Вакансии

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Ищем продуктового аналитика в команду персонализации. Тебе предстоит оценивать эффективность персональных предложений, их влияние на выручку, маржу и LTV, проводить A/B-тесты и совместно с ML-командой улучшать алгоритмы подбора предложений для покупателей Задачи Анализировать влияние персонализации на ключевые бизнес-метрики и находить точки роста для продуктовых и бизнес-команд Оценивать эффективность персональных предложений и коммуникаций, включая влияние на выручку, маржу, LTV, частоту покупок и отток клиентов Проектировать и проводить A/B-тесты, оценивать статистическую значимость результатов и инкрементальный эффект от внедрения новых механик персонализации Анализировать эффективность алгоритмов подбора предложений, работать с контрольными группами и оценивать качество моделей Исследовать сценарии оптимизации персональных предложений с учётом бюджетов, коммуникационных ограничений и бизнес-приоритетов Требования Опыт работы в продуктовой, маркетинговой или CVM-аналитике от 1–3 лет, желательно в e-commerce или ритейле Уверенное владение SQL и Python для анализа данных, проверки гипотез и статистических расчётов Понимание принципов персонализации, работы с клиентской базой, оценки инкрементальности и ключевых продуктовых метрик Опыт проведения A/B-тестов, работы с контрольными группами и применения методов математической статистики Умение самостоятельно формулировать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и находить возможности для улучшения бизнес-показателей Будет плюсом Опыт работы с uplift-моделированием, Next Best Offer, LTV, оптимизационными задачами и большими данными Условия Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Возможность работать удаленно, гибридно или в офисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей - Leadership club IT‑комьюнити - среду, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Социально - психологическую поддержку от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советник Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Location: Москва Адаптивный PL и Цифровая арена — это мультиагентная платформа на базе ИИ, которая формирует адаптивные персонализированные предложения для продажи продуктов Сбера клиентам. Платформа работает на современном технологическом стеке: Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL. Инфраструктура базируется на Kubernetes (OpenShift). Это абсолютно новая система без легаси-кода. Команда уже разработала и вывела MVP на ПРОД. Следующая стадия развития проекта — расширение функционала и тираж на всю сеть офисов Сбера по всей стране. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности * сбор, анализ и формализация требований к функциональным возможностям платформы (совместно с бизнес-заказчиками и продуктовой командой) * моделирование бизнес-процессов (BPMN) и проектирование логики работы микросервисов * описание сценариев интеграции с внешними системами (каналы продаж, CRM, партнёрские сервисы) через REST API и Kafka * проектирование архитектуры взаимодействия компонентов в рамках существующей инфраструктуры (Kubernetes, Kafka, базы данных) * подготовка аналитической документации: User Stories, Use Cases, спецификации API, схемы данных * анализ и оптимизация текущих процессов платформы для повышения эффективности и качества. Требования * опыт системного и бизнес-анализа от 4 лет * умение моделировать бизнес-процессы (BPMN, UML) и описывать логику работы систем * понимание архитектуры распределённых систем: микросервисы, очереди сообщений (Kafka), REST, базы данных (SQL) * знание основ Java / Spring Boot — будет плюсом (важно понимать ограничения и возможности разработки) * опыт работы с инструментами управления требованиями (Jira, Confluence, Wiki) * навыки написания спецификаций API (OpenAPI/Swagger) и работы с JSON/XML * навыки работы с генеративными ИИ-моделями. ### Будет преимуществом: * знание SQL и умение строить запросы * понимание процессов CI/CD и особенностей развёртывания в Kubernetes * опыт анализа данных (SQL, Elasticsearch, аналитические отчёты) * знакомство с инструментами архитектурного моделирования. Условия * комфортный современный офис на м. Кутузовская * формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей. Приходите, если используете Python для анализа данных и пишете запросы на SQL. Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей. В финансовых сценариях важны детали: необходимо отслеживать, правильно ли модель объясняет условия и выполняет расчёты, использует ли актуальную информацию и понимает ли, когда данных для ответа недостаточно. Вам предстоит превращать эти требования в измеримые показатели и помогать команде принимать решения на основе результатов оценки. Вы будете работать на стыке аналитики, машинного обучения и продукта — вместе с разработчиками и экспертами в предметной области. Обязанности Развитие метрик качества Вам предстоит определять, что означает хороший результат для разных AI-сценариев, и разрабатывать методы его измерения. Нужно будет учитывать точность, полноту и полезность ответов, а также корректность действий агентов и успешность решения пользовательской задачи. Подготовка данных и организация разметки Вы будете собирать оценочные наборы из типичных запросов, сложных случаев и найденных ошибок. Вместе с экспертами — готовить инструкции для разметчиков, разбирать спорные оценки и проверять согласованность разметки. Важно, чтобы наборы отражали реальные сценарии использования и позволяли замечать существенные изменения качества. Оценка изменений и приёмка релизов Вам предстоит сравнивать версии моделей, промптов и агентских сценариев, проверять статистическую значимость результатов и находить ухудшения на отдельных группах запросов. Результатом работы станут понятные выводы: что улучшилось, какие проблемы остались и что стоит исправить перед запуском. Исследование ошибок и проверка гипотез Вы будете разбирать неудачные ответы и действия агентов, искать причины ошибок в модели, контексте, поиске информации или работе инструментов. На основе анализа — предлагать улучшения вместе с командой и проверять их эффект, сопоставляя результаты офлайн-оценки с поведением пользователей и продуктовыми метриками. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Используете Python для анализа данных и автоматизации задач, пишете запросы на SQL * Понимаете методы математической статистики: можете выбрать способ сравнения и корректно интерпретировать эксперимент * Готовы исследовать текстовые данные, внимательно разбирать отдельные примеры и находить за ними системные проблемы * Интересуетесь AI-инструментами и LLM-моделями, хотите разбираться в причинах их ошибок

Location: Москва Workplace: Офис Мы помогаем командам Яндекс Финтеха применять AI в повседневной работе. Ищем сильного технического менеджера, которому интересно разбираться в работе разных команд и находить полезные применения AI. Мы помогаем командам Яндекс Финтеха применять AI в повседневной работе: автоматизировать рутину, быстрее находить информацию и упрощать рабочие процессы. Ищем технического менеджера, которому интересно разбираться в работе разных команд и находить полезные применения AI. Вместе с аналитиками, разработчиками и AI-инженерами вы будете запускать агентов и инструменты — от обсуждения первых идей до регулярного использования. Обязанности Поиск задач, с которыми поможет AI Вам нужно будет изучать процессы команд, собирать запросы сотрудников и предлагать решения. Также вы будете оценивать ожидаемый эффект и сложность реализации, формулировать требования и выбирать, за что браться в первую очередь. Ведение проектов — от идеи до внедрения Вам предстоит проверять гипотезы, запускать пилоты и доводить удачные решения до повседневного использования. Кроме того, нужно договариваться с заказчиками о целях и критериях успеха, координировать работу участников, следить за сроками, рисками и зависимостями. Участие в выборе технических решений Вместе с инженерами вы будете разбираться, как устроить AI-агента, какие данные ему нужны и как связать его с внутренними системами. Нужно будет учитывать ограничения моделей, требования к качеству и доступам, стоимость работы и дальнейшую поддержку. Помощь сотрудникам с освоением инструментов Вам нужно будет проводить демонстрации и обучение, собирать обратную связь, выяснять, что мешает пользоваться решением, и помогать это исправлять. Предстоит готовить инструкции и делиться удачными практиками с другими командами. Оценка результата Вы будете проверять, как меняются скорость, качество и стоимость выполнения задач, насколько активно сотрудники пользуются инструментами, и на основе этих данных принимать решения о доработке, масштабировании или остановке пилотов. Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products Требования * Управляли техническими проектами и доводили их до запуска и использования заказчиками * Разбираетесь в бизнес-процессах и умеете переводить потребности команды в требования к решению * Понимаете устройство приложений, API и интеграций, можете обсуждать технические решения с разработчиками * Используете AI-инструменты в работе, понимаете возможности и ограничения LLM и AI-агентов * Умеете договариваться с разными командами и организовывать работу, когда многое ещё предстоит выяснить * Можете определять критерии успеха и оценивать результат по данным Будет плюсом * Внедряли AI-инструменты или автоматизацию во внутренние процессы * Работали с Python или SQL, собирали прототипы и интеграции * Проводили обучение и помогали командам осваивать новые способы работы * Знакомы со спецификой финансовых сервисов и требованиями к работе с данными

Разработка PCG-tool (Blueprints+PCG-Framework) для художников: генерация биомов, лесов, зданий, композиций, каменных осыпей; распределение пропсов, оплетающих корней, линий электропередач и т.д.

Ищу стримера для проведения прямых эфиров в TikTok и YouTube.

Мы приглашаем тебя присоединиться к нашей команде в роли Fullstack разработчика (React/Python) для разработки и развития функционала корпоративной AI-платформы Твои будущие задачи: Разработка и развитие функционала корпоративной AI-платформы. Создание интерфейсов для работы с LLM, AI-агентами, файлами и базами знаний.

Стек: C# (+ немного C++), Visual Studio 2022, .NET 4.7, SQLite/PostgreSQL, Akka .NET, Git, ReSharper, YouTrack; Коммерческий C# от 5 лет, последняя позиция не ниже middle.

• Опыт разработки на Go в продакшене от 4-х лет.

– Опыт в роли Product Manager в IT.

— Архитектура и развитие high-load backend-платформы; — Принятие технических решений, code review, performance;

— Развитие iGaming-продукта (геймификация, турниры, запуск новых фич и рынков); — Управление продуктом и рост бизнес-метрик (GGR, NGR, LTV, Retention).

— Разрабатывать ключевые визуалы (Key Visual), отражающие идентичность и ценности компании. — Поддерживать единый визуальный стиль и соблюдать правила брендбука.

- Участие в управлении проектами на всех этапах.

Location: Уфа Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * работой с госструктурами: организацией взаимодействия с представителями региональных властей, участием в GR-активностях, презентацией возможностей банка органам государственной власти * анализом программ региона: оценкой и изучением государственных, социальных программ и инициатив по развитию территорий * продажами полного спектра банковских продуктов и сервисов клиентам госсектора * активным участием в конкурсных процедурах и торгах на предоставление банковских продуктов и услуг государственным организациям. Требования ### Ожидания от кандидата: * опыт работы с корпоративными клиентами сегмента региональный государственный сектор или крупного среднего бизнеса не менее двух лет * знание продуктовой линейки корпоративного бизнеса * опыт кредитования юридических лиц, структурирования кредитных, лизинговых, факторинговых сделок * опыт проектной деятельности * базовые знания анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия * опыт работы с ИИ-инструментами. Условия ### Мы предлагаем: * рабочее место в центральном офисе по адресу г. Уфа, ул. Р. Зорге, 5 * 5 дневную рабочую неделю, формат работы - офис + выезды на территорию клиента * уровень заработной платы, который состоит из оклада, квартальной и годовой премии * ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративную пенсионную программу * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Задачи, которые предстоит выполнять: Разработка принципов левел-дизайна для всей игры — от базовых принципов навигации до контроля предлагаемого игрового опыта в рамках взаимодействия с миром игры. Прототипирование, создание и настройка уровней и механик игрового взаимодействия.

Опыт в роли DS/ML-инженера от 4-х лет: есть модели, которые вы сами довели до прода и которыми пользуется бизнес; Опыт прогнозирования временных рядов (спрос, продажи, нагрузка) и вывода таких моделей в прод;

Инженерные и платформенные задачи (60–70% времени): проектировать и разрабатывать инструменты для управления парком баз данных — развивать управление инстансами в сторону Kubernetes-операторов вместо статического Terraform-кода, переработать систему наполнения дев-стендов, заниматься подготовкой и обезличиванием данных.