IT компания Riverstart — аккредитованы в Минцифры, входим в реестр МТК,
являемся участником Торгово-промышленной палаты РФ и Нижнего Новгорода.
- С 2024г разрабатываем решения в области видео-аналитики, AI и ML. Развиваем собственный R&D центр решений в области прикладной математики и искусственного интеллекта.
- В 2025г мы успешно выпустили 3 собственных продукта, основанных на алгоритмах машинного обучения.
Входим в топ-20 разработчиков сложных проектов в России и занимаем первую строку в рейтинге агентств по поддержке и развитию сайтов (Рейтинг Рунета 2025).
Взяли 50 наград в федеральных и международных IT-конкурсах: «Золотой сайт», «Рейтинг Рунета», «МИКС Россия» Workspace Digital Awards, Tagline Awards, Ruward Awards, G8 Creative Awards и других.
______________
О роли
Мы развиваем направление экспериментальных продуктов с ML/AI-компонентой и ищем человека, который умеет доводить сырую идею до работающего прототипа. Это роль на стыке продукта и разработки: примерно наполовину — мышление продакта (понять задачу, сформулировать гипотезу, решить, что войдёт в прототип, а что отрезать), наполовину — руки, которые это собирают.
Продукты на раннем этапе живут в условиях неполной информации. Здесь нет готового ТЗ — есть гипотеза, ограниченный срок и необходимость быстро получить что-то, что можно показать, протестировать на реальных данных и пользователях и честно оценить. Дальше — либо развивать, либо закрывать и переходить к следующему. Короткий цикл обратной связи и возможность влиять на то, что вообще берётся в работу, — суть этой позиции.
Обязанности:
- Превращать продуктовые идеи в формулируемые гипотезы и понятный объём прототипа: что проверяем, на каких данных, по каким критериям считаем результат успешным.
- Собирать работающие прототипы и MVP с ML/AI внутри: LLM и RAG-пайплайны, обработка документов, ASR, компьютерное зрение, агентные сценарии — в зависимости от задачи.
- Общаться со стейкхолдерами и потенциальными пользователями: вытаскивать реальные требования, проверять предположения, переводить «хочется вот так» в технические решения.
- Принимать инженерные компромиссы осознанно: где достаточно демо «на скотче», а где нельзя халтурить, потому что от этого зависит вывод эксперимента.
- Оценивать результат: что прототип показал, где границы, что мешает довести до продукта, имеет ли смысл продолжать.
- Передавать удачные прототипы в продуктовую разработку — с внятным описанием логики, архитектуры и принятых решений.
Требования:
- Сильные софт-скиллы: умение структурировать неопределённость, расставлять приоритеты, доводить дело до результата без подробной постановки сверху, внятно объяснять решения и компромиссы.
- Способность самостоятельно собрать работающий продукт от данных до интерфейса — full-stack-бэкграунд либо уверенная сборка с помощью AI-инструментов.
- Практическое понимание ML/AI-компонент: как устроены LLM, эмбеддинги и retrieval, чем демо отличается от продакшена, где модель уместна, а где это лишняя сложность.
- Опыт интеграции моделей и внешних API, оркестрации пайплайнов.
- Критическое отношение к результатам ИИ — и моделей, и инструментов генерации: умение проверять, а не принимать на веру.
- Комфорт в работе с ambiguity и готовность к тому, что часть гипотез не подтвердится — это нормальная часть процесса.
Будет плюсом:
- Опыт запуска собственных продуктов или pet-проектов, доведённых до пользователей.
- Знакомство с предметными областями наших продуктов: обработка нормативной документации, распознавание речи, аналитика, отраслевые решения для регулируемых индустрий.
- Бэкграунд в ML/Data Science или исследовательский опыт.
Стек:
-
Python (FastAPI/Django), Vue или React/Node.js, REST API, понимание моделей данных и работы веб-приложений. Конкретные инструменты подбираем под задачу прототипа.
Условия:
- Реальное влияние на то, какие продукты берутся в работу, и как они устроены.
- Возможность карьерного роста.
- Трудоустройство в аккредитованной IT-компании, рассматриваем и сотрудничество по ИП.
- Удалённый или гибридный формат, гибкий график.
- Конференции и митапы, командные выезды и неформальные посиделки.
Похожие вакансии
Образование высшее или профессионально-техническое. Знание основ электротехники и радиотехники, электрических, принципиальных и монтажных схем. Навыки в работе со средствами...
4+ года опыта в продакт‑менеджменте и в развитии отдельных фич или направлений от гипотезы до запуска.
Высшее профессиональное образование. Опыт работы при наличии высшего образование не требуется. Знание требований к безопасной эксплуатации лабораторного оборудования при проведении...
Знание систем: Навыки установки, программирования, ремонта и технического обслуживания, выше перечисленных систем. Навыки работы с проектной, рабочей и исполнительной документацией.
Опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код. Практический опыт доведения прототипов моделей и AI...
