ЗЕБРА

Мы запускаем городскую цифровую платформу, объединяющую жителей и бизнес города: объявления, компании и специалисты, новости, афиша, отзывы. Весь этот контент создаётся пользователями, и модератор — тот, кто следит, чтобы он соответствовал правилам платформы. Что важно Внимательность к деталям — придётся быстро проверять большое количество разных запросов Ответственность и дисциплина — работа строится на чётком следовании регламенту Грамотная письменная речь Готовность к разноплановым задачам, особенно в первые месяцы работы платформы Чем предстоит заниматься Проверять по регламенту запросы во всех разделах платформы: объявления, профили компаний и специалистов, новости, афиша, отзывы Принимать решение о публикации или отклонении контента на основе правил платформы Особенность работы в первое время Платформа только запускается, и заранее сложно предсказать точный объём и характер обращений пользователей. Поэтому первое время работа может быть смежной — помимо модерации, могут привлекать к другим несложным задачам, например: Помощь с наполнением контента платформы Тестирование функций платформы По мере роста потока обращений фокус сместится на модерацию как основную задачу. Будет плюсом Опыт модерации пользовательского контента (объявления, отзывы, форумы и т.п.) Опыт тестирования продуктов/приложений Мы ищем внимательного и ответственного человека, готового поддерживать порядок на площадке и гибко подключаться к разным задачам на старте проекта.

Кто мы Городской интернет-портал, который активно внедряет искусственный интеллект в свои продукты и внутренние процессы. Мы уже используем AI в службе поддержки и других сферах. Сейчас ищем человека, который возглавит это направление и поможет внедрять ИИ во все подразделения компании. Если вы постоянно думаете: «Что ещё можно автоматизировать?», то, возможно, мы ищем именно вас. Чем предстоит заниматься Анализировать бизнес-процессы компании и находить возможности для автоматизации. Внедрять AI-инструменты в работу различных отделов. Разрабатывать AI-ассистентов и чат-ботов. Создавать сценарии автоматизации. Работать с API различных сервисов. Разрабатывать и тестировать промпты. Искать и внедрять новые AI-сервисы. Анализировать эффективность внедрённых решений. Обучать сотрудников работе с современными AI-инструментами. Что мы ожидаем Практический опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini или другими LLM. Понимание принципов работы искусственного интеллекта. Умение быстро осваивать новые AI-инструменты. Системное мышление. Желание экспериментировать и искать новые решения. Самостоятельность и инициативность. Будет большим плюсом Опыт работы с различными платформами LLM или аналогичными платформами. Опыт интеграции сервисов через API. Навыки Prompt Engineering. Опыт автоматизации бизнес-процессов. Базовые знания Python или JavaScript. Опыт создания AI-ботов. Что мы предлагаем Зарплата от 100 000 ₽. Работу над реальными AI-проектами. Возможность построить направление искусственного интеллекта внутри компании практически с нуля. Свободу предлагать и реализовывать собственные идеи. Доступ к современным AI-инструментам. Быстрое принятие решений без лишней бюрократии. Возможность профессионального роста вместе с развитием компании. Как понять, что эта работа для вас? Вам будет интересно у нас, если вы регулярно ловите себя на мыслях: «Это можно автоматизировать.» «Зачем человек делает это вручную?» «Для этой задачи уже наверняка существует AI-сервис.» «Давайте попробуем сделать это с помощью ИИ.» Если это про вас — присылайте резюме.

Senior Python Developer (Computer Vision / ML / Real-time) Присоединяйся к ядру инженерной революции. От 450т.р. / мес Удалёнка по миру (Москва/СПб — если рядом) Полная занятость, гибкий график Ищем сильного инженера, который хочет влиять на продукт, а не просто писать код по тикетам. Сейчас в проекте один архитектор задаёт всю инженерную планку. Нам нужен второй сильный человек уровня Senior/Lead, которому можно отдать целые подсистемы целиком — и не проверять за ним каждую строчку. Если вы привыкли сами формулировать задачи, проектировать решения и доводить их до продакшена без няньки — это к нам. О проекте: Мы строим продукт на стыке AI и реального мира для офлайн-бизнеса (HoReCa / ритейл): видеоаналитика с большого парка камер, анализ голоса на точках, обработка данных в реальном времени и обучение собственных моделей. Работы здесь хватает на сильного инженера: • Видео — обработка потоков с камер и инференс на GPU под высокой нагрузкой. • Голос — потоковое аудио, распознавание речи, в том числе обработка на edge-устройствах. • Данные — превращение сырых событий в бизнес-метрики, аналитические пайплайны. • Прод — всё работает в Kubernetes, на живых заказчиках, а не в режиме демо. Проект на стадии активного роста ядра — вы заходите тогда, когда ваши решения определяют архитектуру на годы вперёд. Почему это интересно: Редкий технологический сплав: Computer Vision + ML + real-time + edge + дата-инженерия. Кейсов такого уровня на рынке единицы — у нас это ежедневная реальность. Влияние на продукт: общение напрямую с архитектором и фаундерами, никакой бюрократии и «чини скрипт». Вы участвуете в технических решениях, а не исполняете их. Реальный масштаб и оптимизация: не «запустить готовое», а выжимать максимум из железа и доводить до продакшн-качества под высокой нагрузкой. Сильное окружение: распределённая команда, прямой доступ к экспертизе, рост без потолка Технологический стек: Python (основной): FastAPI, asyncio, multiprocessing/threading, чистая работа с легаси. Computer Vision / ML: PyTorch, YOLO (Ultralytics), face-эмбеддинги и анализ положения лица, ONNX, TensorRT, CUDA, OpenCV, GStreamer. Кастомное обучение моделей. Real-time / стриминг: обработка RTSP/потоков с камер, WebSocket, FFmpeg, работа с видео в реальном времени. Голос / аудио: ASR (распознавание речи), VAD, интеграция с LLM (локальные и облачные модели), потоковая обработка аудио. Данные / оркестрация: ClickHouse, PostgreSQL, Redis; оркестрация пайплайнов (Prefect); векторизованные расчёты на уровне СУБД (быстрее построчного Python в десятки–сотни раз). Инфраструктура: Linux, NVIDIA GPU, Docker, Kubernetes (GitOps/ArgoCD, Kustomize), CI/CD, оптимизация под edge-устройства. Фронтенд (бонус, не обязателен): Vue 3, TypeScript, GraphQL/REST Что ты будешь делать: Проектировать и развивать высоконагруженные пайплайны обработки видеопотоков на GPU: приём с камер, инференс, оптимизация пропускной способности и стоимости. Доводить ML-модели до продакшена: от сбора и разметки данных до обучения и инференса на сервере и на edge-устройствах (кастомное обучение детекторов, оптимизация под GPU). Развивать голосовой стек: потоковая обработка аудио через WebSocket, ASR/транскрибация, интеграция с LLM, перенос части вычислений на edge. Работать с дата-слоем и оркестрацией: генерация и расчёт фич, аналитические пайплайны, ClickHouse, оркестрация заданий. Оптимизировать полный цикл: от сбора данных до переобучения, профилирование и ускорение узких мест (включая вынос тяжёлых вычислений с уровня Python). Писать unit/integration-тесты, ревьюить код, поднимать инженерную планку команды и помогать менее опытным коллегам Что мы ждём от вас: • Python - от 6 лет , глубокий опыт, чистый и поддерживаемый код, опыт роли тимлида/ведущего. • PyTorch / OpenCV - уверенно строите полноценный ML-пайплайн: от датасета до инференса. • ML-модели в проде (YOLO/детекторы, face-распознавание), FFmpeg, CUDA - умеете не просто «запустить готовое», а довести до продакшн-качества и оптимизировать под GPU. • Архитектурное мышление - проектируете решения, которые работают под нагрузкой и масштабируются. Видите систему целиком, а не отдельный скрипт. • Автономность - не ждёте ТЗ: сами формулируете задачи, предлагаете и защищаете решения. Вам можно отдать подсистему и не проверять за вами каждую строку. • Backend-интеграция - REST / GraphQL, SQL / NoSQL, проектирование API. • Качество кода - пишете тесты (unit/integration), умеете профилировать и оптимизировать. • Культура кода - для вас естественны принципы чистого кода: SOLID, DRY, разделение ответственности. Пишете аккуратно и единообразно, по общему стандарту команды. • Командность - аргументируете решения, ревьюите код, помогаете менее опытным коллегам. • Английский - читаете статьи и доки, пишете понятные комментарии и код-ревью Будет плюсом • Опыт с RTSP-потоками, GStreamer, FFmpeg, OpenGL. • Опыт с высоконагруженными / real-time системами и распределённой инфраструктурой. • Опыт с ClickHouse, дата-инженерией и оркестрацией пайплайнов (Prefect/Airflow и т. п.). • Опыт с Kubernetes и GitOps. • Опыт работы с edge-устройствами и оптимизации инференса под ограниченные ресурсы. Что вы получаете • Доступ к топовому стеку и GPU-ресурсам - современные модели, GPUкластеры, продвинутая MLOps-инфраструктура. • Реальный вес в команде - вы второй сильный инженер рядом с архитектором, ваше мнение определяет, как живёт продукт. • Работу в распределённой команде с прямым доступом к архитектору и фаундерам. • Амбициозный проект с международной экспансией и сильными заказчиками. • Условия для сильных — конкурентная компенсация, гибкий формат, опция участия в equity-пуле. Как проходит отбор 1. Несколько вопросов на email. 2. Разговор с архитектором — не классическое собеседование, а диалог о технологиях и решениях. Почему мало деталей публично? Проект под NDA - но за кулисами сильные заказчики, реальная экспертиза и международный масштаб. P.S. Главное - масштаб и сложность задач , которые вы будете решать. Если вы устали от типовых проектов и хотите технологический вызов — откликайтесь, даже если у вас на руках чужой оффер. Соискателям с особенностями здоровья — рады, формат удалённый.