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.
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.
Внедрение и выполнение доработок 1С: ЗУП 3.1; Настройка интеграций - обмен между системами 1С и другими корпоративными системами (типовые синхронизации, веб-сервисы);
География найма не уточнена
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
