Т1

Задачи: — Ведение и развитие официальных блогов компании на профильных ресурсах. — Разработка стратегии и тактики подачи контента, формирование контент-плана с учётом задач и инфоповодов бизнес-единиц холдинга. — Наращивание заметности бренда, технологичности, HR-бренда, доверия к продуктовому стеку на блого-площадках. — Регулярное наполнение контентом блогов на Habr.com и vc.ru с упором на нативный и экспертный контент. — Обеспечение роста аудитории цифровых каналов согласно KPI. — Реализация рекламных кампаний и digital-спецпроектов. — Формирование и развитие лояльного комьюнити авторов блогов, повышение их компетенций. — Подбор новых инструментов и площадок для коммуникации и ведения блогов. — Обеспечение некоммерческого продвижения блогов через коллаборации с блогерами и лидерами мнений. — Формирование бюджета и контроль его расходования на поддержку и продвижение блогов. — Переупаковка контента и тестирование новых форматов визуальной коммуникации. — Сбор фактуры для статей, управление написанием текстов агентством, редактирование и вычитка материалов, создание контента с нуля. — Контроль соблюдения сроков публикации и своевременной передачи документов для согласования. — Контроль внешних подрядчиков. — Обеспечение и контроль документооборота в рамках деятельности. Требования: — Опыт работы от 5 лет в качестве редактора блогов технологической компании с подтверждёнными успешными кейсами. — Опыт работы в PR-команде является плюсом. — Опыт ведения блогов на Habr, VC, Дзен и других платформах. — Портфолио успешных проектов по ведению блогов технологических компаний. — Опыт написания текстов и создания технологического и экспертного контента. — Опыт подготовки переводного контента. — Опыт работы с внутренним комьюнити и успешные практики. — Опыт реализации digital-спецпроектов. — Понимание специфики и задач PR, опыт работы в PR-командах приветствуется. — Знание закона о СМИ и рекламе, регуляторики в области блогеров и инфлюенсеров. — Владение программами создания визуального контента.

Зарплата не указана

Задачи: — Разработка и оптимизация запросов SQL для создания отчетов на основе данных из базы данных PostgreSQL. — Понимание бизнес-требований и перевод их в технические требования и спецификации отчетов. — Визуализация и представление данных с помощью инструментов разработки отчетов, таких как Tableau, Power BI, JasperReports и других. — Тестирование и отладка отчетов для обеспечения точности данных и высокой производительности. — Сотрудничество с другими разработчиками и бизнес-аналитиками для определения оптимальных решений и создания интуитивно понятных отчетов. — Забота о безопасности данных и обеспечение соответствия политикам и требованиям конфиденциальности. Требования: — Опыт работы с PostgreSQL и глубокие знания языка SQL. — Опыт разработки отчетов с использованием инструментов разработки отчетов, таких как Tableau, Power BI, JasperReports или других. — Понимание бизнес-требований и способность перевести их в эффективные и интуитивно понятные отчеты. — Высокая визуализация и навыки работы с графиками и диаграммами для представления данных. — Умение оптимизировать запросы SQL для повышения производительности базы данных. — Опыт в тестировании и отладке отчетов для обеспечения точности и надежности данных.

Зарплата не указана

Внедрение и выполнение доработок 1С: ЗУП 3.1; Настройка интеграций - обмен между системами 1С и другими корпоративными системами (типовые синхронизации, веб-сервисы);

Зарплата не указана

Задачи: — Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако): Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, storage, сети, безопасность. — Построение и поддержка CI/CD/CT-пайплайнов для ML-моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами. — Интеграция и эксплуатация LLM/ML-сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability. — Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post-mortem. — Автоматизация ML-пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями. — Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance-оптимизации и cost-cutting (GPU/CPU). Требования: — Высшее образование. — Опыт работы: 5+ лет. — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга. — Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами. — Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов (Docker images, модели, данные). — Опыт с LLM/GenAI-платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса. — Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows). — Работа в гибридной инфраструктуре: on-prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.). — Понимание cost-optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок. — Языки: Python (утилиты, обвязка) / Bash. — Контейнеризация и оркестрация: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow. — CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD. — Инфраструктура: Terraform / Ansible, конфигурация Linux-серверов, Nginx, cert-manager. — Data/ML-инфраструктура: Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3-совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases. — Мониторинг и логи: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager. Профессиональные навыки: — Проектирование и развёртывание инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML-нагрузки. — Построение воспроизводимых ML-пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real-time режимах. — Настройка мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining-триггеры. — Совместная работа с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов. Специализированные программы: — GitLab / GitHub, Jira / Confluence/Сфера — Kubernetes ecosystem: kubectl, Helm, K9s, Lens. — ML-инструменты: MLflow / Weights & Biases, Kubeflow Pipelines / Airflow, model registry. — Мониторинг: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.

Зарплата не указана

Задачи: — Участие в проекте симплификации процессов. — Проведение интервью и рабочих сессий с владельцами и участниками процессов. — Описание и визуализация текущих процессов (AS‑IS), фиксируя ключевые метрики и проблемные зоны. — Анализ процессов на предмет потерь, избыточных операций и узких мест, формирование структурированных выводов и гипотез по их упрощению. — Разработка совместно с бизнесом целевых моделей процессов (TO‑BE), подготовка предложений по изменениям в шагах, ролях, регламентах и ИТ‑системах. — Участие в подготовке пакетов решений по каждому процессу (инициативы, «быстрые победы», долгосрочные изменения) и в оценке эффекта совместно с финансовым аналитиком. — Сопровождение внедрения изменений и фиксации результата. — Обеспечение актуальности описаний процессов и подготовки отчетных материалов по статусу и достигнутым показателям. Требования: — Высшее образование. — Опыт работы от 3 лет в роли бизнес-аналитика в проектах по оптимизации/реинжинирингу бизнес‑процессов или внедрению ИТ‑решений. — Опыт работы с непроизводственными функциями (ИТ, АХД, документооборот, финансы, HR) как плюс. — Уверенное владение методами описания и анализа бизнес‑процессов. — Опыт проведения интервью и фасилитации рабочих сессий с заказчиками и владельцами процессов. — Базовые навыки анализа данных (Excel, сводные таблицы, простая визуализация). — Понимание Lean (бережливого производства). — Опыт участия в проектах по сокращению потерь и повышению операционной эффективности. — Базовое понимание финансовых показателей и оценки эффекта от изменений. — Опыт автоматизации процессов и внедрения ИТ‑систем. — Знание английский – не ниже Pre‑Intermediate (чтение документации, базовая переписка). — Опыт работы с инструментами моделирования процессов (например, MS Visio, draw.io, BPMN‑редакторы), онлайн‑досками (Miro/аналоги), системами постановки задач (Jira/аналоги).

Зарплата не указана

Зарплата не указана

Зарплата не указана

Зарплата не указана

Задачи: - Тестирование UX\UI и функциональности программного продукта (сейчас десктоп, в будущем также web-based) в области инженерного анализа (вычислительной гидрогазодинамики, тепломассообмена, прочностного и электромагнитного анализа). - Разработка планов и программ автоматизированного тестирования. - Создание геометрических 3D инженерных моделей в графической среде CAD/CAE-систем, в частности тестовых и учебных примеров. - Эксплуатация, разработка, внедрение скриптов, а также их поддержка в системе автоматического тестирования. - Работа с электронными базами багов. Требования: - Высшее техническое образование или cтудент старших курсов технических ВУЗ. - Знание языков программирования Python/java и/или vbs/vba (HTML, CSS приветствуется). - Знание/умение работать с Windows\Linux (rhel, astra, alt etc.) операционными системами. - Опыт работы с CAD\САПР системами (SolidWorks, CATIA, NX, Creo, Solid Edge, Компас 3D, T-flex, NanoCAD). - Понимание современных концепций и устройства UX\UI. - Базовые знания процессов теплообмена, течения жидкостей и газов и/или опыт выполнения прочностных расчетов и/или навык решения задач в области электромагнетизма. - Знакомство и опыт работы в других CAE продуктах желателен. - Опыт участия в командных проектах. - Базовый английский язык.

Зарплата не указана

Задачи: - Организовать работу кросс-функциональной команды разработки; - Планировать работу команды на горизонтах год, квартал, спринт; - Выстраивать процессы внутри команды; - Определять технологический стек команды; - Участвовать в проектировании и защите архитектурных решений; - Управлять техническим долгом; - Проводить найм и мотивацию сотрудников; - Развивать членов команды. Требования: - Опыт руководства командой разработки от 2х лет; - Опыт коммерческой разработки ПО на Java, Spring Boot; - Навыки построения процессов разработки (scrum, kanban); - Понимание принципов CI/CD; - Понимание актуальных архитектурных стилей и шаблонов проектирования информационных систем; - Навыки проектирования, обсуждения и защиты архитектурных решений; - Опыт работы с реляционными БД, знания SQL; - Желателен опыт работы с графовыми БД (предпочтительно с ArangoDB); - Готовность работать на территории РФ.

Зарплата не указана

Задачи: - Разработка микросервисов; - Разработка интеграционных адаптеров; - Анализ архитектурных решений; - Разбор дефектов продуктовой среды; - Подготовка и внедрение инфраструктурных задач; - Работа с базами данных; - Настройка API для связи с внешними сервисами; - Написание юнит-тестов. Требования: - Уверенные знания основных современных концепций и принципов разработки на платформе Java; - Хорошее знание и умение применять на практике принципы ООП, SOLID, DRY, KISS; - Знание стандартных алгоритмов и структур данных; - Опыт разработки на Java с использованием технологий: Spring Framework (Cloud); - Опыт работы с тестовыми фреймворками: Junit, TestNG, Mokito; - Опыт работы с реляционными базами данных; - Знание теоретических основ проектирования БД и построения эффективных запросов; - Опыт работы в финансовом секторе приветствуется.

Зарплата не указана

Задачи: - Управление AI-продуктами от идеи до вывода в прод. - Участие в проработке AI-стратегии кластера (Roadmap, KPI, приоритизация инициатив). - Проработка архитектуры AI-решений. - Координация команд: Data Scientists, ML-инженеры, Data Engineers. - Решение проблем масштабирования моделей и качества данных. - Запуск PoC и MVP AI-продуктов. - Оптимизация инференса моделей (скорость, стоимость, точность). - Дообучение open-source моделей под задачи бизнеса. Требования: - Образование: высшее. - Опыт работы: от 5 лет на релевантной позиции. - Опыт в предметной области AI. - Опыт коммерческой разработки, развитый технический кругозор. - Навыки презентации для C-level с ценностными тезисами. - Agile/Scrum для ML-проектов. - Языки: Python, SQL. - ML/DS: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face, LangChain. - MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker/Kubernetes. - Данные: Spark, DWH (BigQuery, Snowflake), векторные БД (FAISS, Pinecone). - Опыт управления коллективом: обязателен. Требования к личным качествам: - Лидерство, выстраивание коммуникаций, синхронизация работ, критическое мышление, предпринимательский mindset, адаптивность. Знание стека: - LangChain, Kafka, K8s, LLM-модели, NLP-модели — embedding, NER, classification.

Зарплата не указана