Удалённая работа

Задачи: — не указаны явно Требования: — Знание основ Frontend разработки, базовые знания HTML, CSS, JavaScript — Понимание принципов разработки Web-проектов — Понимание основ работы систем контроля версий (Git, Subversion) — Свободное владение русским языком — Владение английским на уровне понимания технических текстов — Стремление к знаниям Условия: — Полная занятость — График работы 5/2 — Формат работы: удалённо

Задачи: — Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО. — Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов. — Создавать и поддерживать фреймворки для оценки качества (evals) генеративных моделей и LLM-систем (контроль галлюцинаций, метрики качества генерации). — Писать чистый, поддерживаемый production-ready код: модульная архитектура, unit-тесты, логирование, документация, code review. — Оптимизировать инференс моделей (стоимость, latency, масштабируемость), работать с GPU-инфраструктурой. — Обеспечивать информационную безопасность: контроль рисков prompt injection, защита персональных данных (PII) и корректное управление правами доступа в агентных системах. — Тесно взаимодействовать с командой продукта и другими ML-специалистами для валидации бизнес-гипотез и дизайна A/B-тестов. Требования: Фундаментальная база: — Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и feature engineering, выбор архитектур, регуляризация, борьба с переобучением и data leakage, интерпретация результатов. — Уверенные знания математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. — Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных (data drift). Технический стек и разработка: — Уверенное владение Python и экосистемой: pandas / polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch (или аналоги). — Уверенное владение SQL для работы с большими объемами данных. — Навык написания production-кода: модульность, тестирование, логирование, Git, опыт участия в code review. Специализация (опыт работы хотя бы в одном из направлений, приоритетно CV/GenAI): — Computer Vision и генеративный AI (генерация изображений, NeRF, 3D-реконструкция или аналогичные задачи). — NLP, LLM и построение RAG-систем. — Рекомендательные системы, поиск и ранжирование. — Классическое машинное обучение или прогнозирование временных рядов. Генеративный AI и LLM (важно для текущего PoC): — Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов и мониторинга поведения системы. — Понимание рисков безопасности: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных. — Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и orchestration-фреймворками (LangChain, LlamaIndex или аналоги). — Опыт fine-tuning или адаптации LLM (LoRA / PEFT). — Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием (state management), выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Инфраструктура и MLOps: — Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации инференса (квантование, ONNX, TensorRT и т.д.). — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Преимущества: — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах будет значительным преимуществом. Условия: — Полный рабочий день. — Можно удалённо.

Задачи: — Создавать и работать с базой продавцов портфелей: BHPH дилеры, автокредитные компании, потребительские и рассрочные кредиторы, MCA финансисты, кредитные союзы, компании по медицинскому биллингу, компании по финансированию солнечных/оборудовательных проектов. — Проводить холодные контакты: звонки, персонализированные письма, LinkedIn, мероприятия и конференции дилерских ассоциаций. — Обрабатывать входящие лиды (часть звонков квалифицируется голосовым AI-ассистентом, который назначает встречи). — Проводить демонстрации платформы для владельцев бизнеса и финансовых директоров: как работает аукцион, что видят покупатели, как защищаются данные, как проходит закрытие сделки. — Вести сделку от первого контакта до подписания и оплаты: подготовка данных, подготовка аукциона, работа с возражениями. — Возвращать лиды с ответом «я подумаю» обратно в воронку. — Приоритизировать лиды по размеру портфеля и вести прозрачный отчет в CRM: стадии, прогнозы, причины потерь. Требования: — Опыт 3+ года в B2B продажах на рынок США (аутбаунд / новый бизнес / hunter). — Обязательный опыт в FinTech (платежи, кредитование, необанки, SaaS fintech и т.п.). — Практический опыт построения воронки с нуля через холодные контакты. — Нет теплой базы. — Подтвержденные закрытые сделки с подробным разбором: профиль клиента, возражения, этапы закрытия, финансовый результат. — Родной или свободный английский. — Полная доступность в рабочие часы США (9:00–18:00 ET). — Менталитет охотника, самостоятельность, фокус на закрытии сделок с получением денег. Желательно: — Опыт с долгами, коллекциями, автокредитованием или специализированным кредитованием. — Понимание data tapes и due diligence портфелей. — Базовые знания стандартов FDCPA и RMAI. — Теплые контакты среди кредиторов США или дилерских сетей. Условия: — География: весь мир, кроме России, полностью удаленно. — График: 9:00–18:00 ET. — Оплата: по запросу. — Контракт через Deel или аналогичный сервис. — Работа напрямую с основателем, без управленческого слоя. — Компания: крупнейший онлайн-маркетплейс портфелей долгов и нот в США. — Объем торгов $2.8 млрд с момента запуска. — Время от подачи портфеля до оплаты 14–21 день. — Для продавцов бесплатно: нет платы за размещение и комиссии.

Задачи: — Участвовать в разработке ядра платформы и самых сложных задачах команды. — На отдельных этапах код может занимать до половины времени. — Участвовать в архитектуре SMT и вместе с Holocron проектировать единый путь от ingestion до потребления: простой self-service сценарий должен занимать минуты, а сложный оставаться возможным. — Растить кросс-функциональную команду: нанимать и развивать специалистов, давать обратную связь, участвовать в перформанс-ревью, выстраивать взаимодействие инженеров, аналитиков, BI и QA. — Делить команду на зоны ответственности и опираться на сильных специалистов как на лидов направлений. — Участвовать в миграции существующих процессов на платформу: разобраться в текущей логике, спланировать перенос и довести его до стабильной работы на новом стеке. — Выстраивать инженерные процессы: код-ревью, тестирование пайплайнов, дежурства, разбор инцидентов, SLA на доставку данных. — Отвечать за стабильность и производительность: метрики, мониторинг, стоимость вычислений, скорость создания витрин и использование self-service инструментов. — Формировать техническое видение и защищать его вместе с менеджером проекта, переводить бизнес-запросы в инженерные решения. — Внедрять AI-инструменты там, где они реально ускоряют команду. Требования: — Сильный инженер, который уже вёл команду формально или фактически. — Желание совмещать управление с участием в разработке и не планировать уход в чистый менеджмент. — Разбирается в дата-инфраструктуре: ETL/ELT, DWH и Data Lake, модели данных, витрины, семантический слой. — Хорошо владеет Python или Go и SQL, знаком с Airflow, CI/CD, Docker, Kubernetes. — Понимает распределённые системы: как ведёт себя Spark под нагрузкой, что происходит с данными в объектном хранилище, где у обработки узкие места. — Умеет мыслить продуктово: смотреть на внутренний инструмент глазами его пользователя и отличать нужное от красивого. — Умеет управлять кросс-функциональной командой и делегировать: команда из десяти человек не управляется в ручном режиме. — Принимает решения в условиях неопределённости и умеет объяснить, почему выбрал именно это. — Умеет разбираться в существующих системах и переносить критичные для бизнеса процессы без потери стабильности. Плюсом будет: — Опыт создания self-service инструментов для аналитиков или разработчиков внутренних платформ, low-code/no-code интерфейсов. — Работа с открытыми табличными форматами. — Опыт с dbt или собственными фреймворками трансформаций. — Опыт с StarRocks, ClickHouse или другими движками аналитических запросов. — Data Quality, Data Contracts, Data Lineage, Data Catalog на практике, а не в теории. — Опыт работы с высоконагруженной Kafka. — Опыт публичных выступлений и работы с инженерным брендом.

Задачи: — снимать распаковки, обзоры и примерки нижнего белья на себе; — придумывать сценарии для коротких видео (Reels, Shorts, TikTok); — проводить фото- и видеосъёмку продукции; — монтировать вертикальные ролики с музыкой, субтитрами и эффектами; — показывать особенности продукции: посадку, качество ткани и детали. Требования: — готовность сниматься в нижнем белье; — опыт создания UGC-контента; — навыки съёмки и монтажа (CapCut, VN или аналоги); — наличие смартфона с хорошей камерой, штатива и освещения; — креативность, самостоятельность и чувство визуального стиля. Условия: — 30 000 ₽/мес. за 60 готовых роликов; — 10% от продаж, если эта сумма превышает фиксированную оплату; — возможность увеличивать доход без установленного потолка; — полностью удалённо; — оформление по договору с самозанятым или ИП; — бесплатные образцы продукции для съёмок; — возможность совмещать с другими проектами, кроме брендов нижнего белья.

Задачи: — Выполнение проектных задач по модели аутстафф (подключение специалиста в команду заказчика). Требования: Техническая подготовка: — Понимание методов анализа и проектирования систем. — Знание основных паттернов проектирования интеграций и best practices, включая синхронные и асинхронные взаимодействия. — Знание и понимание основных требований микросервисной архитектуры, рисков и проблем. — Четкое представление об особенностях RESTful взаимодействий. — Навык анализа предметной области проекта. — Навыки декомпозиции предметной области. — Навыки выделения максимально независимых функционалов/зон ответственности в микросервисной архитектуре. — Понимание принципов проектирования реляционных баз данных. — Понимание принципов проработки отказоустойчивости ПО на уровне команды разработки. Опыт работы с документацией: — Владение нотациями BPMN (логические, исполняемые), UML (sequence, activity и др.), C4 (уровень II, III). — Понимание отличий функциональных и нефункциональных требований, сбор и описание. — Проработка и документирование реляционных БД на логическом уровне (ERD). — Проработка и документирование программных интерфейсов (API): RESTful, Kafka, RPC. — Навыки ревью аналитической документации. — Навык описания существующих legacy-систем по доступным артефактам. Использование специализированных инструментов: — Инструменты управления проектами и совместной работой (Jira, Confluence). — Инструментарий чтения топиков Kafka. — Postman для проработки интеграций и проверки API. — Средства описания BPMN, UML. — Навыки работы с инструментами observability и мониторинга. Основы проектного менеджмента: — Понимание жизненного цикла разработки ПО (водопадная модель, Agile, Scrum). — Оценка рисков и управление ими. Навыки межличностного взаимодействия и коммуникации: — Эффективная коммуникация, умение взаимодействовать со стейкхолдерами. — Четкое изложение мыслей и передача сложных концепций. — Сотрудничество с различными специалистами команды (разработчики, дизайнеры, тестировщики, менеджеры проектов). — Навыки переговоров и фасилитации: проведение интервью, фасилитация встреч и совещаний, проведение грумингов. Soft Skills и личностные характеристики: — Критическое мышление и аналитический склад ума. — Структурированный подход к решению задач. — Навыки проработки сложных, многофакторных, неочевидных задач и задач с research частью. — Выявление скрытых зависимостей и противоречий в требованиях. — Умение выявлять и корректно обрабатывать манипуляции. — Внимание к деталям при составлении документов и работе над проектом. — Контроль полноты и точности спецификаций. — Способность адаптироваться к изменениям, гибкость в изменении планов и подходов. — Быстрая адаптация к новым требованиям заказчика. — Умение и желание учиться. — Самостоятельность и инициативность, проактивность в поиске путей улучшения рабочих процессов. — Навык принятия конструктивной критики, спокойное восприятие обратной связи и готовность совершенствоваться. Условия: — Оформление по ИП/Самозанятости. — Удаленный формат работы. — Полная занятость.

Команда ДатаЛаб занимается анализом данных, разработкой аналитических решений и внедрением моделей машинного обучения в продукты и процессы компании. Мы работаем с данными из различных направлений: продаж, пользовательского поведения, контента, справочника 2ГИС и маркетинговых активностей. В команде ДатаЛаб можно работать с широким спектром данных и задач: от автоматизации регулярной аналитики и построения дашбордов до разработки ML-алгоритмов и исследований продуктовых закономерностей. Задачи: — Анализировать и обрабатывать данные различного объёма и структуры. — Разрабатывать алгоритмы на основе статистических методов и машинного обучения. — Проводить исследования, формулировать и проверять гипотезы. — Внедрять разработанные алгоритмы и результаты исследований в процессы и продукты. — Разрабатывать и развивать систему метрик. — Создавать аналитические дашборды. — Взаимодействовать с внутренними заказчиками: уточнять задачу, презентовать результаты и рекомендации. — Находить возможности для применения анализа данных в продукте и бизнес-процессах. — Улучшать аналитические процессы, предлагать новые подходы и инструменты. Требования: — Высшее образование в области прикладной статистики, математики, компьютерных наук или смежных направлений. — Опыт работы Data Scientist от пяти лет. — Уверенное владение Python или R для анализа данных и разработки алгоритмов. — Уверенное знание SQL. — Опыт работы с Apache Airflow или аналогичными инструментами оркестрации. — Опыт разработки классификационных, прогнозных и других моделей машинного обучения. — Знание математической статистики и умение применять её на практике. Будет преимуществом: — Обучение в аспирантуре, наличие научных публикаций. — Опыт работы с несколькими языками программирования. — Опыт работы с инструментами визуализации и построения дашбордов, например Grafana или Power BI. Условия: — Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату. — Можно работать удаленно по РФ. — Возможность гибридного формата с офисами в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. — ДМС и онлайн-консультации специалистов. — Поддержка выступлений на конференциях и подготовки публикаций. — Доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.

Задачи: — Искать и проверять информацию по заявкам — Анализировать данные во внутренних базах — Работать с таблицами, почтой, Google Drive, документами, Google Photos, маркетплейсами и другими сервисами Условия: — График работы: Пн–Пт 09:00–19:00, Суббота 10:00–18:00 (первая суббота каждого месяца – выходная), Воскресенье – выходной — Обед с 13:00 до 14:00 — Кофе-брейки: 10:45–11:00 и 18:00–18:30 — Полностью удаленный формат — Дополнительные выходные можно согласовать индивидуально Оплата и мотивация: — Фиксированная ставка – $500 — Средний доход – около $1 000 в месяц благодаря бонусной системе — Дополнительная оплата за каждый удачно проработанный аккаунт — Бонусы за топовые результаты, новые сервисы и качественную работу — Возможность повышения и карьерного роста для тех, кто показывает стабильный результат Требования: — Базовый английский для работы с программами — Компьютер или ноутбук на Windows с 16 GB оперативной памяти — Стабильный интернет — Внимательность, ответственность и базовое понимание технической части — Опыт не обязателен - учим с нуля и оказываем техническую поддержку — Возраст 18-30 лет — Только для граждан Украины

Требования: — Опыт работы с Microsoft Dynamics NAV/Navision от 2 лет, понимание технической архитектуры, кастомизаций, языка C/AL и работы с debugger. — Сбор и анализ требований, взаимодействие с заказчиками, описание бизнес-процессов, сценариев использования и требований. — Управление требованиями: оценка влияния доработок, контроль объёма работ, согласование приоритетов и изменений. — Проектирование решений: функциональные и интеграционные решения, API (SOAP/REST), брокеры сообщений. — Уверенное владение SQL на уровне, необходимом для аналитической работы. — Будет плюсом опыт внедрения финансовых решений и знание финансовых процессов в Microsoft Dynamics NAV. Язык проекта: русский. Условия: — Удалённая работа без ограничений по локации. — Часовой пояс: МСК.

Задачи: — Разработать GTM-стратегию: сегменты, позиционированние, каналы, цены, воронка — Управлять P&L и бюджетом юнита — Вместе с юристами группы готовить ТОО, договоры и контракты с кипрской школой к концу 2026 — Ставить задачи маркетинговому агентству группы и контролировать SLA — Провести пилот Q1 2027 и готовить решение о масштабировании — Запартнериться со школами, центрами и сообществами в СНГ и на Кипре — Координинация с кипрской школой FOE и продуктовой командой Требования: — 5+ лет в развитии бизнеса, запуске продуктов или выходе на рынки, из них 3+ года — ответственность за P&L — Опыт GTM для B2C-сервиса или EdTech в СНГ и ЕС — Понимание юнит-экономики, перформанс-маркетинга, воронок продаж — Опыт построения команды с нуля — Резидентство или разрешение на работу в ЕС, готовность к командировкам на Кипр Условия: — Удалённый формат работы — 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный — Возможности для профессионального и карьерного роста — Конкурентный пакет зарплаты — Выездные корпоративы раз в год.

Задачи: — Создать умного ИИ-бота/агента для мониторинга, парсинга и сбора информации из Telegram-каналов. Требования: — Опыт работы с n8n / Make. — Опыт работы с API. — Опыт работы с нейросетями (OpenAI, Claude и др.). — Способность быстро собирать рабочие решения с помощью ИИ-инструментов и доводить их до результата. — Готовность предложить оптимальную архитектуру под задачу. Условия: — Удалённая работа. — Проектный формат с перспективой долгосрочных задач по автоматизации. — Бюджет обсуждается.

Задачи: — обзванивать большие базы данных и предлагать услуги компании по оптимизации бизнес-процессов. — при желании участвовать в конференциях по всей России с возможностью личного общения с потенциальными клиентами (трансфер и все траты оплачивает компания). Требования: — получать удовольствие от работы и искренне любить клиентов и продажи; — коммуникабельность; — желание развиваться, интересоваться, постоянно обучаться, возможно участие в онлайн конференциях и марафонах по продажам; — опыт холодных продаж в b2b-сегменте; — нацеленность на высокие результаты; — ценить самостоятельность и не нуждаться в ежедневном контроле; — стремление достигать результатов здесь и сейчас; — не откладывать задачи на завтра. Условия: — удаленная работа в любом комфортном месте со стабильным интернетом (идеально из Нижнего Новгорода или Саранска); — возможность карьерного роста; — поддержка и забота команды; — график работы с 09:00 до 18:00, выходные суббота и воскресенье; — гибкий перерыв на обед, отсутствие строгого контроля рабочего времени; — участие в конференциях с оплатой трансфера и всех расходов компанией. Отклики рассматриваются только из Нижнего Новгорода или Саранска.

Задачи: — с нуля писать 13–15 статей в месяц по готовым тезисам и материалам эксперта; — верстать и визуально оформлять статьи; — переводить сложные медицинские термины на понятный язык; — сдавать полностью готовый к публикации материал в админку. Требования: — опыт в медицинской или оздоровительной тематике; — понимание специфики Дзена; — сильный копирайтинг; — строгое соблюдение дедлайнов; — портфолио. Условия: — удалённая работа; — гибкий график; — долгосрочное сотрудничество; — при успешном старте возможно подключение к другим контент-каналам агентства.

Требования: — Опыт консультантом/аналитиком 1С ДО от 2 лет — Знание стандартных конфигураций 1С: ERP, 1С ДО — Опыт участия в проектах внедрения/сопровождения 1С в роли консультанта по 1С: ERP, 1С ДО — Понимание предметных областей учета (бухгалтерского, налогового)

Задачи: — Развивать воронку Telegram-бота: от первого запуска и триала до покупки, продления и возврата пользователей. — Самостоятельно предлагать акционные рассылки: выбирать аудиторию, предложение, время и последовательность сообщений. — Создавать и улучшать автоматические цепочки с учётом действий пользователя, сегмента и этапа подписки. — Писать тексты сообщений и кнопок, проверять переходы, корректность предложений и настройки рассылок. — Проводить A/B-тесты и оценивать влияние коммуникаций на конверсию, выручку и удержание. — Вести календарь рассылок, анализировать результаты и предлагать следующие шаги. — В перспективе — развивать email-маркетинг после запуска сайта. Требования: — Практический опыт CRM-маркетинга в Telegram-ботах или B2C-продуктах с подписочной моделью. — Понимание сценариев триала, первой покупки, продления, возврата и перехода на более дорогой тариф. — Кейсы с измеримыми результатами и понятным личным вкладом. — Умение сегментировать аудиторию, строить цепочки и проверять гипотезы с помощью данных. — Умение писать короткие продающие сообщения и понятные кнопки. — Самостоятельность: находить точки роста, предлагать решения и доводить их до запуска. Будет плюсом: — Опыт email-рассылок и автоматических email-цепочек. — Умение собирать автоматизации и небольшие инструменты с помощью no-code и ИИ, проверять результат их работы и ставить задачи разработчикам. Условия: — Удалённая работа, полная занятость. — Работа над действующим подписочным продуктом VPN с возможностью влиять на воронку, удержание и выручку. — Прямое взаимодействие с Head of Growth; техническая команда помогает с интеграциями и доработками. — Отбор: анкета с коротким практическим заданием, затем интервью с подходящими кандидатами, далее оффер.

Location: United States Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We’re looking for a Senior Analytics Engineer to join Kraken’s Finance Data Eng & Analytics team within Data Platform. You’ll build trusted financial data products, using automation and AI to reduce manual work and improve the close process. Working at the intersection of data engineering and accounting, you’ll turn complex financial data into reliable pipelines, models and automated reconciliations. You’ll use AI-assisted tools to accelerate development and investigations, keeping financial outputs tested and traceable.   THE OPPORTUNITY - You’ll work closely with Data Engineers, Finance and Platform Accounting to improve reporting and decision-making. Clear communication and collaboration will help you agree priorities, explain findings and drive adoption. - Partner with Finance to understand workflows, identify pain points and translate business needs into practical data and automation solutions. - Build and maintain automated workflows for data preparation, reconciliations, reporting and follow-ups, with clear controls, monitoring and exception handling. - Build intuitive dashboards and visualizations that help stakeholders understand performance, investigate issues and make decisions. - Resolve finance data issues and reconciliation breaks with Finance, Product and Engineering, addressing root causes and communicating progress. - Build scalable, reliable pipelines to collect, transform and curate data from internal platforms and external systems. - Support the design and rollout of a trusted finance data lake, with clear definitions, ownership and quality checks. - Improve data timeliness, enabling near-real-time insights where they add business value. - Evaluate new technologies, including AI-assisted automation, and prototype solutions to Finance needs that can be reliably supported in production.   WHAT YOU BRING - 7+ years of experience in data analytics and data management within financial services or a regulated industry, working directly with Finance teams. - Strong SQL and Python skills, including writing, debugging and maintaining production code. - Solid experience with Git, merge requests, and code reviews, supported by strong software engineering practices, including testing and documentation. - Hands-on experience building and operating pipelines and models using dbt, Spark, Airflow or comparable tools. - Direct experience with finance or accounting data, such as reconciliations, subledgers, cost basis or month-end close, including investigating discrepancies and validating outputs with accounting stakeholders. - A track record of owning pipelines end to end, making sound technical decisions and improving reliability as requirements and systems evolve. - Judgment and autonomy to lead complex work, navigate ambiguity and remain accountable for production outcomes. - Experience supporting recurring financial close activities, combined with a proactive approach to identifying manual processes and replacing them with reliable, sustainable automation. - Excellent communication skills, with the ability to collaborate across Engineering and Finance, explain complex technical issues, articulate financial implications, and recommend actionable solutions.   NICE TO HAVES - Experience with cryptocurrency transaction data and how digital-asset activity flows into financial records and reconciliations. - Experience processing large volumes of financial transactions using distributed frameworks such as Spark or PySpark. Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on X https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Location: Brazil; Peru; Colombia; Argentina; Canada; Mexico; Chile Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We’re looking for a Senior Analytics Engineer to join Kraken’s Finance Data Eng & Analytics team within Data Platform. You’ll build trusted financial data products, using automation and AI to reduce manual work and improve the close process. Working at the intersection of data engineering and accounting, you’ll turn complex financial data into reliable pipelines, models and automated reconciliations. You’ll use AI-assisted tools to accelerate development and investigations, keeping financial outputs tested and traceable.   THE OPPORTUNITY - You’ll work closely with Data Engineers, Finance and Platform Accounting to improve reporting and decision-making. Clear communication and collaboration will help you agree priorities, explain findings and drive adoption. - Partner with Finance to understand workflows, identify pain points and translate business needs into practical data and automation solutions. - Build and maintain automated workflows for data preparation, reconciliations, reporting and follow-ups, with clear controls, monitoring and exception handling. - Build intuitive dashboards and visualizations that help stakeholders understand performance, investigate issues and make decisions. - Resolve finance data issues and reconciliation breaks with Finance, Product and Engineering, addressing root causes and communicating progress. - Build scalable, reliable pipelines to collect, transform and curate data from internal platforms and external systems. - Support the design and rollout of a trusted finance data lake, with clear definitions, ownership and quality checks. - Improve data timeliness, enabling near-real-time insights where they add business value. - Evaluate new technologies, including AI-assisted automation, and prototype solutions to Finance needs that can be reliably supported in production.   WHAT YOU BRING - 7+ years of experience in data analytics and data management within financial services or a regulated industry, working directly with Finance teams. - Strong SQL and Python skills, including writing, debugging and maintaining production code. - Solid experience with Git, merge requests, and code reviews, supported by strong software engineering practices, including testing and documentation. - Hands-on experience building and operating pipelines and models using dbt, Spark, Airflow or comparable tools. - Direct experience with finance or accounting data, such as reconciliations, subledgers, cost basis or month-end close, including investigating discrepancies and validating outputs with accounting stakeholders. - A track record of owning pipelines end to end, making sound technical decisions and improving reliability as requirements and systems evolve. - Judgment and autonomy to lead complex work, navigate ambiguity and remain accountable for production outcomes. - Experience supporting recurring financial close activities, combined with a proactive approach to identifying manual processes and replacing them with reliable, sustainable automation. - Excellent communication skills, with the ability to collaborate across Engineering and Finance, explain complex technical issues, articulate financial implications, and recommend actionable solutions.   NICE TO HAVES - Experience with cryptocurrency transaction data and how digital-asset activity flows into financial records and reconciliations. - Experience processing large volumes of financial transactions using distributed frameworks such as Spark or PySpark.       Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on X https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Требования: — Опыт продакт-менеджера в e-commerce или рознице от 3 лет — Запущенные сайты или приложения, о которых можешь рассказать на цифрах — Понимание и разработки, и маркетинга: воронки, CRM, аналитика, ТЗ — Желательно: опыт в бизнесе, где есть и офлайн-магазины, и онлайн-продажи О компании: ДомПряжи продаёт итальянскую пряжу в бобинах с отвязов брендов типа Loro Piana, Gucci и тд. Розничные магазины с кофейнями в Москве и Санкт-Петербурге, склад