Вакансии

• Не менее 5 лет в геймдеве на руководящей должности.

• Опыт работы от 3 лет в розничном банкинге, кредитных картах, финтехе, продуктовом менеджменте или Growth-направлении. • Практический опыт работы с клиентскими воронками, конверсией и продуктовыми метриками.

Location: Москва Workplace: Офис Helpy — внутренний сервис поддержки сотрудников. Мы ищем операционного руководителя, который будет отвечать за ежедневную работу поддержки и развитие направлений командировок и корпоративного такси. Ждём, что вы работали в клиентском сервисе или поддержке и управляли распределённой командой. Helpy — внутренний сервис поддержки сотрудников. С его помощью можно решить любой вопрос о жизни и работе в компании, используя удобные инструменты. Одно из направлений сервиса — поддержка командировок и корпоративных поездок: оформление тревел-услуг, заказ трансферов и разовых поездок на такси. Мы ищем операционного руководителя, который будет отвечать за ежедневную работу поддержки и развитие двух направлений: командировок и корпоративного такси. Вам предстоит управлять командой, улучшать клиентский опыт, развивать взаимодействие с поставщиками и сокращать ручную нагрузку с помощью автоматизации, AI и self-service. Обязанности Управление командой поддержки Вам предстоит руководить распределённой командой из 30+ сотрудников, в которую входят тимлиды и старшие специалисты. Вы будете отвечать за результаты направления, ставить цели, участвовать в подборе и адаптации сотрудников, развивать команду и помогать ей справляться со сложными ситуациями. Организация ежедневной работы поддержки командировок Команда помогает сотрудникам оформлять поездки, билеты, проживание, трансферы и другие тревел-услуги, а также решать вопросы до и во время командировки. Вам предстоит планировать ресурсы с учётом сезонности, отпусков и роста нагрузки, контролировать очередь обращений и обеспечивать стабильную работу поддержки. Развитие процессов вместе с тревел-агентствами и продуктовыми командами Вам предстоит выстраивать взаимодействие с тревел-агентствами и внутренними командами, согласовывать правила работы, OLA и SLA и контролировать их выполнение. Вместе с продуктовыми и техническими командами вы будете переводить проблемы поддержки в понятные требования, описывать целевые процессы и проверять изменения перед запуском. Автоматизация поддержки и развитие self-service Одна из важных задач — сокращать количество ручной работы. Вы будете развивать AI-ответы, чат-ботов и сценарии самообслуживания, чтобы сотрудники могли самостоятельно решать больше вопросов. Также в зоне ответственности будет база знаний: инструкции для команды, пользователей и AI-инструментов должны быть понятными и актуальными. Развитие корпоративного такси Корпоративное такси будет дополнительным направлением. Вам предстоит поддерживать и улучшать процессы, связанные с корпоративными счетами, разовыми поездками, трансферами и отчётностью. Требования * От трёх лет работали в операционном управлении, клиентском сервисе или поддержке * Управляли распределённой командой и отвечали за её результаты * Работали с внешними или внутренними поставщиками и умеете договариваться о правилах взаимодействия и целевых показателях * Запускали проекты: переводили операционные проблемы в понятные требования для продуктовой или технической команды, сопровождали внедрение и оценивали результат * Понимаете процессы службы поддержки: управление нагрузкой, очередями, качеством, SLA и эскалациями * Умеете развивать тимлидов или старших специалистов * Принимаете решения на основе данных и можете превратить показатели в конкретный план действий * Умеете оценивать эффект инициатив для пользователя, бизнеса и операционной эффективности команды * Самостоятельны, умеете расставлять приоритеты и сохранять фокус при большом количестве параллельных задач * Ясно объясняете сложные вещи и умеете выстраивать взаимодействие между поддержкой, продуктом, разработкой, поставщиками и бизнес-заказчиками Будет плюсом * Работали с корпоративными командировками, тревел-сервисами или внутренними сервисами для сотрудников * Управляли распределённой командой поддержки от 30 человек * Работали в модели с несколькими поставщиками и контролировали выполнение SLA * Запускали интеграции с поставщиками * Внедряли чат-ботов, AI-инструменты или сценарии самообслуживания

Ищем специалиста по фармингу Google-почт (аккаунтов).

Ornn is looking for an Institutional Markets leader to drive institutional distribution, derivatives sales trading, and data licensing.

— Поиск и привлечение новых партнеров, вебмастеров и media buying-команд; — Масштабирование партнерской сети и выполнение KPI;

Управление и контроль технологических процессов производства.

Location: Москва Ищем опытного системного аналитика в команду, который уверенно работает самостоятельно в рамках сложных продуктов, проектирует межсистемные интеграции и берёт архитектурную ответственность за ключевые направления. Специалист будет взаимодействовать с PO и техническими лидерами, вести несколько параллельных инициатив и менторить Middle-аналитиков команды. Обязанности \- Проведение анализа требований к информационным системам на соответствие стандартам \- Развитие и оптимизация автоматизированных систем \- Выявление проблемы текущих решений, реализованных в автоматизированных системах и выдвигает предложения по их решению \- Участие в процессах подбора и адаптации новых сотрудников \- Декомпозиция задач бэклога \- Проведение анализа задач бэклога и документирование технических требования на разработку автоматизированной системы \- Выступает наставником для других сотрудников \- Участие в приемо-сдаточных испытаниях разработанного функционала автоматизированной системы \- Проведение анализа требований, участие в проектировании и разработке архитектуры решений по доработке автоматизированных систем \- Проведение согласования технических требований к автоматизированной системе с заинтересованными лицами \- Осуществление детального проектирования интеграционных потоков со смежными системами \- Принятие участия в демонстрации разработанного функционала автоматизированной системы Требования #Требования и документация \- Самостоятельное полнофункциональное выявление требований: бизнес-, пользовательских, функциональных, нефункциональных, ограничений. \- Разработка сложной документации: ТЗ, спецификации требований, API-контракты, ADR (Architecture Decision Records) \- Согласование требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта \- Декомпозиция крупных инициатив: эпики → фичи → User Stories → задачи, с критериями DoD и AC \- Ведение нескольких проектов параллельно, управление приоритетами в условиях конкурирующих требований #Моделирование  - UML полный стек: диаграммы последовательности, классов, компонентов, развёртывания, состояний, деятельности \- Event Storming (Big Picture / Design Level) — фасилитация воркшопов \- Domain-Driven Design (DDD): bounded contexts, агрегаты, доменные события — применение при формировании требований к микросервисам \- Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна \- Инструменты: PlantUML, draw.io, редакторы по аналогии с Miro \# Данные и интеграции   - Проектирование данных: концептуальная, логическая, физическая модели; нормализация / денормализация \- Уверенное знание:   - REST/JSON/JSON Schema, SOAP/XML/XSD/WSDL — проектирование и ревью контрактов   - SQL   - Kafka \- Проектирование интеграционных архитектур: point-to-point, event-driven, API-gateway \- Понимание микросервисной архитектуры и ее паттерном \- Модели управления доступом: RBAC, ABAC \- Понимание основ безопасности: требования к шифрованию, аутентификации, аудиту \- Инструменты тестирования API: Postman, Insomnia или аналоги \# Работа с ИИ \- Опыт использования LLM-инструментов: подготовка документации, ревью требований, прототипирование контрактов \- Промпт-инжиниринг: chain-of-thought, few-shot, role prompting \- Практический опыт с AI CLI-ассистентами (Qwen CLI, Claude CLI, Gemini CLI или аналоги) \- IDE-плагины ИИ: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor #Soft Skills \- Системное мышление: способность видеть систему целиком, выявлять риски и точки отказа \- Менторинг Middle-аналитиков: ревью спецификаций, парная аналитика, обратная связь \- Уверенная устная и письменная коммуникация \- Управление конфликтами интересов стейкхолдеров: нахождение консенсуса, эскалация при необходимости \- Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done) \# Будет плюсом \- Доменная экспертиза: HR-tech Условия * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильная заработная плата и годовой бонус; * **Гибридный формат работы.** Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;  * 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 использования трёх близких; * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

The AI Security Sales Executive is a quota-carrying sales role dedicated to Abnormal's AI Security suite: five products built to help customers govern AI, secure AI, and defend against rogue AI. Own AI Security in your region.

Location: Москва Workplace: гибкий VK Tech — ведущий российский разработчик корпоративного ПО. Задачи Руководить командой ивент-маркетинга в рамках закреплённых проектов: распределять задачи, планировать ресурсы и контролировать результат Планировать и реализовывать мероприятия VK Tech в соответствии с маркетинговыми и бизнес-задачами продуктовых направлений Разрабатывать концепции, форматы и программы мероприятий с учётом целевой аудитории Организовывать собственные события компании и участие VK Tech во внешних конференциях, выставках и форумах Управлять подготовкой мероприятий: контролировать сметы, сроки, работу подрядчиков, застройку, техническое обеспечение и логистику Координировать работу внутренних команд, спикеров и партнёров на всех этапах проекта Совместно с маркетингом и продажами определять цели мероприятий, организовывать сбор и передачу контактов заинтересованных участников Анализировать результаты, готовить отчётность по бюджетам и целевым показателям, внедрять улучшения в работу команды Требования Опыт в событийном маркетинге от четырёх лет, желательно в B2B или IT Опыт управления командой или проектной группой: постановка задач, распределение нагрузки, контроль сроков и качества Успешный опыт организации мероприятий под ключ: конференций, клиентских и партнёрских встреч, участия в отраслевых выставках и форумах Понимание задач B2B-маркетинга и роли мероприятий в привлечении клиентов, развитии отношений с заказчиками и поддержке продаж Навыки подготовки и защиты смет, управления бюджетами, выбора подрядчиков и проведения переговоров Умение вести несколько проектов одновременно, расставлять приоритеты и управлять рисками Опыт взаимодействия с продуктовыми командами, продажами, PR, дизайном и внешними партнёрами Умение оценивать результаты мероприятий и предлагать улучшения на основе данных и обратной связи

Location: Москва Workplace: Офисный VK Tech — ведущий российский разработчик корпоративного ПО. Задачи Организовывать собственные мероприятия VK Tech и участие компании во внешних отраслевых событиях Разрабатывать концепции, программы и сценарии мероприятий с учётом целевой аудитории и бизнес-задач Готовить сметы и проектные планы, контролировать бюджет, сроки и готовность всех участников Подбирать площадки и подрядчиков, составлять технические задания, сопровождать договоры и закрывающие документы Координировать работу со спикерами, партнёрами и внутренними командами: маркетингом, продажами, PR и продуктовыми направлениями Организовывать регистрацию, коммуникации с участниками, техническое сопровождение и работу команды на площадке Собирать обратную связь и готовить отчёты по результатам: посещаемости, вовлечённости, удовлетворённости участников и выполнению целей мероприятия Требования Опыт организации деловых или технологических мероприятий от трёх лет. Опыт в B2B или IT будет преимуществом Умение вести мероприятие под ключ: от идеи и сметы до реализации и оценки результатов Опыт работы с разными форматами: конференциями, форумами, вебинарами, клиентскими встречами и партнёрскими мероприятиями Навыки составления бюджета, выбора подрядчиков, проведения переговоров и контроля качества работ Умение работать с несколькими проектами одновременно, соблюдать сроки и оперативно решать возникающие проблемы Грамотная устная и письменная речь, внимание к деталям и умение договариваться с коллегами, партнёрами и подрядчиками

Workplace: Удалённый Погружайте искусственный интеллект в тонкости инженерии, помогайте создать помощника, способного решать сложнейшие задачи отрасли. Только удаленно. Требования * Работали в проектно-конструкторском бюро или R&D от 3 лет * Получили высшее образование в области инженерии, машиностроения, электроники, строительства или других технических направлений * Умеете работать хотя бы в одной инженерной программе: ANSYS, MATLAB, SolidWorks или «КОМПАС-3D» * Знакомы с ГОСТ, ISO и отраслевыми стандартами * Разбираетесь в технической документации (чертежах, техзаданиях, спецификациях)

Workplace: Удалённый Научите нейросеть формировать обоснованные решения и не упускать процессуальные детали. Только удалённо Требования * Работали в юридическом консалтинге по вопросам уголовного права или в правоохранительных органах, опыт в адвокатских образованиях будет плюсом * Успешно вели дела общеуголовной направленности * Получили высшее юридическое образование со специализацией в области уголовного права и процесса, судебной и прокурорской деятельности * Обладаете уверенными знаниями УК РФ, УПК РФ, УИК РФ

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Гибридный В течение 2–3 месяцев вы сможете поработать в трёх командах Яндекса и выбрать ту, в которой захотите остаться. Ждём опытных разработчиков на Java, Python, Go или C++. От небольшого стартапа до известного сервиса: посмотрите, как работают в разных командах Яндекса. Мы запускаем MultiTrack — новый формат найма для опытных бэкендеров. Программа длится 2–3 месяца: за это время мы предлагаем поработать в трёх командах Яндекса, познакомиться с нашими разработчиками и технологиями. Вот как это выглядит: * Вы проходите собеседования, заключаете трудовой договор. * Среди всех открытых вакансий выбираете 3 самых интересных вам команды. * В первой команде мы предлагаем поработать 4 недели, в остальных — по 3 недели. * По итогам работы вы сможете обменяться с командами фидбэком и решите, где хотите остаться. Поможем найти своё MultiTrack позволит погрузиться в несколько непохожих проектов, увидеть их изнутри и только после этого решить, какой из них подходит именно вам. Творческая свобода? Чёткая иерархия, порядок и регламенты? Только опытным путём можно узнать, какая рабочая атмосфера поможет вашему таланту раскрыться. Познакомим с сотрудниками Во время MultiTrack вы сможете познакомиться с разными сотрудниками Яндекса: от коллег и смежников до технических руководителей, найти единомышленников и влиться в команду, которая подходит вам по духу. Покажем наши технологии Наши команды используют самые разные технологии: от передовых нейросетевых трансформеров до старого доброго C++. Вы сможете попробовать свои силы в разных направлениях и разрабатывать то, к чему лежит сердце. Вот что говорят о MultiTrack сами разработчики: * «Это отличный способ поиска подходящей команды, потому что за час финального интервью невозможно понять особенности команды и проекта, а за 2 недели можно. Лучше узнал, как устроен Яндекс» * «Очень понравилась сама идея, встречи с техлидами команд, заинтересованность в тебе как в кандидате, хорошая информативность» * «Понравилось работать в нескольких командах, прежде чем выбрать постоянное место. Это помогло актуализировать мои ожидания и сматчить их с реальностью» * «Считаю, что такую программу надо предлагать всем и сразу. Знаю, не всем предлагают такую возможность. Мне повезло )) Возможность сравнить практики и подходы работы — это супер» * «Была возможность попробовать поработать в разных команд (все по разному работают) Выбрать команду по душе — это круто!» Подробнее о Multitrack Требования * Уверенно владеете Java, Python, Go или C++ * Разрабатывали коммерческие приложения не менее 7 лет * Поддерживали программное обеспечение от написания до выкладки в продакшен * Качественно тестируете свой код и свободно работаете с чужим * Умеете мониторить работу готового ПО и оперативно реагировать на проблемы * Занимались многопоточным программированием * Разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных * Обладаете широким техническим кругозором Будет плюсом * Проектировали архитектуру и разрабатывали продуктовые фичи * Занимались разработкой для Unix/Linux и сетевым программированием * Понимаете основы TCP/IP и HTTP * Понимаете принципы работы СУБД

Задачи: — Проектировать и оптимизировать организационную структуру, модели управления, штатные расписания и нормы управляемости. — Управлять изменениями и сопровождать проекты M&A, реструктуризации и цифровой трансформации. — Проводить грейдирование, зарплатные обзоры и бенчмаркинг. — Развивать HR-аналитику, отчетность для топ-менеджмента и автоматизацию HR-процессов. — Формировать и развивать команду направления. Требования: — Опыт разработки и внедрения стратегии Total Rewards. — Глубокое знание методологий грейдирования. В этой роли необходимо влиять на ключевые решения бизнеса, работать с топ-менеджментом и управлять трансформациями HR-функции.

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — группа мультимодальных контентных моделей в отделе экспериментальных технологий AI VK. Мы разрабатываем технологии глубокого понимания контента и применяем их для развития рекомендательных систем ВКонтакте. Мы строим модели, которые извлекают содержательные представления из постов, клипов, длинных видео и музыкальных треков, объединяя информацию из текста, изображения, видеоряда, речи и звука. Эти представления используются для поиска похожего контента, построения признаков, классификации и улучшения качества рекомендаций в продуктах VK. Основные направления нашей работы — базовые embedding-модели для представления контента, мультимодальные модели и контентные классификаторы. Мы исследуем современные архитектуры, обучаем собственные модели на больших внутренних датасетах и доводим их до применения в продуктовых рекомендательных системах. Позиция находится на стыке ресёрча и инженерии: от чтения статей, построения датасетов и постановки экспериментов до масштабного обучения, оптимизации инференса и проверки моделей в A/B-тестах. Стек: PyTorch YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM Распределённое обучение и multi-GPU inference Python, C++, Go Задачи Разрабатывать и обучать базовые embedding-модели для текста, изображений, видео, речи, звука и музыки Разрабатывать мультимодальные модели и контентные классификаторы Исследовать архитектуры и методы обучения представлений: metric learning, contrastive learning, self-supervised и supervised learning Строить датасеты и бенчмарки для оценки качества моделей и проводить масштабные экспериментальные исследования Адаптировать модели под задачи retrieval и рекомендательных систем Интегрировать модели в продуктовые механики рекомендаций постов, клипов, видео и музыки Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B-тесты, анализировать метрики и мониторить качество Постоянно разбирать свежие статьи и идеи из индустрии и академической среды, воспроизводить перспективные подходы и проверять их на наших задачах Настраивать пайплайны сбора и разметки данных, работать с асессорами и синтетическими данными: проектировать инструкции, контролировать качество и проводить калибровки Требования Опыт разработки, обучения и внедрения DL-моделей Уверенное знание теории машинного и глубокого обучения Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Умение проектировать корректные эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО Владение современными практиками совместной разработки с кодовыми агентами: умение эффективно декомпозировать задачи для агентных инструментов, контролировать и ревьюить сгенерированный код Умение самостоятельно разбираться в новых предметных областях, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Готовность работать как с исследовательской частью задачи, так и с её инженерной реализацией Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе Опыт работы с embedding-моделями, metric learning, contrastive learning или representation learning Опыт работы с мультимодальными моделями, VLM, audio-language моделями, video encoders или foundation-моделями Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео Опыт self-supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или нескольких узлах Опыт оптимизации DL-моделей: профилирование, квантизация, дистилляция, уменьшение размерности представлений Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков для ML-моделей Публикации на профильных ML-конференциях или сильный исследовательский бэкграунд

Location: Москва Workplace: гибкий Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии удобнее и персональнее для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем старшего ML-разработчика, который будет развивать киносериальные рекомендации: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев Задачи Развивать рекомендации для фильмов, сериалов, детского контента, ТВ-шоу и тематических подборок, а также разрабатывать механизмы матчинга и дедупликации контента Обеспечивать стабильную работу ML-решений в высоконагруженном рантайме Проводить A/B-эксперименты и принимать решения на основе данных Взаимодействовать с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы Требования Вы имеете от трёх лет опыта разработки ML-решений Уверенно пишете код на Python, Java или C++ Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками и A/B-тестами Готовы брать на себя сложные технические задачи и доводить решения до продакшена Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга и дедупликации контента Имеете опыт оптимизации ML-рантайма и production-инфраструктуры

Location: Москва Workplace: Офисный Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься end-to-end развитием киносериальных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев Задачи Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Требования Руководили ML-командой не менее двух лет Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++ Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Имеете опыт работы с большими данными Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации