Вакансии

You will own the reliability, performance, and cost efficiency of the PostgreSQL data platform behind our flagship CMS — primarily Amazon Aurora PostgreSQL — along with the infrastructure and automation around it. This is a reliability engineering role,.

We're looking for a Lead Product Designer to shape the end-to-end experience for members. You'll own design from concept through execution for our mobile app priorities.

We are seeking a detail-oriented and proactive Compliance Intern to support Sezzle’s Compliance Team. Provide compliance advisory support to business partners on consumer finance and payments requirements;

We're looking for a Senior Content Marketing Specialist to shape and create impactful, thought-leadership led content across our 6 monthly brand campaign cycles, plus additional ICP tracks as needed, while owning customer advocacy content - e.g. case studies.

Manage services operations and resources, including Engagement Manager and Solution Architects, ensuring timely and successful project execution and value delivery. Manages professional service team in respect to project milestones, delivery and goals.

Location: Москва Команда исследований занимается проведением аналитических исследований в блоке «Люди и Культура», связанных с сотрудниками банка. Исследования охватывают весь жизненный цикл сотрудника — от приёма на работу до оценки эффективности, мотивации и других аспектов. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * проведение аналитических исследований и формирование отчётов * работа с BI-инструментами для визуализации данных * формирование гипотез и их подтверждение или опровержение через исследования * самостоятельное курирование исследования от сбора бизнес-требований до формирования итоговых отчётов * взаимодействие с заказчиками исследований * подготовка прототипов для тестирования и пилотирования аналитических решений. Требования * знание SQL и Python * опыт работы с BI-системами (Power BI, Qlik Sense, Tableau) * методы статистического анализ * опыт проведения аналитических исследований и проверки гипотез * статистика и математическое моделирование * высшее образование (технические или физико-математические науки) * английский язык на уровне B1/Intermediate * умение пользоваться LLM-инструментами. Будет плюсом: * знание основ ML * опыт работы с большими данными * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * гибридный формат работы, адрес офиса Кутузовский проспект 32 к 1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * 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.

Location: Нижний Новгород **ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.** **Ждем именно тебя!**  Мы команда сопровождения cистем кампейнинга (SberNBA). Sber Next Best Action (SberNBA) - высоконагруженная и наукоемкая платформа, которая позволяет делать клиенту наиболее релевантные предложения продуктов экосистемы Сбер на всех этапах клиентского пути. Платформа обрабатывает десятки тысяч событий и обращений в секунду и превращает их в персонализированные и своевременные коммуникации с клиентом Задачи команды: оперативное решение инцидентов, взаимодействие с 3-линией и смежными системами в рамках решения обращений, участие в настройке мониторинга инфраструктуры, бизнес-процессов, настройка DevOps, участие в формировании требований по развитию продукта и проведении тестирования.  Наше преимущество в решении интересных задач, используя различные программные решения и подходы с применением разнообразных инновационных технологий. Обязанности Обеспечение надёжного функционирования и реализации изменений сопровождаемых функциональных подсистем АС Предотвращение и решение инцидентов в prod, поиск первопричин и их устранение Deploy новых версий в prod средствами DevOps (Jenkins, Ansible, BitBucket) Внесение изменений в конфигурацию приложений Выполнение регламентных работ по обновлению psi и prod стендов Работа\\обновление с сертификатами безопасности Заказ, оптимизация, сайзинг, инфраструктуры АС Настройка и совершенствование автоматизированной системы мониторинга высоконагруженной АС (ELK, Zabbix, Grafana, Kibana и др) Требования Опыт работы: с контейнерами и микросервисной архитектурой: Kubernetes/OpenShift/Docker с Unix-системами (RedHat), Kafka, Nginx, Flink и аналогами, с реляционными СУБД (Oracle, PostgreSQL), составление SQL запросов. с инструментами развёртывания ПО\\конфигурирования pipeline: Jenkins, Ansible, Bitbucket, Nexus Registry Опыт создания и настройки мониторинга на базе инструментов: Zabbix, Grafana, Prometheus, ELK Понимание принципов сетевого взаимодействия приложений на базе TCP/IP, работы Web-API (SOAP, XML, JSON, REST, etc), принципов ITIL Знание принципов построения систем высокой доступности – реплики, кластеры, балансировка, масштабирование Навыки проведения приемо-сдаточных испытаний, интеграционно-функционального, нагрузочного тестирования Ведение документации (Jira, Confluence), актуализация базы знаний, обмен полученными знаниями Высшее техническое образование, незаконченное высшее (в процессе обучения) Условия **Условия:** офисный формат работы годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Академика Сахарова, 2а льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Галерея современного искусства ARTSTORY объявляет опен-колл среди художников, которые занимаются живописью, скульптурой и оригинальной графикой.

Яндекс приглашает в Москву внимательного и опытного водителя‑тестировщика. Совмести любовь к машинам с технологиями: участвуй в создании и тестировании автономных ТС. Получай стабильный доход, квартальные премии и пользуйся полным соцпакетом: ДМС со стоматологией и бесплатным горячим питанием. Если готов внести вклад в технологический прорыв — ждём в команде. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

-Complete weekly QA audit allocations in line with established procedures and grading standards, providing detailed documentation of errors identified and their root causes. -Partner with stakeholders across CX, Compliance, Data Analytics, and L&D to close process gaps, launch workflow improvements, and enhance QA rubrics and frameworks.

• Опыт работы от 2-х лет в качестве инженера данных, разработчика ETL на SQL и Pyspark;

-Разрабатывать и поддерживать UI-, API- и end-to-end-тесты на Playwright и JavaScript.

Location: Москва Workplace: Дистанционный Наша команда разрабатывает инструменты для интеграции и взаимодействия с партнёрами и внешними разработчиками. Мы создаём и поддерживаем техническую документацию, которая помогает нашим клиентам быстро и качественно внедрять наши решения. Мы ценим открытость, внимание к деталям и стремление к постоянному развитию. Задачи Собирать и анализировать информацию, необходимую для создания технической документации: инструкции по интеграции, API, SDK Разрабатывать документацию в соответствии со стайлгайдом команды Внедрять и поддерживать в актуальном состоянии документацию для внешних разработчиков и партнёров: инструкции по интеграции, API, SDK Самостоятельно тестировать описываемые в документации изменения: интерфейсная функциональность кабинета, API-запросы Взаимодействовать с разработчиками, тестировщиками, менеджерами продукта и менеджерами по интеграции Вычитывать, редактировать и дополнять черновики коллег, задавать уточняющие вопросы и расширять инструкции по ответам Требования Высшее образование (крайне желательно в области IT/математика) Опыт разработки технической документации — не менее двух лет Понимание принципа работы систем версионирования (Git), CI/CD Умение грамотно писать, структурировать тексты Опыт работы с легковесными разметками текста для docs as code (желательно markdown) Аккуратность и внимательность к деталям Коммуникабельность, умение работать в команде Исследовательские и аналитические навыки, умение видеть связи (частное-общее) Планирование своих работ и соблюдение сроков = высокая личная ответственность Исполнительность и умение доводить задачи до конца Высокая обучаемость Хороший обзор в области технологий, в том числе понимание клиент-серверной архитектуры, как работают запросы Будет плюсом Если финтех — знакомая область Опыт работы с инструментами разработчика в браузере (Chrome DevTools) Базовое знание и опыт работы с каким-либо языком программирования, умение читать код на популярных языках (JavaScript, Java, Python) Мы предлагаем: Сильное профессиональное окружение и возможность обмениваться опытом с дизайнерами и экспертами VK Возможности для профессионального и карьерного развития внутри компании Доступ к образовательным ресурсам, внутренним мероприятиям и профессиональным сообществам VK Удалённую работу из любого города России Официальное оформление по ТК РФ с первого дня Программу ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы Компенсацию питания Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор И многое другое, о чём мы расскажем на собеседовании :)

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Задачи Развивать компоненты AI-ассистента для VK Видео: понимание намерения, удержание контекста диалога, выбор стратегии и маршрутизация инструментов Улучшать генерацию кандидатов, semantic retrieval и reranking для поиска и персонализированных рекомендаций Работать с гибридным поиском: эмбеддинги, текстовые и структурные фильтры, поисковые API, рекомендательные модели и явные критерии пользователя Оптимизировать candidate budget и смешивание кандидатов из разных источников Обучать и дообучать модели для отдельных компонентов системы: LLM-like, reranker, query rewriting, relevance-модели Собирать и улучшать обучающие и тестовые датасеты: реальные и синтетические запросы, сложные негативные примеры, long-tail-сценарии и размеченные диалоги Создавать и поддерживать golden datasets, human-aligned evaluation и автоматические проверки качества; калибровать auto-eval по человеческой оценке Анализировать деградации, формулировать гипотезы и проверять их в воспроизводимых экспериментах Оценивать модели не только по общей метрике, но и по отдельным сценариям, категориям запросов, релевантности, разнообразию, безопасности и качеству диалога Оптимизировать latency, стоимость и использование вычислительных ресурсов при обучении и инференсе Готовить компоненты к промышленной эксплуатации: интеграция, нагрузочное тестирование, мониторинг, обработка ошибок и контроль регрессий Участвовать в offline- и online-экспериментах, подготовке A/B-тестов и интерпретации продуктовых метрик Проводить code review, документировать эксперименты и участвовать в обсуждении архитектуры и исследовательских результатов Требования Сильная теоретическая база и опыт работы в рекомендательных системах, информационном поиске, NLP/LLM; готовность работать на их пересечении Понимание устройства retrieval и ranking: embeddings, candidate generation, negative sampling, cross-encoders, reranking Знание основных offline-метрик поиска и рекомендаций: Recall@K, Precision@K, NDCG, MRR и их ограничений Опыт обучения, валидации и внедрения ML-моделей; доведённые до production либо production-like среды самостоятельно разработанные компоненты Навыки постановки воспроизводимых экспериментов, анализа ошибок и статистической интерпретации результатов Понимание жизненного цикла ML-системы: данные, обучение, inference, мониторинг, деградации и переобучение Опыт работы с большими объёмами данных и пайплайнами обработки; YT, Spark или аналогичные инструменты Базовые навыки Linux, Git, контейнеризации и работы с сервисами Будет плюсом Опыт создания LLM-приложений: tool calling, agentic workflows, RAG, structured generation Дообучение LLM или encoder-моделей: SFT, LoRA/adapters, RL Построение lexical, semantic или hybrid retrieval LLM-as-a-judge, human evaluation, построение golden datasets и калибровка автоматических оценок Оптимизация GPU-инференса, batching, quantization, model serving Опыт с распределённым обучением и промышленной ML-инфраструктурой Практика A/B-тестирования рекомендательных или поисковых моделей Мультимодальные модели, VLM, понимание видео или рекомендательные системы для медиаконтента Наличие публикаций по тематике LLM, NLP, multimodal models

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — команда рекламы e-commerce и сайтов в подразделении VK Рекламы. Занимаемся разработкой и поддержкой сервисов для рекламы товаров в интернете. В наши задачи входят как интеграции со смежными командами, так и с внешними партнёрами, построение пайплайнов обработки данных, а также непосредственно показ рекламы. Задачи Разработка и поддержка высоконагруженных бэкенд-сервисов в области рекламы e-commerce и рекламного кабинета Создание и совершенствование систем антифрода для защиты рекламного бюджета Разработка пайплайнов обработки событий в реальном времени (миллионы событий в сутки) Разработка новых рекламных форматов Работы по повышению отказоустойчивости и надёжности, мониторинг системы Требования Опыт коммерческой разработки на Golang и Python Знание и практический опыт работы с реляционными БД, Redis, Kafka и ClickHouse Опыт работы в среде Linux Основы computer science: знания о компьютерных сетях, сетевых протоколах, работе операционных систем Умение ясно доносить идеи и оценивать сроки выполнения задач Желание учиться новому Будет плюсом Опыт работы с YTsaurus Опыт в доменах рекламных технологий AdTech, e-commerce

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный Наша команда занимается внедрением AI в разработку на уровне всей компании VK. Наши клиенты — продуктовые команды из разных бизнес-юнитов компании. Сейчас мы активно развиваем свою платформу для создания автономных AI агентов-разработчиков, а также внедряем общие AI-решения для автономизации различных этапов цикла разработки. Ищем талантливого разработчика, которому интересны Agentic AI-системы, чтобы усилить нашу команду. Примеры задач: Улучшение облачной системы Sandbox'ов, предоставляющих безопасное изолированное окружение для работы автономных AI-агентов Разработка, улучшение и внедрение различных мультиагентных пайплайнов для автономизации SDLC Создание системы бенчмарков для оценивания эффективности автономных AI-агентов для разработки Улучшение качества работы автономных AI-агентов для разработки У нас интересно: Наша команда участвует в ключевых проектах компании Внутренние пользователи всегда рядом, сами приносят обратную связь и открыты к общению Разнообразные задачи и отсутствие рутины Широкие зоны ответственности и простор для творчества Нет лишней бюрократии Задачи Разработка платформы для создания автономных AI-агентов разработчиков Разработка и внедрение мультиагентных пайплайнов для автономизации SDLC Улучшение качества работы автономных AI-агентов разработчиков Требования Опыт коммерческой разработки production ready AI-систем Опыт или интерес к созданию инструментов для разработчиков: анализаторы кода, компиляторы, IDE-плагины, SWE AI-агенты и так далее Уверенные навыки по работе с AI-агентами в разработке и их применению в реальных задачах Понимание внутреннего устройства AI-агентов и базовых принципов agentic AI: prompt и context engineering для современных LLM, MCP, tool calling, etc. Опыт разработки и поддержки кода на Go (основной язык), Python или переход на них за испытательный срок Понимание принципов разработки ПО: подходы к тестированию и его виды, модели работы с Git, современные практики в CI/CD и всё остальное, с чем разработчики разных специализаций сталкиваются каждый день

Location: Москва Workplace: гибкий MAX — это цифровая платформа от VK, в которую интегрированы мессенджер, мини-приложения, нейропомощник, платёжный сервис и конструктор чат-ботов. Вместе мы делаем суперприложение, которое будет закрывать любые повседневные задачи человека: от звонка другу и просмотра погоды до оплаты парковки, записи в поликлинику и бронирования столика в ресторане. Наша команда создаёт ключевую инфраструктуру для верификации пользователей для всех сервисов группы. Сейчас мы в активной фазе: строим с нуля единый сервис верификации, который заменит 15-летнее legacy на Perl. Это критически важный узел, через который проходят каскады проверок: SMS, Mobile ID, MAX, Telegram и Flash-calls. Параллельно мы развиваем транспорт для доставки Push-уведомлений на миллионы Android-устройств. Нам нужен сильный инженер, который готов не только проектировать архитектуру, но и задавать стандарты кода, писать его и развивать команду из 14 человек. Наш стек: Язык — Go Брокеры и хранилища — Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, YT, Redis Инфраструктура — VK OneCloud Задачи Развитие SMS-Gate, VKCM и других проектов подразделения Перенос логики с Perl-систем на современный стек без деградации сервиса Реализация сложной логики выбора каналов доставки (SMS/Call/Push/Messenger) для оптимизации стоимости и конверсии Тюнинг метрик и создание алертов на основе данных в VictoriaMetrics и Grafana Ревью кода, менторство разработчиков и внедрение стандартов разработки в команде Оптимизация CI/CD пайплайнов и работа с техническим бэклогом (сокращение техдолга — наш приоритет) Требования Опыт от 3–5 лет коммерческой разработки на Go Опыт проектирования распределённых систем, работающих под высокой нагрузкой (Highload) Глубокие знания PostgreSQL, Redis и опыт работы с Kafka (понимание специфики партиций, репликации и гарантий доставки) Умение не просто «смотреть графики», а самостоятельно настраивать сбор метрик и алертинг Желателен опыт управления командой или менторства. Способность аргументированно защитить техническое решение Спокойное отношение к чтению старого кода для его последующей замены, а также к работе с новым для себя стеком технологий Готовность работать в гибридном или офисном режиме работы Будет плюсом Опыт работы с Push-сервисами или телеком-протоколами Опыт в переговорах с техническими партнёрами (операторы связи, вендоры и др.)

Location: Москва Workplace: гибкий Наша команда отвечает за обеспечение выплат пользователям за различные монетизации Вконтакте. Мы работаем с деньгами, и для нас важна стабильность и отказоустойчивость с соблюдением требований налоговой и юридической сторон.В команду кабинета выплат ищем backend-разработчика, который займётся созданием новых и оптимизацией существующих решений, связанных с выплатами за программы монетизаций, финансовой статистикой и аудитом, антифродом и платёжной поддержкой. Задачи Проектирование и разработка: участие в проектировании, реализации и поддержке микросервисов на Go. Вы не просто выполняете задачи, а предлагаете архитектурные решения Надёжность и безопасность: повышение стабильности, отказоустойчивости и производительности системы Ответственность за соблюдение принципов PCI DSS в вашем коде Масштабирование и оптимизация: работа над увеличением нагрузки и оптимизацией существующих сервисов Командная работа: активное взаимодействие со смежными командами для интеграции и реализации сквозных функциональностей Требования Имеете опыт коммерческой разработки на Go от трех лет Знакомы с концепциями микросервисной архитектуры Умеете писать эффективный код и хорошо разбираетесь в чужом Обладаете системным подходом и проявляете внимание к деталям Имеете опыт интеграции с различными хранилищами данных (PostgreSQL, MySQL, ClickHouse) Уже работали с системами очередей (Kafka/RabbitMQ) Готовы брать на себя инициативу в решении сложных задач Умеете писать unit- и интеграционные тесты Понимаете основы контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes) Знаете фронтенд-разработку на базовом уровне Будет плюсом Опыт высоконагруженных систем Опыт проектирования микросервисных архитектур Работа в финтехе или других сферах с высокими требованиями к безопасности и надёжности Опыт настройки мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana) Опыт распила монолита