Toptal

Conduct English screening assessments through live interviews and recorded video submissions, evaluating candidates’ English proficiency, professionalism, as well as their overall fit for the Toptal network. Provide notes and documentation after each interview.

Зарплата не указана

The Senior AI Professional will help design, develop, and optimize production-grade agentic AI solutions. Design, develop, and optimize production-grade agentic AI solutions.

Зарплата не указана

Deliver Salesforce stories from a discovery-ready backlog through production, including tests and release notes. Build and maintain Flows, Lightning Web Components, and Apex functionality on a bi-weekly delivery cadence.

Зарплата не указана

Задачи: — Владение бэклогом продукта, приоритизация и управление дорожной картой с использованием практик Agile/Scrum — Перевод бизнес-требований и потребностей заинтересованных сторон в четкие эпики, пользовательские истории и критерии приемки — Тесное сотрудничество с инженерными командами для определения объема, последовательности и итеративной доставки — Определение и отслеживание метрик успеха/КПЭ для продуктовой области — Фасилитация или поддержка Agile-церемоний (уточнение бэклога, планирование спринтов, обзоры) совместно со Scrum-мастером, если применимо — (Вариант) Владение доставкой AI/Agentic функций — определение интеграции возможностей GenAI или агентных функций в продукт — (Вариант) Работа в роли технического менеджера продукта — участие в обсуждениях архитектуры и API, а не только бизнес-требований — (Частый контекст) Владение продуктами данных в CPG/корпоративной среде — управление платформами данных, каталогами или аналитическими продуктами для бизнес-заинтересованных сторон Требования: — Опыт управления продуктом в Agile, владение бэклогом, итеративная доставка, знание Scrum/Kanban — Подтвержденный опыт работы Product Manager, Product Owner или Technical PM — Сильные навыки управления заинтересованными сторонами и кросс-функционального взаимодействия (инженерия, данные, бизнес) — Способность переводить неоднозначные бизнес-потребности в структурированные и реализуемые продуктовые требования Желательно: — Опыт работы с AI/GenAI или агентными продуктами — Опыт управления продуктами данных (каталоги, аналитические платформы, BI) — Опыт работы в CPG, корпоративной или регулируемой отрасли — Техническая грамотность (API, архитектура данных) для ролей технического менеджера продукта

Зарплата не указана

Assess the current Sage X3 environment and recommend the e-commerce platform approach. Build or customize a dealer e-commerce portal on top of the existing ERP.

Зарплата не указана

As an Enterprise Sales Development Representative (SDR), you will drive business growth by identifying opportunities with target clients. You’ll play a pivotal role in identifying potential customers, generating new business opportunities, and providing support to both customers and our team.

Зарплата не указана

Our Client Advisors turn inbound interest from small- and medium-sized businesses into Toptal clients. You will be the first conversation a prospective client has with Toptal.

Зарплата не указана

6–10 years of Salesforce administration and development experience with platform ownership responsibilities. Expert-level Salesforce Flow experience.

Зарплата не указана

The Recorder role requires individuals who can master a specific hands-on activity from a selection of verticals. You will need to film yourself performing these tasks from a first-person perspective using your smartphone while ensuring the tasks are clearly visible.

Зарплата не указана

About the Role - Narrator. Watches the POV video and describes the scene and task in first person, in English, as if explaining it to a model that can't see.

Зарплата не указана

Задачи: — Разрабатывать и эксплуатировать интеграционные продукты, связывающие Salesforce, SAP и carrier data lake. — Проектировать и реализовывать интеграции MuleSoft/API между Salesforce, SAP и carrier data lake. — Определять и поддерживать API контракты, сопоставления полей, трансформации и автоматические тесты. — Использовать Data Modeler для разработки и поддержки точных сопоставлений данных между системами. — Отлаживать и самостоятельно решать проблемы интеграции в продакшене, включая анализ корневых причин и профилактические улучшения. — Инструментировать интеграционные пайплайны с мониторингом, логированием и алертингом. — Поддерживать интеграции перехода маркетингового портфеля, избегая ненужных точечных зависимостей и нового интеграционного долга. — Использовать AI-инструменты для ускорения создания черновиков сопоставлений, API-заглушек, генерации тестов, документации и шаблонов обработки ошибок. — Проверять и улучшать AI-сгенерированный код для соответствия стандартам надежности, поддерживаемости и качества. — Автоматизировать воспроизведение, повторные попытки, алерты и процедуры восстановления для снижения среднего времени восстановления (MTTR). — Постоянно улучшать надежность, наблюдаемость и операционную эффективность интеграций. Требования: — Опыт интеграционной инженерии не менее 5 лет. — Практический опыт работы с MuleSoft или аналогичной корпоративной ESB/API платформой. — Опыт интеграции с SAP, включая IDoc, API и/или BAPI. — Опыт интеграций Salesforce и корпоративных API паттернов. — Опыт работы с паттернами интеграции и загрузки данных в data lake. — Глубокое понимание API контрактов, сопоставления данных, трансформаций, тестирования и архитектуры интеграций. — Опыт поддержки интеграций в продакшене, включая мониторинг, отладку, алертинг, повторные попытки и разрешение инцидентов. — Способность самостоятельно владеть производственными проблемами и доводить их до решения и предотвращения. — Опыт использования AI-копилотов или агентов для ускорения инженерных процессов. — Сильное инженерное суждение и умение проверять, тестировать и улучшать AI-сгенерированный код и артефакты перед выпуском в продакшен. Условия: — null

Зарплата не указана

Задачи: — Участвовать в проектировании и реализации высокопроизводительных, масштабируемых и оптимизированных дата-решений. — Создавать модели данных с нуля, используя сильные навыки SQL. — Писать и оптимизировать SQL-запросы внутри приложений. — Обеспечивать производительность, безопасность и доступность баз данных. — Готовить документацию и технические спецификации. — Выполнять процедуры с базами данных: обновления, резервное копирование, восстановление и миграция. — Профилировать использование ресурсов сервера и оптимизировать конфигурации. — Проектировать, строить и автоматизировать развертывание дата-пайплайнов и приложений. — Интегрировать данные из локальных баз и внешних источников через REST API и инструменты сбора данных. — Сотрудничать с бизнес-подразделениями и командами дата-сайенс по вопросам доступа, трансформации, обработки и отчетности данных. — Поддерживать внедрение, технические вопросы и обучение, связанные с экосистемой data lake. — Управлять AWS-ресурсами, включая кластеры EMR и ECS. — Поддерживать обеспечение, мониторинг, конфигурацию и обслуживание AWS-инструментов. — Оценивать и внедрять новые облачные технологии для улучшения возможностей и снижения затрат. — Поддерживать автоматизацию с использованием Infrastructure as Code (Terraform) и CI/CD (Jenkins). — Реализовывать управление данными, контроль доступа и снижение рисков безопасности. Требования: — 7-9 лет опыта проектирования и разработки облачных моделей данных, ETL-пайплайнов и инфраструктуры. — Опыт работы с структурированными и неструктурированными данными. — Отличное владение SQL для популярных баз данных. — Опыт оптимизации больших и сложных SQL-запросов. — Знание лучших практик реляционных баз данных. — Опыт настройки движков баз данных и оркестрации кластеров. — Умение планировать ресурсы по высоким спецификациям. — Навыки устранения типичных проблем с базами данных. — Опыт работы со Spark, Glue, EMR, Apache Kafka или AWS Kinesis. — Опыт с системами контроля версий Git или Subversion. — Опыт использования автоматизированных систем сборки и CI/CD. — Программирование на Java, Python и Scala. — Знание структур данных и алгоритмов. — Знание реляционных, NoSQL, графовых, документных, key-value и временных баз данных. — Знание масштабируемого проектирования и управления моделями данных. — Знание деплоя ML-моделей. — Знание AWS cloud платформ. — Знание TDD и BDD. — Сильный интерес к улучшению навыков разработки ПО, фреймворков и технологий. Условия: — Возможность работать с моделированием данных, сервисами данных и дата-сайенсом в рамках платформы Data Intelligence. — Работа в разнообразной технической среде: AWS, ETL-пайплайны, базы данных, поисковые технологии, рекомендательные системы. — Прямое взаимодействие с командами дата-сайенс и внутренними заинтересованными сторонами по вопросам отчетности, трансформации и возможностей платформы.

Зарплата не указана