Вакансии

Ищу Проджект / Деливери менеджера в команду складского тарификатора WB. Ищу человека с высоким оунершипом, который не ограничивается статусами и встречами, а сам двигает процесс: находит блокеры, докапывается до причин, собирает людей, меняет правила работы и добивается результата.

Зарплата не указана

– Разрабатывать и сопровождать потоковые приложения на Apache Flink: подключать новые домены и типы событий, реализовывать дедупликацию, идемпотентную обработку, обогащение через Redis и маршрутизацию невалидных событий в DLQ; участвовать в восстановлении и дозагрузке данных;

Зарплата не указана

Задачи: — Развивать платформу данных; — Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы; — Работать с batch- и streaming-пайплайнами; — Развивать модели данных и хранилище.

Зарплата не указана

Обязанности Разрабатывать микросервисы на Go; Проектировать архитектуру новых микросервисов;

Зарплата не указана

-Проектировать архитектуру и разрабатывать новые высоконагруженные микросервисы для расширения функционала платформы. -Создавать отказоустойчивые интеграции с внутренними потребителями и поставщиками данных в рамках микросервисной и event-driven архитектуры.

Зарплата не указана

-Анализировать предметную область, выявлять зависимости между системами, определять границы сервисов и точки интеграции. -Готовить системные спецификации: функциональные и нефункциональные требования (производительность, безопасность, масштабируемость, надёжность), критерии приёмки, User Stories и Use Cases.

Зарплата не указана

Задачи: - Развивать ядро матчинга: retrieval кандидатов по текстовым, картиночным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар, работать с атрибутами товаров - Улучшать NLP-часть пайплайна с учетом специфики оптовых товаров: обработка названий, извлечение атрибутов из описаний, дообучение эмбеддинг-моделей - Доводить решения до прода и отвечать за них Требования: - Сильное понимание NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск, опыт дообучения моделей под свою задачу - Опыт в задачах матчинга - Опыт в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в продакшен от 3-х лет - Уверенные знания Python, ML-стека, SQL - Умение выбирать решение под задачу: не использовать нейросеть там, где достаточно эвристики, и наоборот - Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning), LLM/VLM в задачах классификации/ранжирования будет плюсом

Зарплата не указана

Задачи: — Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизируя их под потребности команд-потребителей — Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse, включая выбор движка таблиц, ключей сортировки, партиционирования, шардирования и репликации — Оптимизировать запросы и хранение данных, выявлять и устранять причины медленных запросов и аномального роста таблиц — Разрабатывать и поддерживать DAGи в Apache Airflow с учетом идемпотентности, ретраев, бэкфиллов и зависимостей между задачами — Обеспечивать качество данных через проверки полноты и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов — Взаимодействовать с продуктовыми командами и аналитиками для разбора требований, согласования контрактов данных, объяснения ограничений и предложения вариантов Требования: — Опыт работы с ClickHouse, включая идентификацию проблем на кластере и работу с распределенной БД — Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объемами данных (таблицы 50+ Тб) — Владение Python для разработки пайплайнов и бекенда на FastAPI — Опыт работы с Apache Airflow, включая разработку и эксплуатацию DAGов в продакшене — Опыт работы с Apache Kafka, понимание модели топиков, партиций, консьюмер-групп, оффсетов и семантики доставки, опыт построения загрузки из Kafka в хранилище — Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных

Зарплата не указана

Зарплата не указана

Задачи: - Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; - Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля; - Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными; - Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; - Писать и поддерживать автоматизированные тесты; - Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; - Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum; - Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов. Требования: - Сильные инженерные навыки, самостоятельность, понимание полного цикла доставки приложения; - Уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; - Понимание DevOps-культуры, умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг; - Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI; - Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; - Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов; - Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production; - Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; - Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK); - Глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет плюсом.

Зарплата не указана

Задачи: — Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python. — Внедрять ML-модели, разработанные Data Science специалистами, в продукты команды (продуктивизация). — Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных. — Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды. — Обеспечивать наблюдаемость сервисов (observability) и следовать единым подходам к созданию сервисов. — Выстраивать взаимодействие между ML и Dev частями команды для уменьшения TTM. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. — Опыт в создании веб-сервисов (FastAPI). — Знание основ ООП, принципов SOLID и шаблонов проектирования; умение писать чистый поддерживаемый код. — Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы с Gitlab CI/CD. — Опыт работы с K8s для развёртывания приложений.

Зарплата не указана

Задачи: - Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python. - Внедрять разрабатываемые DS специалистами ML-модели в продукты команды (продуктивизация). - Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных. - Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды. - Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их наблюдаемости (observability). - Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev части команды для уменьшения TTM. Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет. - Опыт создания веб-сервисов (FastAPI). - Знание основ ООП, SOLID, шаблонов проектирования, умение писать чистый, поддерживаемый код. - Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы с Gitlab CI/CD. - Опыт работы с K8s для развёртывания приложений.

Зарплата не указана

Задачи: — Писать и поддерживать автотесты на Java — Выполнять ручное регрессионное тестирование — Тестировать фичи, связанные с платежами, возвратами, пополнениями и списаниями — Взаимодействовать с разработчиками и другими тестировщиками Требования: — Опыт от 2 лет в тестировании — Опыт автоматизации тестирования на Java — Понимание принципов работы платежных систем (будет плюсом) Стек технологий: Youtrack, IDEA (авто), API - Postman, Swagger, pgAdmin, Dbeaver, Kibana, Java (JUnit, TestNG), API - RestAssured

Зарплата не указана

Задачи: - разрабатывать платформенные библиотеки на Python, создавать SDK и CLI-инструменты; - проектировать и развивать DSL, разрабатывать агентные workflow, создавать генераторы кода; - разрабатывать инструменты анализа проектов; - проектировать системы валидации и проверки качества; - создавать инфраструктуру для автоматического тестирования AI-generated кода. Требования: - уверенное владение Python и глубокое понимание языка, выходящее за рамки написания автотестов; - хорошая инженерная база: алгоритмы, gRPC, JSON Schema, YAML, Git, Linux, Docker; - опыт разработки тестовых платформ, фреймворков автоматизации, внутренних инженерных инструментов, SDK, генераторов, библиотек; - опыт проектирования систем, которыми пользовались другие инженеры; - желание строить инструменты для AI, а не просто пользоваться ими.

Зарплата не указана

Задачи: — Автоматизировать тестирование бэкенда на Python; — Писать API-тесты, контрактные тесты; — Проверять консистентность данных при загрузке; — Тестировать A/B эксперименты; — Работать с большими объёмами данных в ClickHouse, PostgreSQL, Kafka; — Тестировать ML-составляющую продукта в общем флоу; — Проверять бизнес-логику на уровне юнит-экономики. Требования: — Коммерческий опыт автоматизации на Python от 3 лет; — Тестирование чистого бэкенда от 80% задач на последнем месте; — Уверенная работа с PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB; — Опыт с Kafka; — Понимание CI/CD, опыт с GitLab; — Базовые знания Kubernetes; — Опыт с Grafana, Kibana или аналогами; — Самостоятельность в принятии решений при неполной информации; — Готовность работать в условиях высокой ответственности.

Зарплата не указана