Вакансии

Location: Almaty, Kazakhstan Workplace: OnSite WHY WORK AT HIGGSFIELD AI? Higgsfield AI is the fastest-scaling generative AI company in history, hitting $1B in annual revenue run rate, 30M+ users worldwide, 6M+ generations per day, and powering 390 of Fortune 500 brands. We're building at the absolute frontier of AI-powered video creation and next-generation creative tools. Joining Higgsfield means becoming part of a high-impact team shaping the future of AI-native experiences, at a company that isn't just moving fast, but rewriting what fast looks like. WHAT THIS ROLE MEANS AT HIGGSFIELD We sell subscriptions and credit packs to consumers in over a hundred countries, and today almost all of it moves as cross-border card payments in USD. That has three consequences, and this role owns all three. We are declined more than we should be. In some of our largest growth markets roughly one attempt in three fails, and a meaningful share of those are not "no money" — they are cross-border blocks, card limits, stale credentials on renewal, and issuers who do not recognise us. We pay more than we should. Our blended cost of acceptance is the single largest line below compute, and the majority of the network component sits on transactions our processor classes as cross-border. We are not on the rails our customers use. In two of our fastest-growing markets, the dominant local payment method is one we do not offer at all. You own the measurement and the argument behind fixing all of it. You make sure: - We know our true authorization rate — at the unit the business actually cares about, not the one that is easy to compute - Every basis point of payment cost has a name, a geography and an owner - A decline is a diagnosis, not a statistic - When we propose a new rail, a new entity or a new processor arrangement, the number underneath it holds up to Stripe's own analysis and to our board's WHAT YOU WILL DO Authorization & decline analysis - Own authorization rate end to end: by country, issuer, BIN, card brand and funding type, plan price point, first payment vs renewal, and payment method. - Build and maintain the decline taxonomy — what each decline code actually means, which are recoverable, which are terminal, and which are us rather than them. - Measure at the right unit. An invoice that succeeds on the third retry is a success, not two failures and a success, and reporting it the other way has made teams optimise the wrong thing. - Separate soft declines we can recover from hard declines we cannot, and put a number on the recoverable pool. Cost of acceptance - Own the blended take rate and its decomposition: interchange, scheme fees, processor markup, cross-border and currency-conversion components, disputes, and the fixed per-transaction pieces. - Find where the cost actually sits. Averages hide it — the cost is concentrated by corridor, by card type and by whether the transaction is domestic. - Build the evidence for commercial conversations with our processor, and keep it current enough to reuse. Local payment methods, entities and routing - Size the case for new rails market by market: what share of local commerce runs on them, what our current card performance costs us, and what we would realistically recover. - Model merchant-of-record and local-acquiring arrangements against the alternative of our own entities, honestly — including the fee we would pay for the privilege. - Design and read the experiments that prove it, with the product analytics team. A new payment method is an A/B test, not a launch. Renewals, dunning and involuntary churn - Own the retry and dunning strategy as a measurable system: when to retry, how often, through which rail, and when to stop. - Quantify involuntary churn separately from voluntary. They look identical in a cancellation count and they need completely different fixes. - Track the health of stored credentials — network tokens, card-account-updater coverage, expiring cards — because in a subscription business that is silent revenue leakage. Disputes, refunds and reconciliation - Own dispute and chargeback rates against network thresholds, with the lag handled properly — disputes arrive weeks after the charge and a same-period denominator understates you. - Reconcile processor data to the revenue ledger and explain the differences rather than plugging them. - Work with the antifraud team where disputes are abuse rather than genuine dissatisfaction. HOW WE WORK - SQL and Python on raw processor and billing data in BigQuery. We use AI heavily — resourcefulness beats syntax. - Partner with Finance (the numbers get booked), Product (checkout and paywall), Engineering (the billing integration) and our processor's team directly. WHO WE'RE LOOKING FOR - 2+ years in payments analytics, payment operations, billing, or risk at a merchant, PSP, acquirer, or fintech. This is a domain role — general analytics experience without payments does not transfer quickly enough. - Fluency in the actual mechanics: authorization vs capture vs settlement, decline codes, 3DS and SCA, network tokens and account updater, interchange and scheme fees, chargeback lifecycle, MCC, BIN, cross-border and DCC. - Strong SQL, without help. Most of this job is joining sessions to intents to charges to invoices to refunds across imperfect keys and getting the denominator right. - Python at working level for analysis. - The instinct to check the unit of measurement before quoting a rate — per attempt, per invoice, per user, per session are four different numbers and only one of them answers the question. - Comfort with subscription billing specifically: renewals, proration, plan changes, failed payments, dunning, involuntary churn. - Commercial judgment: you can build the case for a rail or a rate and defend it against a vendor who does this for a living. - Clear written and spoken English, B2+. Backgrounds that often do well: - Payment operations or payments analytics at a consumer subscription, marketplace or gaming company - Analysts from PSPs, acquirers, orchestration platforms or card networks - Billing / revenue operations analysts who owned dunning and involuntary churn - Risk or chargeback analysts who moved toward the acceptance side WHAT THIS ROLE IS NOT This role is not a fit if you: - Want to own checkout UX or pricing — that is Product Analyst, and it is open - Want to build fraud models — that is the Antifraud data scientist, and it is open - Would report an authorization rate without saying what the denominator was - Would take a processor's own analysis of their own performance at face value - Need someone else to prepare the data - Want predictable 9–5 workdays HIRING PROCESS - Screening call (30 min) - Hiring-manager screen (30 min) - Business case (1 hour) - Take-home with real-shaped data (7 days, ~10–12 hours of work) - Team interview (60 min) - Paid on-site trial (1 month) THE DEAL - Competitive salary in USD - Equity: participation in the company's stock option program - On-site role in Almaty, Kazakhstan - Relocation support (flight + temporary housing) - Flat structure, high autonomy, fast career growth

Обязательные требования: — Локация/Гражданство: только РФ — Опыт системного анализа от 5 лет, из них 2-3 года на лидирующих позициях — Опыт менторства Junior и Middle аналитиков — Экспертное знание BPMN/UML/ER — Продвинутый уровень SQL — Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ) — Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений — Умение писать техническую документацию и ставить задачи разработчикам/QA — Навыки презентации решений — Подтвержденный банковский опыт работы с клиентскими данными в KYC процессе — Знание профильного законодательства, в частности, 115 ФЗ и требований по защите персональных данных - 152-ФЗ — Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных — Умение составлять эффективные промпты — Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей Задачи: — Анализ требований от заказчиков и согласование ФЗ — Разработка технических заданий и спецификаций — Проектирование интеграций и API — Описание структуры данных и моделей — Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами — Участие в приёмке готовых решений — Ведение проектной документации Условия: — Формат работы: удалённо — Вилка до 190к на руки

Задачи: — Полное ведение приёмки новых версий моделей: определение необходимых замеров, запуск оценок, объединение результатов и подготовка заключения о качестве модели. — Развитие системы метрик для оценки реального качества моделей: определение обязательных сигналов, объединение разных оценок, расчет статистической значимости, отличение настоящих изменений от случайного шума. — Работа с данными и инструментами приёмки: определение состава оценочных наборов, контроль покрытия важных сценариев, управление версиями, обеспечение воспроизводимости замеров. — Развитие инструментов: создание автоматических оценщиков на базе LLM (LLM-as-a-judge), применение гибридных методов. — Управление командой и процессами: формирование команды аналитиков приёмки, распределение направлений работы, наставничество, планирование ресурсов. Требования: — Опыт управления командой аналитиков не менее двух лет. — Умение работать с данными и извлекать из них практический результат. — Знание математической статистики и теории вероятностей. — Навыки программирования на Python и знание алгоритмов. — Умение формулировать обоснованные заключения и защищать их перед заказчиками в условиях неполных данных. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. — Другие бонусы, полный список которых доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Задачи: — Описание текущих процессов AS-IS и целевых процессов TO-BE — Анализ существующих модулей кредитного процесса: взаимодействия, участников, частоты и форматов обмена данными — Проработка целевых сценариев: маршрутизация, маппинг и обработка данных, обработка ошибок, унификация модулей и процессов — Формирование road map изменений и задач по процессам — Совместная с ИТ оценка задач и согласование изменений со всеми заинтересованными участниками — Участие в архитектурной миграции на Единый мидл — Анализ интеграций и взаимодействий между системами, в том числе API — Разработка и согласование нормативной и регламентной документации — Подготовка пользовательских инструкций и материалов по изменениям — Проведение тестирования нового функционала совместно с пользователями и клиентами — Анализ внешних источников, конкурентов и технологий Требования: — Опыт в сфере кредитования или создания кредитных продуктов и процессов — Практический опыт описания и оптимизации бизнес-процессов — Опыт внедрения изменений процессов в банках — Опыт работы с архитектурными решениями, миграциями систем/данных и интеграциями по API — Опыт работы в Agile-командах — Навыки моделирования процессов с использованием BPMN, SIPOC, IDEF0 — Опыт анализа рынка, конкурентов и технологий, подготовки аналитических материалов — Опыт разработки и согласования внутренних регламентов и нормативной документации — Умение готовить презентации, схемы, аналитические и сводные таблицы — Уверенное владение Word, Excel, PowerPoint, Visio Условия: — Гибридный формат работы: 2–3 дня в офисе — Оформление по ТК РФ или ИП — Предоставляется техника — ДМС со стоматологией — Компенсация фитнеса — Скидки на обучение, кино, Skyeng — Индексация заработной платы

Задачи: — стажировка по профессии системный аналитик с последующим трудоустройством Требования: — техническое образование или опыт в IT/смежной сфере (тестирование, разработка и т.д.) — базовое понимание SQL и BPMN или желание разобраться — Москва или готовность переехать при получении релевантного оффера — готовность работать в офисе после стажировки (как минимум, в период испытательного срока) — у мужчин — приписное/военный билет — коммуникабельность, логика, здравый интерес к продуктам и бизнесу Условия: — удаленно на время стажировки (срок — 2-3 месяца), далее гибрид/офис в Москве — вилка после стажировки 170 000 ₽ – 230 000 ₽

Требования: — Гражданство и локация РФ. — Опыт системного анализа от 5 лет, из них 2-3 года на лидирующих позициях. — Экспертное знание BPMN, UML, ER. — Продвинутый уровень SQL. — Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ). — Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений. — Умение писать техническую документацию и ставить задачи разработчикам/QA. — Навыки презентации решений. — Опыт менторства Junior и Middle аналитиков. — Подтвержденный банковский опыт работы с клиентскими данными в KYC процессе. — Знание профильного законодательства, в частности, 115 ФЗ и требований по защите персональных данных - 152-ФЗ. — Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных. — Умение составлять эффективные промпты. — Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей. Обязанности: — Анализ требований от заказчиков и согласование ФЗ. — Разработка технических заданий и спецификаций. — Проектирование интеграций и API. — Описание структуры данных и моделей. — Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами. — Участие в приёмке готовых решений. — Ведение проектной документации. Условия: — Удалённая работа. — Вилка до 200к рублей на руки.

Задачи: — Готовить и поддерживать ежедневную, еженедельную и ежемесячную операционную отчётность для руководителей и функциональных команд. — Разрабатывать и автоматизировать отчёты в Excel с использованием Power Query, сложных формул и макросов. — Писать SQL-запросы для выборки, агрегации и трансформации данных; поддерживать и развивать витрины данных в PostgreSQL и ClickHouse. — Анализировать отклонения ключевых метрик, выявлять причины изменений и готовить рекомендации для бизнеса. — Разрабатывать и поддерживать дашборды в Grafana, настраивать алерты по критическим отклонениям показателей. — Собирать данные из нескольких источников, обеспечивать их стыковку, проводить валидацию и сверку метрик между системами. — Участвовать в настройке и поддержке ETL/ELT-процессов при необходимости. — Собирать и уточнять требования к отчётам и метрикам у бизнес-заказчиков. — Документировать логику расчётов, определения метрик, бизнес-правила и инструкции для пользователей. — Консультировать коллег по работе с отчётами и дашбордами. Требования: — Опыт работы аналитиком данных, бизнес-аналитиком или аналитиком операционной отчётности от 1–2 лет. — Законченное высшее образование. — Продвинутый SQL и уверенное владение Excel. — Опыт работы с реляционными базами данных и BI-инструментами. — Понимание принципов контроля качества данных, валидации показателей и воспроизводимой отчётности. — Умение работать с несколькими источниками данных и понимание различий OLTP- и OLAP-нагрузок. — Внимательность к деталям, системное мышление, ответственность за сроки и качество результата. — Умение объяснять аналитические выводы понятным для бизнеса языком. Будет преимуществом: — Опыт работы с ETL/ELT-инструментами: Apache NiFi, Airflow или аналогами. — Базовые навыки Python и pandas для анализа данных и автоматизации задач. — Опыт работы с Git, Jira и Confluence. — Опыт в сферах закупок, банковских гарантий, финансовых операций, документооборота или операционной отчётности.

В крупном коммерческом банке требуется системный аналитик уровня Senior для участия в разработке интеграционных решений. Кандидат должен иметь опыт работы в сфере FinTech и владеть навыками системного анализа. Работа предполагает удалённый формат с возможностью сотрудничества на международном уровне.

Компания HelioCore, работающая в сфере HRTech, расширяет команду и приглашает на позиции Business Analyst и HR Analyst уровня Middle и Senior. Вакансии предполагают работу в офисе в Варшаве, Польша. Основные задачи включают анализ данных и процессов в области HR, выявление возможностей для оптимизации и внедрение решений с использованием искусственного интеллекта и автоматизации.

GB2B empowers iGaming companies to deliver seamless player experiences and operate with absolute confidence. As we continue to scale and build the next generation of high-performance platform technologies, we’re looking for a Data Analyst to join our mission and turn complex player, operational, and financial data into actionable strategic insights. Задачи: — Гипотезы и рекомендации для продуктовых и бизнес-команд

Обязанности: — Анализ данных по транзакциям, платежам, клиентам и продуктам (карты, переводы, кредиты, цифровые каналы) из АБС и DWH — BI-дашборды и регулярная отчётность: воронки, retention/churn, доходность — Ad-hoc исследования, A/B-тесты, выявление аномалий и фрода — SQL-запросы, витрины данных, ETL, данные для отчётности ЦБ РУз — Гипотезы и рекомендации для продуктовых и бизнес-команд

В роли продуктового аналитика предстоит работать с приложением для сотрудников, используя данные и аналитику пользовательского поведения для его развития. Основная задача — анализировать информацию, чтобы улучшать продукт и принимать обоснованные решения на основе полученных данных.

Требуется системный аналитик с навыками работы с Microsoft Dynamics NAV, SOAP, REST, API-интерфейсами, Apache Kafka, Confluence и Jira. Условия: — Полный рабочий день — Возможна удалённая работа Зарплата до 140 000 ₽.

ОБЗОР ПОЗИЦИИ И ПРОДУКТА: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении на основе Golden Record (единый профиль клиента). Вам предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Главный вызов — реверс-инжиниринг слабо документированного источника, восстановление бизнес-смысла данных и создание осознанной модели для Customer 360, сегментации и скоринга. Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата (применение AI для разбора legacy, написания SQL и документации). Задачи: • Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику; • Идти от целевой витрины к источнику: определять таблицы и логику сбора атрибутов; • Разделять случаи, когда одинаковые данные получены разными путями, фиксировать правила выбора; • Описывать модель данных и метаданные (сущности, связи, grain, ключи, историчность); • Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций; • Писать SQL-исследования, прототипы трансформаций и проверять гипотезы; • Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка. Требования: • Сильный SQL (оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений); • Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников; • Опыт работы с банковскими / fintech-данными (Core banking, ArmSoft, legacy системы) и построения Customer 360; • Понимание data modelling (сущности, grain, ключи, историчность, master entities); • Уверенное владение Python на уровне исследования данных; • Владение Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах; • Использование AI-инструментов для анализа схем и написания кода; • Проактивность и самостоятельность в доведении задач от «сырья» до целевой витрины (отлично подойдет бэкграунд дата-инженера с опытом работы с сырыми источниками). Будет плюсом: • Знание армянского языка; • Методологии матчинга и дедупликации; • Опыт с Data Vault 2.0, DBT (или аналоги); • Понимание PII, маскирования, RBAC; • Опыт работы в регулируемом on-premise контуре; • Экспертиза в ML, ML Ops. Условия: • Взаимодействие по договору ИП; • Гибридный формат работы в Армении (готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю).

Location: Москва Комплексные продуктовые предложения для клиентов B2C Группы Сбер (пакеты услуг, бандлы, спец.офферы). Инвестиционные и страховые продукты. Индивидуальное ценообразование. Инвестиции в клиента. Оценка эффективности работы с клиентом. Обязанности * работа с клиентской и продуктовой аналитикой, построение витрин данных * проверка данных на соответствие бизнес-логике * моделирование продуктовых и клиентских метрик * дизайн и оценка А/B тестов (AB-тесты, мэтчинг, продвинутые методы, и интерпретация результатов) * реализация моделей оценки продуктов, комплексный продуктовых предложений в Python на основании бизнес-требований. Требования * высшее образование: Финансы и кредит/Финансы/Банки/Физика/Математика. Предпочтительно: ВШЭ, РЭШ, МГУ им. М.В. Ломоносова (Мехмат., Физфак., ВМиК, Эконом.), МФТИ, МИФИ. К интервью допускаются студенты 4го курса бакалавриата при готовности работать на полную ставку. * глубокие знания в области статистического анализа * уверенный уровень владения SQL * навыки программирования на Python для обработки и анализа больших объемов данных, разработки калькуляторов * базовые знания финансов: методика расчета PL и unit-экономики * понимание розничных банковских продуктов * навыки визуализации и презентации данных * как преимущество – опыт разработки AI-агентов * релевантный опыт работы приветсвуется * высокие интеллектуальные способности. Системное мышление, самостоятельность, креативность, работоспособность, целеустремленность, желание и готовность расти и развиваться. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Выступать связующим звеном между внутренними заказчиками (HR, АХО, бухгалтерия) и командой разработки: трансформировать их бизнес-запросы в технические постановки, исключающие необходимость дополнительных уточнений. — Погружаться в архитектуру существующих модулей портала: анализировать существующую аналитику, выявлять незакрытые вопросы и доводить функционал до стадии готовности к разработке. — Моделировать бизнес-процессы: описывать статусные модели, жизненные циклы сущностей (заявки, отпуска, согласования) и визуализировать их с помощью BPMN. — Проектировать данные и интеграции: разрабатывать модели данных и API-контракты, описывать схемы обмена с смежными системами (включая шину данных и 1С) до начала этапа разработки. — Учитывать требования информационной безопасности и законодательства: обеспечивать соблюдение норм работы с персональными данными при проектировании решений. — Участвовать в контроле качества: формулировать приёмочные критерии, проводить приёмку функционала, анализировать обращения из эксплуатации и вносить корректировки. — Ведать документацию модулей в Confluence, поддерживая её в актуальном состоянии. Требования: — Опыт работы системным или бизнес-аналитиком от 3 лет в продуктовой или внутренней разработке. — Навык работы с наследуемой аналитикой: умение погружаться в модуль, где часть требований уже описана, выявлять пробелы и продолжать работу на основе чужой документации. — Опыт взаимодействия с заказчиками и смежными аналитиками: способность самостоятельно формировать полные требования и аргументированно возвращать неполные постановки на доработку. — Понимание механизмов интеграций (API, очереди сообщений): знание того, как система ведет себя при недоступности смежных сервисов (отказоустойчивость). — Уверенное чтение и редактирование спецификаций API (OpenAPI/Swagger), умение обсуждать технические детали с разработчиками. — Владение нотациями BPMN и диаграммами последовательности (Sequence Diagrams). — Навыки работы с SQL на уровне сложных выборок (JOIN, агрегатные функции) для самостоятельной проверки данных. — Высокий уровень письменной культуры: умение формулировать мысли так, чтобы постановка была понятна без дополнительных устных объяснений. Условия: — Возможность выбора формата работы (гибрид/удаленка).

Задачи: — координация работы системных аналитиков проекта; — системный анализ в рамках проекта по разработке системы принятия решений КАСКО; — анализ структур данных (JSON, XML) и атрибутов системных сущностей для постановки задач на разработку реляционных баз данных (Postgre) и контрактов для межсистемного взаимодействия (REST); — исследование и описание алгоритмов агрегирования данных для постановки задач на разработку; — формирование документации (описание контрактов и алгоритмов, формирование карт данных, подготовка ER-диаграмм, подготовка ТЗ на разработку, участие в подготовке датасетов для тестирования); — декомпозиция ТЗ на задачи для разработчиков; — взаимодействие со смежными командами для синхронизации текущих изменений в зависимых системах; — участие в функциональной приемке задач. Требования: — опыт работы от 3 лет в роли старшего системного аналитика; — опыт участия в подготовке архитектурного решения на создание новой Системы; — опыт работы в роли системного аналитика в проектах с REST API; — основы программной инженерии, жизненного цикла разработки программного обеспечения, управления требованиями; — опыт анализа, выявления и формализации требований заказчиков; — знание стандартов описания и моделирования бизнес-процессов на этапе анализа (BPMN, UML, DFD, SADT, IDEF и др.); — опыт написания технического задания (user story, диаграмм потоков, последовательности и ER) на уровне постановки задачи для разработчиков реляционных БД и backend-сервисов; — опыт проектирования асинхронного взаимодействия систем через брокеры сообщений; — понимание взаимодействия ИТ-систем: приложение, серверная часть, внешние системы и т.д.; — знание SQL, T-SQL, PL SQL на уровне составления запроса к нескольким таблицам и чтения хранимых процедур; — опыт работы с реляционными БД, HTTP, WebAPI, REST/SOAP, jwt/oauth 2.0, swagger, Postman; — опыт проектирования API (REST, SOAP); — знание принципов клиент-серверной архитектуры; — понимание основ построения noSQL БД; — знание современных технологий, применяемых в микросервисной архитектуре, понимание отличий монолитной и микросервисной архитектур; — понимание принципов UI/UX.

Задачи: — Анализ трафика всех источников — Анализ и оптимизация воронок — Интерпретация данных о поведении пользователей, формирование и донесение выводов и дальнейших действий для оптимизации сайтов и рекламных кампаний — Формирование рекомендаций и тестирование предложенных гипотез, постоянный поиск точек роста качества взаимодействия — Формирование отчетности Требования: — Опыт работы web аналитиком — Опыт анализа данных — Уверенный SQL, Excel — Опыт работы с инструментами веб аналитики (Яндекс Метрика / GA4) — Знание python на уровне medium — Опыт разработки сложных отчетов и моделей из различных источников данных — Опыт работы с BI — Понимание маркетинговых и продуктовых метрик Условия: — Работа в стабильной компании с возможностью профессионального и карьерного роста — Расширенную программу ДМС со стоматологией — Официальное трудоустройство, социальные гарантии: оплачиваемый отпуск, больничный — Полностью официальная заработная плата, выплаты 2 раза в месяц — График работы: 5\2 c 9:00- до 18:00 — Офис в 10 минутах от метро — Скидки на медицинское обслуживание в сети клиник для сотрудников и членов семьи — Насыщенная социальная жизнь (корпоративные мероприятия, праздники)