Задачи:
— предоставлять исключительный клиентский сервис и поддержку консультантам, клиентам и страховщикам, выступая в роли первого контактного лица;
— отвечать на ежедневные запросы клиентов, консультантов и страховщиков по телефону и электронной почте;
— активно поддерживать продление полисов и новый бизнес, обеспечивая эффективное и точное выполнение всех действий в соответствии с согласованными SLA;
— управлять повседневной работой назначенного клиентского портфеля, включая выставление счетов, учет, претензии, андеррайтинг и администрирование;
— готовить черновые отчеты для клиентов по вопросам продления и новых бизнес-запросов;
— обеспечивать выполнение работы с первого раза, поддерживая высокие стандарты точности и соответствия требованиям FCA, Consumer Duty и защите данных;
— поддерживать актуальность клиентских записей и информации в системе администрирования полисов;
— быть образцом для команды, демонстрируя сильные клиентские сервисные навыки, технические знания и профессионализм;
— поддерживать менеджера команды в делегировании задач, наставничестве, обучении новых и существующих членов команды, а также участвовать в интервью;
— брать на себя ответственность за обращения и эскалации, обеспечивая своевременное разрешение и отличные результаты;
— проактивно выявлять возможности для улучшения процессов, качества обслуживания и способов работы.
Требования:
— подтвержденный опыт работы в клиентском сервисе в финансовом секторе или страховании не менее 3 лет;
— опыт работы в области группового риска, здравоохранения или корпоративных льгот не менее 3 лет;
— сильные организационные и тайм-менеджмент навыки, способность управлять приоритетами и соблюдать сроки;
— отличные коммуникативные навыки и уверенность в общении с клиентами и страховщиками на всех уровнях;
— высокая внимательность к деталям и сильное чувство ответственности за свою работу;
— позитивный, гибкий командный игрок, который любит поддерживать других и вести примером;
— навыки работы с Microsoft Office (обязательно);
— наличие отраслевых квалификаций, таких как IF7 или GR1, является преимуществом, но не обязательно.
Условия:
— работа в приветливой и поддерживающей команде;
— возможность работать в организации, отмеченной наградой Investors in Customers Gold за выдающийся сервис;
— гибридный формат работы после адаптации в роли;
— постоянное обучение, развитие и поддержка в получении профессиональных квалификаций;
— культура компании, которая искренне заботится о вашем благополучии, развитии и карьерном росте.
Задачи:
— Взять на себя ответственность за домен финансовых данных
— Обеспечить точность, надежность и доверие к данным для отчетности и планирования
Требования:
— Сильные навыки Python и SQL
— Опыт работы с dbt и построением моделей данных
— Коммерческий опыт работы с финансовыми или платежными данными
— Опыт процессов сверки и контроля качества данных
— Свободное владение русским языком
— Уверенность в работе с неструктурированными, дублированными, задержанными или неконсистентными данными
— Сильное чувство ответственности и способность работать автономно
— Умение глубоко анализировать данные и объяснять сложные вопросы финансовым и бизнес-стейкхолдерам
Условия:
— Полностью удаленная работа или гибридный формат в Кипре
— Гибкий график
— Конкурентная компенсация и опционы на акции
— Обеспечение оборудованием
— 21 день ежегодного отпуска плюс местные праздничные дни
Задачи:
- Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения;
- Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики;
- Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников;
- Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок;
- Строить дашборды, алертинг и мониторинг;
- Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контроль качества данных, отслеживание задержек и сбоев загрузок;
- Проводить аудит текущих решений, выявлять точки роста;
- Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками;
- Участвовать в анализе данных: выявление зависимостей, построение логических связей, подготовка данных для аналитики.
Требования:
- 4+ года коммерческого опыта в роли Data Engineer;
- Понимание принципов построения DWH (Kimball / Inmon, star schema, ETL/ELT);
- Опыт построения систем мастер-данных;
- Умение самостоятельно превратить размытую бизнес-задачу в модель данных и план работ.
Будет плюсом:
- Опыт ответственности за архитектуру хранилища или крупного домена целиком;
- Внимание к качеству данных как отдельной задаче: проверки, SLA, договорённости с владельцами источников;
- Опыт с ML и Computer Vision.
Условия:
- Комфортный офис в Mega Alma-Ata с паркингом и видом на горы;
- Гибридный формат работы;
- Официальное трудоустройство, медстраховка для вас и близких, компенсация фитнеса.
ГибридseniorАлматы
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— стать связующим звеном между бизнесом и разработкой
— превращать реальные операционные проблемы в работающие IT-решения
Требования:
— опыт с CRM / ERP / Service Desk и внутренними B2B-системами
— сильное продуктовое мышление и умение быстро собирать MVP
— техническая база: API, БД, архитектура
— практический опыт с AI, прототипированием и vibe-coding
— hands-on подход и готовность самому доводить решения до внедрения
Условия:
— удалённая работа
Задачи:
— работать end-to-end: от понимания бизнес-задачи и проектирования решения до самостоятельной разработки, тестирования и вывода в production;
— самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата;
Требования:
— 5+ лет коммерческой разработки на Python;
— умение вести задачу end-to-end: разбираться в бизнес-требовании, предлагать решение, проектировать архитектуру, реализовывать, покрывать тестами и доводить до production;
— опыт разработки с нуля, а не только поддержки и доработки существующих решений;
— глубокие знания System Design и умение принимать архитектурные решения;
— понимание обеспечения идемпотентности операций, консистентности состояний, отказоустойчивости и корректной обработки ошибок в распределённых системах;
— владение DDD, Clean Architecture, CQRS-подобными паттернами, понимание принципов конкурентности (CAS, mutex, idempotency), error recovery и type safety;
— умение работать с FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD;
— умение разбираться с проблемами в production, искать узкие места, оптимизировать систему и доводить изменения до стабильной работы;
— умение самостоятельно декомпозировать задачи и выбирать подход к реализации без ожидания подробных технических указаний;
— использование Cursor, GitHub Copilot или аналогов в ежедневной разработке;
Условия:
— быстрый рост;
— полная удалёнка;
— сложные архитектурные задачи;
— адекватные коллеги и отсутствие бюрократии.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
Задачи:
— Проектирование и реализация backend- и frontend-частей веб-приложений и внутренних систем
— Разработка async API и сервисов на Python (Litestar, FastAPI)
— Проектирование моделей данных, схем БД и миграций
— Работа с аналитическими нагрузками: тяжёлые запросы, агрегации, оптимизация под OLAP
— Проработка бизнес-логики и доменных моделей (DDD), слоистая архитектура
— Интеграция сервисов между собой: gRPC, брокеры сообщений, фоновые задачи
— Контейнеризация сервисов и настройка окружений (Docker, GitLab CI)
— Разработка пользовательских интерфейсов на React + TypeScript
— Интеграция фронтенда с backend-API, кодогенерация клиента из OpenAPI, обработка edge-кейсов
— Разработка и поддержка переиспользуемых UI-компонентов
— Участие в проектировании архитектуры приложений и выкатка своего кода в прод
Требования:
— Опыт коммерческой разработки от 3 лет, из них год+ в роли fullstack
— Python 3.12+, полная типизация
— Litestar или FastAPI, Pydantic v2, Dishka
— SQLAlchemy 2.0, Alembic, asyncpg
— PostgreSQL: индексы, план запроса, оконные функции, оптимизация тяжёлых запросов
— Опыт хотя бы с одним аналитическим или поисковым хранилищем: ClickHouse, Elasticsearch, Neo4j
— Слоистая архитектура, DDD
— Git, Docker, GitLab CI (или аналог)
— Фоновые задачи и очереди: taskiq или Celery, NATS, Redis
— React 19, TypeScript, Vite, bun
— TanStack Router, TanStack Query, TanStack Table, Zustand, react-hook-form, zod
— Компонентные библиотеки: Mantine 8 либо Tailwind 4 + Radix/shadcn
— Feature-Sliced Design или другая явная слоистая структура фронтенда
— HTML, CSS, component-based подход
— Системное мышление, внимание к качеству кода, самостоятельность в проработке задачи
Будет плюсом:
— structlog, uv, ruff, pytest с async-тестами
— gRPC (grpclib, betterproto2)
— MinIO / S3
— Интеграция self-hosted LLM через OpenAI-совместимый API, pydantic-ai
— Ansible, Terraform, Grafana
— Biome, кодогенерация API-клиента (@hey-api/openapi-ts)
— motion, ECharts / Recharts, графовые визуализации
— vitest, Playwright
Условия:
— Полная занятость, работа в офисе
— Влияние на архитектуру backend- и frontend-частей продукта
— Собственная инфраструктура on-premise, современный стек без легаси
— Конкурентная заработная плата, обсуждается по итогам собеседования
Задачи:
— Управление полным жизненным циклом продукта контент-синдикации, одного из самых доходных продуктов компании.
— Формирование видения продукта: улучшение представления и оптимизации страниц продуктов для брендов, с акцентом на видео-синдикацию.
— Расширение возможностей синдикации, включая не только видео, но и изображения, расширенный контент и подробную информацию о продуктах.
— Внедрение соответствия требованиям в рабочие процессы, обеспечение надежности и соответствия данных продуктам с меняющимися правилами электронной коммерции.
— Определение и управление ключевыми показателями эффективности (KPI), понимание влияния на доходы и продажи.
— Приоритизация инициатив в дорожной карте продукта на основе потребностей клиентов, рыночных тенденций и бизнес-целей, в тесном сотрудничестве с отделами продаж, инженерии и поддержки клиентов.
Требования:
— Опыт работы в управлении продуктами не менее 5 лет в области SaaS, цифрового контента, электронной коммерции или смежных областях.
— Доказанный опыт, ориентированный на данные, умение анализировать и демонстрировать влияние своей работы.
— Глубокие знания в области искусственного интеллекта с практическим проектом.
— Свободное владение немецким и английским языками.
— Уверенное поведение, лидерские качества и готовность к сотрудничеству.
Условия:
— Возможность расширить сеть контактов с глобальными брендами, такими как Philips, Samsung, Bosch, Adidas и другими.
— Работа над инновационными продуктами в области цифрового контента.
— Непосредственное подчинение главному продукт-менеджеру, быстрое принятие решений и плоская иерархия.
— Гибкие условия работы, 30 дней отпуска и 30 дней удаленной работы в пределах ЕС в год.
— Корпоративные льготы, субсидии на Urban Sports и Deutschland ticket.
УдалённоseniorBerlin
90 000 – 100 000 €
Все вакансии в одном месте — страница 100 · Job Hunters