеллекта и знание принципов программирования для создания передовых продуктов, а также коннекторов корпоративного уровня, систем безопасности и контроля доступа.
Мы — одна из немногих компаний, активно формирующих будущее программной инженерии. Присоединившись к нашей команде, вы не только внесёте вклад в разработку определяющих отрасль продуктов, но и приобретёте бесценный опыт и навыки, которые подготовят вас к будущему программной инженерии.
Руководитель направления
Цель роли
Запуск и масштабирование продуктовой линейки ИИ‑агентов с управлением P&L и ростом MRR. Формирование стратегии, упаковки и GTM, выведение продуктов в прибыль.
Запуск и масштабирование продуктовой линейки ИИ‑агентов с управлением P&L и ростом MRR. Формирование стратегии, упаковки и GTM, выведение продуктов в прибыль.
Задачи
- Определение стратегии и позиционирования продуктовой линейки.
- Сбор и приоритизация roadmap, управление бэклогом.
- Управление P&L, ценообразование, юнит‑экономика.
- Запуск, масштабирование и перезапуск продуктов.
- Построение процессов разработки и аналитики.
- Управление кросс‑функциональной командой 10–30+.
- Настройка GTM‑воронок и партнерств.
Требования
- Опыт продукт‑lead/GM 3+ года в SaaS/ботах/ИИ.
- Кейсы роста MRR/GM и управления P&L.
- Владение метриками LTV/CAC, retention, payback.
- Сильный GTM: сегментация, pricing, упаковка.
- Навыки лидерства и операционного управления.
KPI
- Рост MRR и доли прибыли.
- LTV/CAC и срок окупаемости.
- Retention и активация.
- Time‑to‑value новых фич.
Стек (технологии/инструменты)
Продуктовая аналитика, SQL, Amplitude/GA, BI‑дашборды, трекинг задач, документация.
Продуктовая аналитика, SQL, Amplitude/GA, BI‑дашборды, трекинг задач, документация.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид (Москва). Полный день, оформление, отпуск/больничные. Процесс: скрининг → продукт‑интервью → кейс → финал.
Удалённо/гибрид (Москва). Полный день, оформление, отпуск/больничные. Процесс: скрининг → продукт‑интервью → кейс → финал.
Архитектор AI‑агентов (Python)
Цель роли
Проектирование и развитие платформы ИИ‑агентов end‑to‑end с фокусом на надежность, производительность и стоимость инференса. Гарантия SLO и качества архитектуры.
Проектирование и развитие платформы ИИ‑агентов end‑to‑end с фокусом на надежность, производительность и стоимость инференса. Гарантия SLO и качества архитектуры.
Задачи
- Проектирование сервисов, API и внутренних протоколов.
- Архитектура RAG/инструментированных агентов, выбор моделей.
- Наблюдаемость: логирование, метрики, трассировка.
- Производительность, p95‑латентность, cost‑оптимизация.
- Код‑ревью, стандарты качества, инженерная культура.
- Планирование релизов, SLO/ошибки/инциденты.
- Ведение технического roadmap.
Требования
- 5+ лет в архитектуре на Python и распределённых системах.
- Опыт FastAPI/асинхронщина, очереди, кэш, БД.
- Понимание LLM/RAG, векторных БД, эмбеддингов.
- Практика продакшн‑нагрузок и observability.
- Навыки лидерства и наставничества.
KPI
- Аптайм/SLO выполнения.
- p95‑латентность и Throughput.
- Стоимость инференса/1000 токенов.
- Скорость релизов и дефект‑рейт.
Стек
Python, FastAPI, Celery/RQ, Redis, Postgres, ClickHouse, Kafka/RabbitMQ, Vector DB, OpenAI/Claude/Llama, Docker/K8s, Prometheus/Grafana.
Python, FastAPI, Celery/RQ, Redis, Postgres, ClickHouse, Kafka/RabbitMQ, Vector DB, OpenAI/Claude/Llama, Docker/K8s, Prometheus/Grafana.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид (Москва). Полный день, оформление, бонус по KPI.
Удалённо/гибрид (Москва). Полный день, оформление, бонус по KPI.
Процесс: скрининг → техинтервью → архитектурный кейс → финал.
Backend Engineer (Python/FastAPI)
Цель роли
Разработка надежных API, биллинга и интеграций для агентных воркфлоу. Обеспечение скорости, безопасности и масштабируемости.
Разработка надежных API, биллинга и интеграций для агентных воркфлоу. Обеспечение скорости, безопасности и масштабируемости.
Задачи
- Проектирование и реализация REST API/webhooks.
- Авторизация, лимиты, биллинг и платежные сценарии.
- Интеграции с внешними сервисами.
- Очереди, ретраи, кэширование, транзакционность.
- Покрытие тестами и CI/CD.
- Наблюдаемость и алёртинги.
Требования
- Python 3+, FastAPI, асинхронность.
- SQLAlchemy, Postgres, Redis, очереди.
- Опыт интеграций и безопасной разработки.
- Тестирование (pytest), документация API.
KPI
- p95‑латентность API.
- Ошибки/1000 запросов.
- Покрытие тестами.
- Lead time изменений.
Стек
FastAPI, SQLAlchemy, Postgres, Redis, Celery, OAuth2/JWT, Docker, OpenAPI.
FastAPI, SQLAlchemy, Postgres, Redis, Celery, OAuth2/JWT, Docker, OpenAPI.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → тестовое → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → тестовое → финал.
Инженер автоматизации n8n/Make
Цель роли
Оркестрация сценариев ботов и интеграций через no‑code/low‑code с промышленной надежностью. Сокращение ручных операций.
Оркестрация сценариев ботов и интеграций через no‑code/low‑code с промышленной надежностью. Сокращение ручных операций.
Задачи
- Сборка и поддержка рабочих флоу.
- Разработка коннекторов и трансформаций.
- Обработка ошибок, ретраи, идемпотентность.
- Логирование, версии, документация.
- SLA по изменениям и инцидентам.
Требования
- Опыт n8n/Make/Zapier.
- REST/Webhooks, JSON, OAuth2.
- Базовый JS/Python для кастом‑нод.
- Аккуратность и системность.
KPI
- Аптайм флоу.
- Время внедрения интеграции.
- MTTR.
- Доля автоматизации процессов.
Стек
n8n/Make, HTTP/Webhook, Git, S3‑совместимое хранилище, Google Sheets/Airtable.
n8n/Make, HTTP/Webhook, Git, S3‑совместимое хранилище, Google Sheets/Airtable.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическая сборка флоу → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическая сборка флоу → финал.
Telegram Bot Developer (Python)
Цель роли
Создание ботов с платежами, FSM и админ‑панелью под высокие нагрузки. Обеспечение стабильности и безопасности.
Создание ботов с платежами, FSM и админ‑панелью под высокие нагрузки. Обеспечение стабильности и безопасности.
Задачи
- Разработка на aiogram/pyrogram.
- FSM, inline/меню, платежи, нотификации.
- Анти‑флуд, анти‑спам, rate‑limit.
- Логи, метрики, алёрты, SLA.
- Тестирование и релизы.
Требования
- Telegram Bot API, aiogram/pyrogram.
- Python, FastAPI, Redis/Postgres.
- Понимание безопасности и платежей.
- Опыт продакшн‑ботов.
KPI
- Ошибки/1000 диалогов.
- Конверсия в оплату.
- Аптайм бота.
- Время реакции на инцидент.
Стек
aiogram/pyrogram, FastAPI, Redis, Postgres, Sentry‑класс телеметрии, платежные провайдеры.
aiogram/pyrogram, FastAPI, Redis, Postgres, Sentry‑класс телеметрии, платежные провайдеры.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → тестовое → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → тестовое → финал.
MLOps/DevOps Engineer
Цель роли
Непрерывная поставка моделей и сервисов с автоскейлом и наблюдаемостью. Контроль стоимости инфраструктуры и GPU‑ресурсов.
Непрерывная поставка моделей и сервисов с автоскейлом и наблюдаемостью. Контроль стоимости инфраструктуры и GPU‑ресурсов.
Задачи
- Контейнеризация и CI/CD.
- Настройка автоскейла CPU/GPU.
- Мониторинг: метрики, логи, трассировка.
- Фичефлаги и безопасные релизы.
- Управление секретами и доступами.
- Инцидент‑менеджмент.
Требования
- Docker, Kubernetes/Helm или VM‑подход.
- GitHub Actions/GitLab CI, IaC (Terraform).
- Prometheus/Grafana/Loki, алёрты.
- Базовый Python/скрипты.
KPI
- Время деплоя.
- Выполнение SLO.
- Стоимость GPU‑часа/подов.
- Инциденты/мес и MTTR.
Стек
K8s/Helm, Docker, Terraform, Prometheus/Grafana/Loki, ArgoCD, MLflow/Bento, GitOps.
K8s/Helm, Docker, Terraform, Prometheus/Grafana/Loki, ArgoCD, MLflow/Bento, GitOps.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практический кейс → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практический кейс → финал.
Data Engineer
Цель роли
Построение пайплайнов данных и поискового контура для RAG. Обеспечение свежести индекса и качества данных.
Построение пайплайнов данных и поискового контура для RAG. Обеспечение свежести индекса и качества данных.
Задачи
- Инжест, очистка, дедупликация.
- Нарезка документов и индексация.
- Обновление векторных хранилищ.
- Скрейпинг источников и версионирование.
- Контроль качества и наблюдаемость.
Требования
- Python/ETL, SQL, очереди.
- Airflow/Prefect и скрейпинг.
- Текстовые пайплайны, регулярки.
- Понимание векторных БД.
KPI
- Свежесть индекса.
- Полнота покрытия.
- Время сборки индекса.
- Data Quality Score.
Стек
Airflow/Prefect, Python, Postgres, S3‑совместимое, ClickHouse, FAISS/Milvus/pgvector, Playwright/BS4.
Airflow/Prefect, Python, Postgres, S3‑совместимое, ClickHouse, FAISS/Milvus/pgvector, Playwright/BS4.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическая задача → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическая задача → финал.
QA Automation (API/LLM Evals)
Цель роли
Автоматизация тестов API и оценка качества ИИ‑агентов по датасетам и метрикам. Снижение дефектов на проде.
Автоматизация тестов API и оценка качества ИИ‑агентов по датасетам и метрикам. Снижение дефектов на проде.
Задачи
- Автотесты API (pytest, контрактные тесты).
- Нагрузочное тестирование.
- Построение golden‑datasets и offline‑evals.
- Отчётность по качеству и регрессия.
- Интеграция в CI/CD.
Требования
- Python/pytest, REST‑тестирование.
- Опыт LLM‑оценок и метрик.
- k6/Locust или аналоги.
- Внимательность к деталям.
KPI
- Покрытие тестами.
- Дефекты, ушедшие в прод.
- Время регрессии.
- SLA на баг‑фиксы.
Стек
pytest, requests, k6/Locust, Great Expectations, кастом‑eval пайплайны.
pytest, requests, k6/Locust, Great Expectations, кастом‑eval пайплайны.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическое тестовое → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическое тестовое → финал.
Frontend Engineer (React)
Цель роли
Создание админ‑панелей, кабинетов и аналитики для управления агентами. Быстрые и стабильные интерфейсы.
Создание админ‑панелей, кабинетов и аналитики для управления агентами. Быстрые и стабильные интерфейсы.
Задачи
- Разработка кабинетов и UI биллинга.
- Интеграция с API и состоянием.
- Графики, таблицы, фильтры, экспорт.
- Тестирование и перформанс.
- Доставка фич и поддержка UX.
Требования
- React, TypeScript, управление состоянием.
- Работа с API, RTK Query/аналоги.
- Тестирование (Jest/RTL).
- Опыт оптимизации Core Web Vitals.
KPI
- Скорость поставки фич.
- Баг‑рейт фронта.
- Core Web Vitals (LCP/CLS/INP).
- Конверсия ключевых сценариев.
Стек
React, TypeScript, Vite, Zustand/Redux, RTK Query, Charting‑библиотеки, Jest/RTL.
React, TypeScript, Vite, Zustand/Redux, RTK Query, Charting‑библиотеки, Jest/RTL.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическое задание → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → практическое задание → финал.
Conversation Designer / UX‑райтер ИИ‑диалогов
Цель роли
Проектирование персон, сценариев и «голоса» ИИ‑агентов с fail‑safe и этичными ответами. Увеличение успешности сценариев.
Проектирование персон, сценариев и «голоса» ИИ‑агентов с fail‑safe и этичными ответами. Увеличение успешности сценариев.
Задачи
- Персоны и tone of voice.
- Диалоговые флоу, онбординг, разветвления.
- Протоколы ошибок/эскалаций и безопасность.
- A/B‑тесты и аналитика UX.
- Документация промптов и гайдов.
Требования
- Опыт диалоговых продуктов/чатботов.
- Понимание метрик UX и A/B.
- Навык лаконичных текстов и микрокопирайта.
- Портфолио.
KPI
- Task Success Rate.
- Снижение эскалаций.
- Время до успешного сценария.
- CSAT/NPS по диалогам.
Стек
FigJam/Miro, Notion, аналитика событий, шаблоны промптов.
FigJam/Miro, Notion, аналитика событий, шаблоны промптов.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью с тестовым → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью с тестовым → финал.
Growth Lead / Маркетолог производительности (AI)
Цель роли
Рост органического и платного трафика для продуктов ИИ‑агентов. Создание воронок и лид‑магнитов с положительной юнит‑экономикой.
Рост органического и платного трафика для продуктов ИИ‑агентов. Создание воронок и лид‑магнитов с положительной юнит‑экономикой.
Задачи
- Стратегия контента и перформанс‑каналов.
- Лид‑магниты, партнёрки, коммьюнити.
- Запуск и оптимизация рекламных кампаний.
- Сквозная аналитика и атрибуция.
- Эксперименты, A/B, автоматизация.
Требования
- Опыт роста в B2C/B2B SaaS/ботах.
- Владение аналитикой и гипотезами.
- Практика платных каналов и контент‑механик.
- Сильный копирайт и упаковка офферов.
KPI
- Лиды/MQL и CPA.
- Конверсия в оплату.
- ROMI и LTV‑динамика.
- Retention воронок.
Стек
Ads‑кабинеты, трекинг‑платформы, GA/BI, авто‑отчёты, CRM.
Ads‑кабинеты, трекинг‑платформы, GA/BI, авто‑отчёты, CRM.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс по каналам → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс по каналам → финал.
Продюсер контента (Shorts/TikTok/AI‑видео)
Цель роли
Автогенерация коротких видео под трафик и коммьюнити с полным продакшен‑циклом. Рост охватов и конверсий.
Автогенерация коротких видео под трафик и коммьюнити с полным продакшен‑циклом. Рост охватов и конверсий.
Задачи
- Пайплайн: темы → сценарии → озвучка → монтаж → сабы → публикация.
- A/B‑тесты креативов и обложек.
- Автозалив и трекинг метрик.
- Репозиторий ассетов и шаблонов.
- Права и соответствие правилам площадок.
Требования
- Опыт коротких видео и трендов.
- Навык сценариев и монтажа.
- Базовые скрипты/автоматизация.
- Понимание авторских прав.
KPI
- Просмотры и удержание.
- ER (вовлеченность).
- Подписки/лиды/конверсия.
- Стоимость единицы контента.
Стек
FFmpeg, Python‑скрипты, TTS/STT, редакторы, инструменты автозалива.
FFmpeg, Python‑скрипты, TTS/STT, редакторы, инструменты автозалива.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → портфолио/тест → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → портфолио/тест → финал.
Customer Success Manager (B2B)
Цель роли
Онбординг и развитие клиентов, рост использования и апсейл. Построение долгосрочных отношений и playbooks.
Онбординг и развитие клиентов, рост использования и апсейл. Построение долгосрочных отношений и playbooks.
Задачи
- Карта целей клиента и план внедрения.
- Обучение, документация, вебинары.
- QBR/обзоры успехов, сбор обратной связи.
- Апсейл/кроссейл и предотвращение оттока.
- Эскалация фидбэка в продукт.
Требования
- Опыт CSM в SaaS/ботах.
- Сильные коммуникации и презентации.
- Базовая аналитика и CRM.
- Проактивность и эмпатия.
KPI
- NPS/CSAT.
- Churn/Net Retention.
- Время до активации.
- Доля апсейла.
Стек
CRM, Success‑платформы, дашборды, SQL на чтение.
CRM, Success‑платформы, дашборды, SQL на чтение.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс по аккаунту → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс по аккаунту → финал.
Sales Manager (AI‑решения)
Цель роли
Хантинг, демо и закрытие сделок по ИИ‑агентам. Прогноз выручки и ведение воронки.
Хантинг, демо и закрытие сделок по ИИ‑агентам. Прогноз выручки и ведение воронки.
Задачи
- Поиск, квалификация, ведение пайплайна.
- Демо, расчёт КП и договоры.
- Работа с тендерами и закупками.
- Прогноз и отчётность, CRM‑дисциплина.
- Совместные пилоты с командой.
Требования
- 2+ года продаж в B2B IT.
- Кейсы закрытий и переговоров.
- Понимание юнит‑экономики и ROI.
- Навыки презентаций и документооборота.
KPI
- Выручка и GP.
- Win‑rate.
- Длина цикла сделки.
- Количество SQL/закрытых пилотов.
Стек
CRM, презентации/док‑шаблоны, инструмент звонков/встреч.
CRM, презентации/док‑шаблоны, инструмент звонков/встреч.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → интервью → кейс → финал.
Инженер платформенной безопасности (Anti‑fraud & Compliance)
Цель роли
Защита платформы: аутентификация, лимиты, аудит, приватность и противодействие абьюзу. Снижение рисков и прохождение аудитов.
Защита платформы: аутентификация, лимиты, аудит, приватность и противодействие абьюзу. Снижение рисков и прохождение аудитов.
Задачи
- Архитектура auth/rate limit и секретов.
- Журналы событий, аудит и расследования.
- Политики данных и приватности.
- Rule‑engine для анти‑фрода и риск‑сигналов.
- Пентест/тесты безопасности, обучение команды.
Требования
- Опыт AppSec/безопасности приложений.
- Threat‑моделирование и безопасная разработка.
- SIEM/DLP/секрет‑менеджмент.
- Понимание законод. требований и практик.
KPI
- Количество инцидентов/мес.
- Время обнаружения/реакции.
- Прохождение внутренних/внешних аудитов.
- Доля предотвращённого абьюза.
Стек
OAuth2/OIDC, WAF, Vault/KMS, SIEM, DLP‑подходы, риск‑движок.
OAuth2/OIDC, WAF, Vault/KMS, SIEM, DLP‑подходы, риск‑движок.
Условия и процесс найма
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → кейс по угрозам → финал.
Удалённо/гибрид, полный день. Процесс: скрининг → техинтервью → кейс по угрозам → финал.
Thalors - трансформация бизнеса с помощью решений на основе искусственного интеллекта
