Genesis

• The Entry-Level Care Coordinator (Intake Coordinator) serves as a key point of contact for patients entering care and supports the clinical team by gathering information necessary for the patient’s initial bio-psycho-social evaluation. • This role assists in conducting the initial intake appointment and collecting relevant patient history and background information to support the clinical assessment process. • Intake activities are performed in coordination with and under the direction of licensed clinical staff to ensure appropriate evaluation and continuity of care. • The Care Coordinator helps create a welcoming environment for patients while ensuring intake documentation is complete, accurate, and available to providers prior to the clinical evaluation. • Conduct structured intake appointments with new patients to collect information relevant to the bio-psycho-social evaluation process. • Gather and document patient information including: demographic information, presenting concerns, psychosocial background, family and social history, educational and occupational history, prior behavioral health treatment, current medications and basic health history. • Document collected information accurately within the electronic medical record (EMR) to assist licensed providers in completing the clinical evaluation. • Work collaboratively with licensed clinicians to support the intake and evaluation process. Ensure relevant patient history and intake information are available for provider review. • Communicate pertinent information gathered during intake to appropriate clinical staff. • Schedule and coordinate initial evaluation appointments with appropriate providers. Ensure required intake forms, questionnaires, and consent documentation are completed prior to the patient’s evaluation appointment. • Verify patient demographic and insurance information during the intake process. Upload, organize, and maintain patient documentation within the EMR. Ensure intake records are completed in a timely manner to support clinical workflow. • Provide a welcoming and supportive experience for patients entering care. Answer basic questions regarding services, scheduling, and intake procedures. Escalate urgent concerns or clinical issues to licensed providers or clinical leadership. • Maintain strict adherence to HIPAA and patient confidentiality requirements. Follow organizational policies related to documentation, intake procedures, and patient communication.

Role Description Основна мета цієї ролі — забезпечити якість та стабільність продукту — від першого релізу до масштабування. Твоє майбутнє середовище: - Наша головна перевага — це люди, які щодня прагнуть до самовдосконалення. - Ти працюватимеш у команді, котра створює продукти на базі АІ моделей. - Комунікація асинхронна де можливо, синхронна — коли треба вирішити, а не обговорити. Твоя зона впливу: - Тестування нових фіч та проведення регресії перед кожним релізом. - Написання та підтримка тест-кейсів на основі product requirements. - Репорт багів в Jira з чіткою структурою та пріоритизацією. - Участь у груминг-сесіях — уточнення вимоги до того, як фіча йде в розробку. - Перевірка підписочного флоу (покупка, renewal, cancellation) та коректність їх відображення в UI. - Тестування інтеграції: аналітика, пуш-нотифікації, A/B тести. Qualifications - Досвід від 2х років в тестуванні веб та iOS-додатків (реальний девайс + симулятор). - Досвід перехоплення та аналіз HTTP/HTTPS трафіку (Charles Proxy або Proxyman). - Робота з REST API — вміння читати відповіді, формувати запити (Postman). - Тестування WebSocket або real-time з'єднань. - Написання та підтримка тест-кейсів і чеклістів. - Репортинг багів у Jira: severity, кроки відтворення, логи. Requirements - Розуміння In-App Subscriptions (Apple IAP, lifecycle подій). - Базове розуміння аналітичних подій (Amplitude або аналог). - Досвід тестування A/B експериментів. - Базові SQL-запити для перевірки даних напряму в БД. - Досвід або розуміння AI-assisted тестування (Cursor, Claude або аналоги). Benefits - Кар'єрний та персональний розвиток: - Планові performance review і розробка PDP. - Підтримка в розвитку твого персонального бренду в соцмережах Boosters. - Профільні комʼюніті Genesis з безкоштовними курсами і можливістю нетворкінгу. - Бюджет на курси, конференції та вивчення англійської. - Техніка від компанії та оплата всіх необхідних сервісів для роботи. - Автономію та гнучкість: - Можливість обирати між роботою в офісі (Київ або Львів) та remote-first форматом. - Гнучкий старт дня (з 8 до 11 ранку за Києвом). - 20 дей-офів на рік, вихідні на державні свята та безлімітні лікарняні. - Турботу про здоров'я: - Медичне страхування. - Компенсація роботи з психологом. - Індивідуальний бенефіт на заняття спортом. - Сніданки й обіди (on-site в офісах). - Спортивні активності Genesis: спільнота для бігу, волейбол, йога (офлайн); стретчинг та йога (онлайн).

Role Description Ми шукаємо досвідченого Talent Sourcer, який перетворить сорсинг на стратегічну перевагу екосистеми — через аналітику, AI та прямий вплив на рішення бізнесу. Це роль із високим рівнем автономії та стратегічного впливу — не сорсинг у традиційному розумінні, а функція, яка формує те, як ми знаходимо, аналізуємо та залучаємо найсильніших людей для розвитку екосистеми Genesis. Ти будеш: - Відповідати за сорсинг у повному сенсі — від стратегії пошуку до якісного пайплайну кандидатів на ролі з прямим впливом на розвиток екосистеми, включно з executive-рівнем. - Проводити глибинний аналіз ринків талантів у розрізі стратегічних ролей — будувати системний маппінг конкурентного середовища, ідентифікувати ключових гравців і на основі рісерчів давати чіткі рекомендації стейкхолдерам щодо реалістичності та стратегії найму. - Виступати адвайзором для наймаючих менеджерів — допомагати формувати профілі ролей, задавати правильні питання та впливати на рішення до старту пошуку, а не після. - Відповідати за напрямок talent attraction у сорсингу: формувати стратегію просування ролей, ефективно використовувати наявні ресурси та колаборувати з PR-командою Genesis для підсилення employer brand у точках контакту з цільовими кандидатами. - Стратегічно впливати на вибір та сетап AI-інструментів у рекрутменті — тісно працювати з внутрішньою командою AI-розробки, тестувати рішення та будувати інфраструктуру сорсингу, яка мінімізує рутину й підвищує якість пайплайну. Qualifications - Досвід у сорсингу від 3 років, бажано в in-house продуктовій компанії або агенції з фокусом на складні ролі. - Досвід роботи з executive або high-impact ролями. - Глибоке розуміння підходів до маппінгу ринку, talent intelligence та аналізу конкурентного середовища. - Впевнена робота з AI-інструментами — і як користувача, і як людини, що здатна оцінювати їх з точки зору процесу та впливу. - Здатність і бажання впливати: переконувати, задавати напрямок, формувати очікування стейкхолдерів. - Аналітичне мислення та звичка спиратися на дані, а не на інтуїцію. Important Notes about the Role - Ти будеш одним із ключових гравців, що формують підхід до найму в Genesis — і твій вплив буде відчутний на рівні екосистеми, а не окремих вакансій. - Ти матимеш пряму взаємодію зі стейкхолдерами і командою AI-розробки — не через посередників. - Ролі, з якими ти працюватимеш, напряму впливають на те, куди рухаються бізнеси всередині Genesis. - Ти будеш не виконавцем процесу, а його архітектором. Support for Ukraine Genesis засуджує війну росії проти України й допомагає державі на економічному, інформаційному та кіберфронтах. На початку повномасштабної війни ми заснували корпоративний благодійний фонд Genesis for Ukraine. Команда фонду закуповує необхідне спорядження, техніку й медикаменти для співробітників та їхніх родичів, що захищають країну на передовій. Приєднуйся до команди!

Role Description Основна мета цієї ролі — збудувати креативну команду #1 в ніші по результативності. - Визначати та розвивати креативний напрямок відповідно до цілей бізнесу, шукати нові можливості для росту через креативи - Досліджувати ринок, конкурентів і тренди, щоб знаходити робочі інсайти та нові підходи - Формувати системний процес створення й тестування креативів з фокусом на ефективність та результат - Аналізувати результати запусків, робити висновки та покращувати підходи на основі даних - Організовувати брейншторми та генерувати нові ідеї разом із командою - Керувати креативною командою: пріоритезувати задачі, координувати роботу, розвивати людей і підтримувати якість результату - Брати участь у наймі та побудові сильної команди під потреби бізнесу - Забезпечувати масштабованість креативного процесу та стабільний output команди Qualifications - Досвід роботи у performance / creative marketing від 4х років - Гарне розуміння структури креативів - Вміння результативно використовувати spy tools (Ads Library, TT Library, AdHEart і інші) - Глибоке розуміння та досвід роботи з воронками найму - Глибоке розуміння та досвід побудови процесів - Досвід роботи чи розбудови автоматизацій (n8n/cursor/claude code або схожі) - Креативність: здатність системно знаходити і автентично імплементувати нові конвертуючі тренди - Англійська B2+ і вище Requirements - Одну з найперспективніших ніш на ринку - Можливість одразу після випробувального збудувати та очолити напрям креативного маркетингу - Повний овнершіп зони креативного маркетингу - Доступ до прямого нетворку з МЕТА, ТТ, Google та їх передових технологій для перформанс маркетингу - Доступ до потужного нетворку креативних маркетологів, СЕО, СМО Benefits - Кар'єрний та персональний розвиток: - Планові performance review і розробка PDP - Підтримка в розвитку твого персонального бренду в соцмережах Boosters і експертних медіа - Профільні комʼюніті Genesis з безкоштовними курсами і можливістю нетворкінгу - Бюджет на курси, конференції та вивчення англійської - Техніка від компанії та оплата всіх необхідних сервісів для роботи - Автономію та гнучкість: - Можливість обирати між роботою в офісі (Київ або Львів) та remote-first форматом (Україна та закордон) - Гнучкий старт дня (з 8 до 11 ранку за Києвом) - 20 дей-офів на рік, вихідні на державні свята та безлімітні лікарняні - Турботу про здоров'я: - Медичне страхування - Компенсація роботи з психологом - Індивідуальний бенефіт на заняття спортом - Сніданки й обіди (on-site в офісах) - Спортивні активності Genesis: спільнота для бігу, волейбол, йога (офлайн); стретчинг та йога (онлайн) Company Description Boosters — це українська продуктова компанія. Ми створюємо глобальні продукти в сферах EdTech, Productivity та Wellness, які несуть цінність для 55 мільйонів людей.

Role Description - Build low-latency inference pipelines for on-device deployment, enabling real-time next-token and diffusion-based control loops in robotics. - Design and optimize distributed inference systems on GPU clusters, pushing throughput with large-batch serving and efficient resource utilization. - Implement efficient low-level code (CUDA, Triton, custom kernels) and integrate it seamlessly into high-level frameworks. - Optimize workloads for both throughput (batching, scheduling, quantization) and latency (caching, memory management, graph compilation). - Develop monitoring and debugging tools to guarantee reliability, determinism, and rapid diagnosis of regressions across both stacks. Qualifications - Deep experience in distributed systems, ML infrastructure, or high-performance serving (8+ years). - Production-grade expertise in Python, with strong background in systems languages (C++/Rust/Go). - Low-level performance mastery: CUDA, Triton, kernel optimization, quantization, memory and compute scheduling. - Proven track record scaling inference workloads in both throughput-oriented cluster environments and latency-critical on-device deployments. - System-level mindset with a history of tuning hardware–software interactions for maximum efficiency, throughput, and responsiveness.

Role Description - Build machine learning models for robotics control end-to-end: data curation, careful evaluation, model architecture, training/inference stacks, rigorous experiments. - Collaborate with simulation and real-world robotics teams to curate high-quality, diverse, and large-scale datasets. - Curate the world’s best Internet-scale datasets for embodied perception and first-person robot video generation. - Design new generative simulation techniques to expand simulation data scale and diversity, training and evaluating generative models of 3D objects and environments, and language/code models to generate tasks and reward functions. - Collaborate with a team of driven individuals committed to building general-purpose Physical AI. Qualifications - Passion for your craft and demonstrated excellence in full-stack foundation model research and engineering. - Exceptional ownership and initiative—finding and solving problems independently. - Extensive experience pioneering new machine learning ideas or refining existing methods, supported by first-author publications or impactful projects (5+ years). - A relentless commitment to data and code quality, rigorous evaluation, and meticulous attention to detail. - Production-level expertise in modern Python. Requirements - Bonus: Experience with Vision-Language-Action models for robotics or web agents, embodied perception, or video generation.

Role Description - Develop LM/VLM-powered agents that autonomously interface with code, GUI, web tools, and design software to drive generative simulation. - Build agentic systems that synthesize high-quality, diverse physical data by orchestrating simulation, generative models, and interactive tools. - Build data pipelines to curate, generate, and preprocess datasets used for training and evaluating language- and vision-language-based agents. - Collaborate with simulation and infrastructure teams to co-develop APIs, GUIs, and services that enable seamless interaction with physics engines and simulation environments. - Drive innovation by staying at the forefront of LLM agents, autonomous tool use, and generative simulation — and translating cutting-edge research into robust, production-ready systems. - Contribute to the creation of a generative simulation stack that empowers downstream applications in robotics, embodied AI, and physical reasoning. Qualifications - A bold and imaginative vision for a next-generation paradigm of physical data synthesis— combining simulation, generative models, and autonomous agents. - Deep curiosity and strong technical ownership, with a track record of driving complex, open-ended projects from concept to implementation. - Experience with (multimodal) large language models, generative AI tools, agentic software design, GUI automation, program synthesis. - Passion for inventing creative solutions at the edge of AI, simulation, and physical reasoning, with an eagerness to build systems that generate high-fidelity, useful data for embodied intelligence. Requirements - Familiarity with interactive design tools (e.g., CAD software, game engines) or simulation environments (e.g., physics engines, robotics simulators).

Role Description - Design, build, and maintain large-scale data pipelines (batch and streaming) for robotics foundation model training and evaluation at petabyte scale - Own core data infrastructure: data model, storage systems, ingestion pipelines, transformation frameworks, and orchestration layers - Standardize data models and unify processing pipelines across real-world teleoperation and synthetic simulation datasets - Collaborate with a team of driven individuals committed to building general-purpose Physical AI Qualifications - Excellent software engineering skills (Python, Go, or similar) - Extensive experience designing, building, and maintaining large-scale data pipelines (8+ years) - Deep understanding of distributed systems (Spark, Kafka, or similar) - Extensive experience with data storage technologies (data lakes, warehouses, object stores like S3) - Experience running and maintaining production-grade infrastructure (Kubernetes, Terraform) Requirements - Bonus: Experience supporting AI systems, in particular embodied AI like self-driving

Role Description Design, build, and maintain foundational frameworks and tools to empower expert teams to experiment fast and turn ideas into full-fledged and production-ready systems. - Collaborate with expert teams to validate use cases and build robust solutions, bringing cross-team perspective and aiming for modular and reusable components. - Identify and mitigate high-level code design flaws and development workflow inefficiencies that cause friction, hinder productivity, and create silos across the organization. - Advocate for good practices and maintain high code quality through code reviews, documentation, and training. Qualifications - Excellent software engineering skills (e.g., in Python, Go, or Rust). - Extensive experience designing, building, and maintaining modular and reusable systems. - Experience collaborating with engineers and researchers of any fields, understanding complex requirements, and providing clear and simple solutions. - Ability to implement large-impact changes across the organization with minimal disruption. - Experience building internal tooling to accelerate AI research and development workflows (e.g., debugging, evaluation, experiment tracking and versioning, CI automation, etc.).

Role Description - Drive down wall-clock time to convergence by profiling and eliminating bottlenecks across the foundation model training stack, from data pipelines to GPU kernels. - Design, build, and optimize distributed training systems (PyTorch) for multi-node GPU clusters, ensuring scalability, robustness, and high utilization. - Implement efficient low-level code (CUDA, cuDNN, Triton, custom kernels) and integrate it seamlessly into high-level training frameworks. - Optimize workloads for hardware efficiency: CPU/GPU compute balance, memory management, data throughput, and networking. - Develop monitoring and debugging tools for large-scale runs, enabling rapid diagnosis of performance regressions and failures. Qualifications - Deep experience in distributed systems, ML infrastructure, or high-performance computing (8+ years). - Production-grade expertise in Python. - Low-level performance mastery: CUDA/cuDNN/Triton, CPU–GPU interactions, data movement, and kernel optimization. - Scaling at the frontier: experience with PyTorch and training jobs using data, context, pipeline, and model parallelism. - System-level mindset with a track record of tuning hardware–software interactions for maximum utilization.