Вакансии

Задачи: — Анализировать технические, пользовательские и экономические события, связанные с работой сервисов и дата-продуктов — Строить и развивать аналитические витрины — Определять и рассчитывать SLI/SLO и другие показатели надежности — Анализировать доступность сервисов, время отклика, уровень ошибок, использование и стоимость эксплуатации — Выявлять аномалии, закономерности и точки ухудшения показателей — Проводить анализ с использованием SQL, Python и статистических методов — Создавать понятные дашборды, отчеты и рекомендации для владельцев сервисов и дата-продуктов — Оценивать эффект реализованных инициатив: изменение базовых показателей, MTTD/MTTR, полноту сигналов, долю полезных рекомендаций и экономический эффект Требования: — Опыт аналитики данных и построения аналитических витрин — Уверенное знание SQL — Практический опыт анализа данных с использованием Python — Понимание принципов мониторинга и оценки надежности IT-сервисов — Опыт работы с SLI/SLO или аналогичными показателями — Опыт анализа доступности, времени отклика, ошибок и нагрузки — Владение статистическими методами анализа Будет преимуществом: — Опыт работы с SLA, MTTD, MTTR — Опыт аналитики в командах мониторинга, эксплуатации или надежности сервисов — Опыт анализа стоимости эксплуатации IT-сервисов — Опыт анализа временных рядов — Опыт работы с высоконагруженными или распределенными системами Условия: — Внутренние семинары, митапы, обучение — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидка на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Техника для комфортной работы — Сессии профессионального развития персонала с планом индивидуального развития каждого сотрудника

Задачи: — Аналитически поддерживать продажи и маркетинг. — Обеспечивать данными для выполнения расчетов. — Формировать гипотезы, создавать модели для проверки гипотез. — Визуализировать, формировать ТЗ и требования для IT и 1С. — Разрабатывать и поддерживать актуальность дашбордов с KPI и различными метриками. — Анализировать и доносить результаты анализа с предложениями по изменению. — Лидировать разработку, тестирование и внедрение изменений в тесной взаимосвязи с маркетингом, IT, отделами продаж. Требования: — Высшее техническое (программирование) или экономическое образование. — Умение разбираться в сложных процессах, упрощать и последовательно выстраивать до результата процесса 1 и 0. — Опыт разработки или развития BI. — Опыт использования методов статистического анализа, построения моделей, тестирования гипотез. — Опыт визуализации и автоматизации KPI. — Опыт обработки больших массивов данных. — Знание инструментария Microsoft SQL, Power BI. — Опыт проектного внедрения изменений. — Опыт работы в команде. Условия: — Конкурентный уровень дохода (оклад + KPI); — Дружный сплоченный коллектив профессионалов; — Возможность влиять на процессы, принимать решения и реализовывать свои идеи; — График работы с 9:00 до 18:00 5/2, по пятницам до 17.

Задачи: — Управление проектами по автоматизации HR-процессов, включая развитие корпоративного портала и направления кадрового делопроизводства, рекрутмента, обучения и развития персонала, корпоративной культуры, внутренних коммуникаций и бренда работодателя; — Разработка стратегии автоматизации HR-процессов и составление продуктового роадмапа; — Регулярный сбор потребностей от заказчиков; — Участие в выборе путей автоматизации HR-процессов; — Подготовка тендерной информации, сопровождение тендера, участие в выборе сервиса для автоматизации; — Подробное написание технических заданий, проектирование процессов и интерфейсов, совмещение ролей продакта и бизнес-аналитика; — Ведение документации по проектам; — Управление внутренними и внешними командами разработки и поддержки HR-проектов: постановка задач, контроль выполнения, оценка качества, сопровождение тестирования, презентации и внедрения решений; — Анализ эффективности внедренных решений и отслеживание статистических показателей; — Мониторинг и анализ рынка решений для автоматизации HR-процессов. Требования: — Опыт работы с системами кадрового электронного документооборота, CRM для автоматизации рекрутмента, Jira; — Опыт работы в проектном управлении от 3 лет; — Успешный опыт автоматизации HR-процессов; — Понимание ключевых HR-процессов и знание основ профильного законодательства (трудового и по охране персональных данных); — Цифровая грамотность и знание функционала актуальных HR-сервисов; — Знание рынка HR Tech; — Аналитический склад ума; — Будет плюсом опыт работы с 1С: ЗУП, HR Link.

Задачи: — Разрабатывать и развивать существующий продукт. — Дорабатывать и оптимизировать существующие решения. — Проектировать структуру базы данных. — Работать с аналитиком, искать оптимальные решения. — Выполнять статистические и аналитические расчёты над большими объёмами данных: медианы, перцентили (p50/p95/p99), скользящие средние и агрегаты с пониманием их вычисления и умением эффективно реализовать. Требования: — Опыт коммерческой разработки на PHP более 4 лет. — Свободное владение SQL (PostgreSQL): написание запросов, оптимизация, работа с индексами. — Практический опыт статистических и аналитических расчётов над большими объёмами данных. — Уверенное владение Git. — Понимание принципов ООП, SOLID. — Умение разрабатывать на малознакомом фреймворке, придерживаться подходов, принятых в проекте. — Опыт работы с JavaScript на клиенте, работа с фреймворками (Vue.js). — Высшее техническое образование. Условия: — Полностью удалённая работа. — Гибкий график, полная занятость (9:00–18:00 по Новосибирску). — Оформление по ИП или самозанятости. — Долгосрочное сотрудничество.

Задачи: — Автоматизировать стратегию процесса принятия решения (риск-правила, внедрение моделей); — Анализировать бизнес требования к СПР и предлагать эффективные доработки; — Выстраивать логику новых процессов с нуля; — Поддерживать работоспособность СПР и связанных модулей в пределах своей ответственности; — Настраивать интеграции с внешними контрагентами (сервисами); Требования: — Опыт работы риск-технологом более 3 лет; — Высшее техническое образование; — Умение работать со статистической информацией; — Владение математическим аппаратом; — Отличное владение SQL, знание языков программирования высокого уровня (Python, Java, JavaScript и тд.); — Опыт работы c системами принятия решений; Будет плюсом: — Опыт контейнеризации приложений; — Работа с Apache Kafka, Redis. Условия: — Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ; — Гибкий формат работы: возможность удалённо работать, а также офис в Москве рядом с м. Технопарк; — Расширенная программа ДМС со стоматологией с первого дня работы; — Доплата по больничному листу до оклада до 5 рабочих дней в год; — Линия психологической поддержки; — Врач в офисе и массажные кресла (для сотрудников в Москве); — Бесплатные посещения фитнес-клуба А-sport на ст. м. Технопарк; — Корпоративная программа профессионального обучения совместно с Альфа Групп; — Возможность участия в профильных конференциях; — Онлайн-библиотека; — Карьерное развитие и программа наставничества; — Кафетерий льгот через 6 месяцев (спорт, организация рабочего места, здоровье, дети, питомцы, благотворительность и др); — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги в онлайн и офлайн формате; — Подарки к праздникам и материальная помощь по особым случаям; — 3 дня 100% оплачиваемых day off в году.

О проекте: Развитие Платформы по работе с большими данными. ML моделирование в области: B2C, B2B, B2O, Инвестиционного планирования. Стек: Языки/библиотеки: Python (pandas), SQL, Spark; BI-инструменты. Что мы ожидаем: Высшее образование (в области математики, статистики, компьютерных наук, экономики или смежных дисциплин). Опыт работы от 3-х лет в области аналитики данных или Data Science. Опыт менторства/ управления командой. Технические навыки: Владение языком программирования Python. Навыки работы с SQL для работы с базами данных. Опыт работы с инструментами визуализации (Grafana, Apache Superset и др.). Базовые знания в области Machine Learning (классификация, регрессия, кластеризация). Опыт работы с большими данными (например, Spark, Hadoop) будет плюсом. Бизнес-навыки: Умение работать с бизнес-требованиями и преобразовывать их в технические задачи. Навыки интерпретации сложных технических метрик для бизнес-пользователей. Умение выявлять точки роста и предлагать улучшения на основе данных. Личные качества: Аналитический склад ума, внимательность к деталям. Коммуникабельность и умение работать в команде. Проактивность и готовность брать ответственность за проекты. Чем предстоит заниматься: Анализ бизнес-требований. Взаимодействие с заказчиком для определения целей проекта и ключевых бизнес-показателей. Перевод бизнес-задач в технические требования для команд аналитики и Data Science. Работа с источниками данных: поиск, доступ и работа с системами-источниками данных. Ведение документации по структуре и качеству данных. Выявление узких мест в системах источников данных совместно с заказчиком. Обработка и подготовка данных: анализ данных на предмет релевантности, очистки, трансформации и выявления аномалий. Взаимодействие с командой Data Science для оптимизации процессов подготовки данных. Аналитика и выявление закономерностей: проведение статистического анализа и визуализация данных. Поиск закономерностей, трендов и аномалий в данных. Разработка гипотез и проведение тестов: формулирование гипотез, связанных с прогнозированием и анализом данных. Организация и проведение A/B-тестов или других методов проверки гипотез для подтверждения идей. Поддержка разработки ML-моделей: оценка применимости данных для ML-подходов. Помощь в сборе и формировании признаков (фич) для моделей прогнозирования. Коммуникация с командой Data Science и бизнесом: передача и разъяснение бизнес-требований для команды Data Science. Помощь в интерпретации результатов анализа и моделей в контексте бизнес-целей. Разработка дашбордов и визуализация данных: создание, поддержка и оптимизация дашбордов для мониторинга ключевых метрик и результатов моделей. Использование инструментов визуализации (например Grafana, Apache Superset) для наглядного представления данных и выводов. Мониторинг результатов моделей: регулярный анализ эффективности моделей и их влияния на бизнес-процессы. Проведение пост-исследований для оценки долгосрочного воздействия внедрённых решений. Условия: Удаленный или гибридный формат работы. Возможность принимать участие в конференциях, проходить обучение за счет компании. Полностью "белая" заработная плата: оклад + годовая премия. Кафетерий льгот. Гибкий график работы: начало работы с 08:00 до 10:00 МСК, окончание - с 17:00 до 19:00 МСК, выходные Сб-Вс.

Задачи: — Разрабатывать и развивать существующий продукт. — Дорабатывать и оптимизировать существующие решения. — Проектировать структуру базы данных. — Работать с аналитиком, искать оптимальные решения. — Выполнять статистические и аналитические расчёты над большими объёмами данных: медианы, перцентили (p50/p95/p99), скользящие средние и агрегаты с пониманием того, как они вычисляются, и умением реализовать это эффективно. Требования (обязательно): — Опыт коммерческой разработки на PHP более 4 лет. — Свободное владение SQL (PostgreSQL): написание запросов, оптимизация, работа с индексами. — Практический опыт статистических и аналитических расчётов над большими объёмами данных: медианы, перцентили (p50/p95/p99), скользящие средние и агрегаты с пониманием, как они вычисляются и как это реализовать эффективно. — Уверенное владение Git. — Понимание принципов ООП, SOLID. — Умение разрабатывать на малознакомом фреймворке, придерживаться подходов, принятых в проекте. — Опыт работы с JavaScript на клиенте, работа с фреймворками (Vue.js). — Высшее техническое образование. Условия: — Полностью удалённая работа. — Гибкий график, полная занятость (9:00–18:00 по Новосибирску). — Оформление по ИП или самозанятости. — Долгосрочное сотрудничество.

Задачи: — масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов — рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность — настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA — анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык — развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов — контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность — проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов — разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов — автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов — развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation Требования: — от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов — практический опыт масштабирования experimentation-программ — хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size — опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др. — знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap — понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing — продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных — Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels — понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных — опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов — опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий — опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями — опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel — понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных Будет плюсом: — опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов) — навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд — опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации — знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов — опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto

Задачи: — Подготовка презентаций (95% времени), листовок, постеров по продуктам холдинга, в первую очередь по проектам телеканалов и digital-платформ. — Отрисовка слайдов для персонализированных презентаций для потенциальных клиентов-рекламодателей – коммерческих предложений. — Подготовка презентаций для спикеров на внутренних и внешних мероприятиях. — Дизайн шаблонов для презентаций. — Работа с текстом: выстраивание сторителлинга, выявление опечаток, устранение орфографических и пунктуационных ошибок, исправление недостатков смыслового или стилистического характера. — Кросс-коммуникация с подразделениями внутри компании и телеканалами. — Иногда: работа с аналитикой, визуализация статистических данных. Требования: — Портфолио: обязательно. В первую очередь интересуют презентации. — Отличное знание основ графического дизайна, хороший визуальный вкус, насмотренность. — Владение пакетом Microsoft Office (особенно – PowerPoint), Adobe Photoshop на продвинутом уровне. — Уверенное владение нейросетями. — Хороший русский язык, умение работать с контентом слайдов. — Умение работать с цифрами (писать простые формулы Excel, считать процентное соотношение между цифрами). — Хороший тайм-менеджмент (умение расставлять приоритеты), исполнительность, оперативность, способность работать в жестких дедлайнах. — Умение работать с большим объемом информации и сделать из любого проекта / продукта «конфетку». — Внимание к деталям. — Проактивный подход к работе. — Английский язык не ниже Intermediate. Плюсом будет: — Навыки работы с графическими программами (весь пакет Adobe, Figma). — Навыки копирайтинга текстов. — Навыки анимации, моушн-дизайна, 3D-дизайна. — Образование в сфере дизайна, маркетинга, медиа, PR. — Опыт работы в медиа / маркетинге / креативном или брендинговом агентстве, работа с презентациями. Условия: — Оформление в соответствии с ТК РФ в штат компании. — График работы 5/2, 8-ми часовой рабочий день, пятница - "сокращенный" рабочий день в гибридном формате. — Работа в команде профессионалов, увлеченных своим делом. — ДМС после прохождения испытательного срока (3 мес.). — Современный и удобный офис. — Профессионально развитие и обучение: в нашем офисе регулярно проходят семинары, business завтраки и мероприятия.

Задачи: — Работа с данными по продажам, финансам и маркетинговым исследованиям (внутренние системы, МДЛП, IQVIA, Headway/Курсор, Ipsos, 1С): выгрузка, обработка, анализ — Сверка данных из нескольких источников, контроль качества данных — Оценка экономического эффекта инициатив и проектов для поддержки управленческих решений — Выявление, анализ и интерпретация тенденций и паттернов в данных; объяснение расхождений и отклонений — Подготовка данных для финансовых моделей и расчётов — Автоматизация регулярной отчётности и подготовка визуализаций (графики, сводные таблицы, тепловые карты) — Подготовка аналитических отчётов и презентаций для поддержки операционных решений, стратегического планирования и оценки эффективности бизнеса — Поиск и сбор информации из открытых источников — Формирование технических заданий для BI-команды на построение дашбордов — Подготовка прогнозов и сценарных расчётов на основе исторических данных продаж и рынка Требования: — Высшее образование (техническое, математическое или экономическое) — Опыт в области аналитики данных от 2 лет — Опыт работы с большими массивами данных — Знание Excel на продвинутом уровне (формулы, сводные таблицы), умение работать с надстройкой Power Query — Понимание статистики (расчёт, чтение и интерпретация показателей) и навык работы со статистическими инструментами — Владение английским языком (уровень В2 и выше) — Владение Power BI на уровне пользователя — Навыки подготовки аналитических презентаций в Power Point, в т. ч. с использованием инструментов ИИ — Умение не просто выгрузить данные, а проанализировать их и сформулировать выводы — Навык вести расчёты аккуратно, воспроизводимо и прозрачно — Внимательность к деталям, соблюдение сроков Будет плюсом: — Опыт в фармацевтическом секторе — Владение SQL — Опыт использования ИИ-инструментов (LLM) для решения рабочих и аналитических задач Условия: — Оформление по ТК РФ — График работы: 9:00-17:30 — Гибридный формат работы (1 день удалённо в неделю после ИС) — ДМС (включая стоматологию) — Оплата проезда и питания — Страхование от несчастных случаев и болезней — Офис в пешей доступности от м. Сокол

Задачи: — Анализ клиентского опыта на разных стадиях взаимодействия с продуктом, исследование реальных болей клиентов. — Разработка системы мониторинга ключевых метрик, масштабирование системы на новые продукты, создание дашбордов для приоритизации задач. — Внедрение AI-агентов в процессы поддержки: сбор требований, формализация сценариев, анализ эффективности, поиск новых точек роста. — Проведение А/B-тестов и развитие культуры A/B-тестирования: разработка дизайна, запуск, глубокий анализ результатов для оценки влияния на бизнес-показатели. Требования: — Хорошее знание математики и методов статистического анализа. — Уверенное написание аналитического кода на SQL и Python. — Опыт работы с LLM. — Уверенное владение BI-инструментами. Условия: — Корпоративная подписка на чекапы, спорт, терапию, образовательные курсы и другие бонусы в Яндексе.

Задачи: — Работа с данными по продажам, финансам и маркетинговым исследованиям (внутренние системы, МДЛП, IQVIA, Headway/Курсор, Ipsos, 1С): выгрузка, обработка, анализ — Сверка данных из нескольких источников, контроль качества данных — Оценка экономического эффекта инициатив и проектов для поддержки управленческих решений — Выявление, анализ и интерпретация тенденций и паттернов в данных; объяснение расхождений и отклонений — Подготовка данных для финансовых моделей и расчётов — Автоматизация регулярной отчётности и подготовка визуализаций (графики, сводные таблицы, тепловые карты) — Подготовка аналитических отчётов и презентаций для поддержки операционных решений, стратегического планирования и оценки эффективности бизнеса — Поиск и сбор информации из открытых источников — Формирование технических заданий для BI-команды на построение дашбордов — Подготовка прогнозов и сценарных расчётов на основе исторических данных продаж и рынка Требования: — Высшее образование (техническое, математическое или экономическое) — Опыт в области аналитики данных от 2 лет — Опыт работы с большими массивами данных — Знание Excel на продвинутом уровне (формулы, сводные таблицы), умение работать с надстройкой Power Query — Понимание статистики (расчёт, чтение и интерпретация показателей) и навык работы со статистическими инструментами — Владение английским языком (уровень В2 и выше) — Владение Power BI на уровне пользователя — Навыки подготовки аналитических презентаций в Power Point, в т. ч. с использованием инструментов ИИ — Умение не просто выгрузить данные, а проанализировать их и сформулировать выводы — Навык вести расчёты аккуратно, воспроизводимо и прозрачно — Внимательность к деталям, соблюдение сроков Будет плюсом: — Опыт в фармацевтическом секторе — Владение SQL/Python — Опыт использования ИИ-инструментов (LLM) для решения рабочих и аналитических задач Условия: — Оформление по ТК РФ — График работы: 9:00-17:30 — Гибридный формат работы (2 дня удалённо в неделю после ИС) — ДМС (включая стоматологию) — Оплата проезда и питания — Страхование от несчастных случаев и болезней — Офис в пешей доступности от м. Сокол

Задачи: — Анализировать поведение пользователей на сайте и в мобильном приложении. — Исследовать клиентский путь и выявлять точки потерь на всех этапах воронки. — Находить точки роста ключевых продуктовых и коммерческих метрик. — Подготавливать рекомендации для Product Managers на основе данных. — Оценивать влияние продуктовых изменений на бизнес-показатели. Цифровая аналитика: — Развивать систему web/app аналитики. — Контролировать корректность сбора данных и качество событий. — Формировать требования к трекингу новых функций совместно с командами продукта и разработки. — Участвовать в проектировании event-схем и поддерживать документацию по аналитике. Анализ эффективности: — Строить дашборды и регулярную отчетность. — Выполнять ad hoc анализы по запросам бизнеса. — Анализировать конверсионные воронки, пользовательские сегменты, retention, когорты и ltv. — Проводить факторный анализ изменений ключевых метрик. Эксперименты: — Участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов. — Формулировать гипотезы совместно с продуктовыми командами. — Интерпретировать результаты экспериментов и оценивать статистическую значимость изменений. Требования: — Опыт работы в веб- и/или мобильной аналитике от 3х лет: Яндекс Метрика, AppMetrica, Google Analytics, Firebase, Appsflyer или аналогичные системы. — Понимание, как работает продуктовая разметка: события, параметры, пользователи, сессии, воронки, конверсии. — Уверенное знание SQL, опыт работы с ClickHouse. — Опыт построения отчетности и дашбордов в BI-системах: Superset, Qlik Sense, Power BI, Tableau или аналоги. — Понимание ETL/ELT-процессов: загрузка данных, расписания, зависимости, проверки, обработка ошибок. — Знание Python для написания скриптов, работы с API, обработки данных. — Умение разбираться в чужих витринах, скриптах и логике расчета метрик. Условия: — Официальное трудоустройство. — Уровень дохода обсуждается индивидуально. — График работы пн-пт с 10:00 до 19:00. — Бесплатное питание, парковка. — Корпоративные скидки 35% на продукцию компании. — Профессиональный коллектив, нацеленный на достижение результата. — Офис в шаговой доступности от м. Яхромская.

Задачи: — проводить аналитику и мониторинг работы моделей — собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering — разрабатывать новые ML-модели — оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines — подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты. Требования: — высшее образование по техническому направлению — от года релевантного опыта в ML — прочный математический фундамент (понимание градиентного спуска, характеристик основных распределений, PCA, МНК, базовые статистические тесты проверки гипотез) — умение и желание писать код на Python, оптимизировать его, разбираться в чужом коде, понимание SQL — владение основными библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels — глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (линейная/логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли), базовые знания по DL (основные архитектуры, тонкости обучения) — владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, transformers и др. Будет плюсом: — интерес к методам ML в задачах ценообразования и финансах — изучение Reinforcement Learning, multi-arms bandits — чтение статей по современным решениям для работы с последовательностями. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, 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: — составлять ТЗ и структуры статей с использованием AI; — искать и добавлять первоисточники, рекомендуемые при написании материалов; — проверять по первоисточникам фактическую информацию, созданную AI; — выявлять логические несоответствия, подмены понятий, ложные причинно-следственные связи, ошибочные обобщения и стереотипные умозаключения; — контролировать соответствие текста исходному ТЗ, при необходимости дорабатывать материалы или перезапрашивать отдельные части у AI; — формулировать и оптимизировать промпты, снижая количество фактических и стилистических ошибок; — фиксировать типовые ошибки генерации и вносить системные правки в методички команды; — публиковать статьи через админ-панель; — подбирать графику из внутреннего фотобанка; — создавать с помощью AI тематические изображения, схемы и визуализацию статистических зависимостей; — верстать текстовый контент со списками, цитатами, всплывающими подсказками и формами заявки; — маркировать рекламные ссылки. Требования (будет преимуществом): — опыт работы с нейросетями и промпт-инжинирингом; — базовое понимание SEO, HTML и CSS; — опыт работы автором от года в медиа или коммерческих контент-командах; — опыт работы с объёмными текстами; — навыки самоорганизации и структурирования рабочих процессов. Условия: — зарплата 90 000 ₽; — возможна удалённая работа; — официальное трудоустройство с отпуском и больничными; — поддержка наставника и руководителя на этапе адаптации; — возможности обучения и профессионального развития; — доступ к корпоративным мероприятиям и льготам.

Компания Гранд Учёт предоставляет широкий спектр услуг в области бухгалтерского, налогового учета, а также кадрового учета. Ключевые клиенты - группа компаний AP Trade (дистрибьюция продукции Procter&Gamble, Nestle, Purina, Jacobs, UPECO и логистические услуги). В компании трудится более 120 сотрудников разного профиля: бухгалтеры, специалисты кадрового учета, методологи, налоговые консультанты, юристы и программисты. Задачи: — Ведение бухгалтерского и налогового учета крупной организации, закрытие периодов (профиль: оптовая торговля, услуги, ВЭД, 40+ подразделений); — Расчет налогов и формирование налоговой отчетности, взаимодействие в рамках налогового мониторинга; — Подготовка бухгалтерской отчетности с текстовыми пояснениями, внутренней и статистической отчетности, отчетности ВЭД и Росприроднадзора; — Учет собственных и арендованных основных средств и имущества (применение ФСБУ 6/25); — Сопровождение обязательного аудита и подготовка данных для проверок. Требования: — Опыт работы бухгалтером на различных участках учета в крупной торговой компании; — Практический опыт составления бухгалтерской и налоговой отчетности, участие в прохождении обязательного аудита; — Знание программ 1С Бухгалтерия, ЭДО, Excel. Условия: — Работа в крупной, стабильной и развивающейся компании; — Официальное трудоустройство, "белая" заработная плата; — График работы 5/2, Сб, Вс - выходные дни, возможность выбора времени работы (8:00-17:00 или 9:00-18:00); — Удалённый формат работы, позволяющий работать в комфортной обстановке прямо из дома; — Наставничество, работа в дружном коллективе; — Руководство, заинтересованное в вашем развитии и профессиональном росте; — Корпоративная база знаний, регулярное обучение.

Задачи: — исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии — Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков — применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач — разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками — проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades — анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения Требования: — senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах — участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата — понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики — знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей — уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna — опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки — опыт работы с order book и trades — автономность в постановке гипотез и доведении их до результата — владение русским языком для общения в команде Будет плюсом: — Reinforcement Learning — опыт на Rust или low-latency engineering — опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте — опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах — опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage — активное использование AI-инструментов Условия: — фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару) — квартальный profit sharing от результатов стратегий — оплачиваемый отпуск — компания оплачивает AI-подписки

Задачи: — Сбор и анализ статистических данных по фармацевтической и медицинской промышленности; — Сбор и анализ информации по фармацевтической промышленности (классификация, особенности применения, производители, производственные площадки и т.д.); — Анализ данных об импорте/экспорте лекарственных средств; — Анализ динамики показателей госпрограммы и выработка предложений по их достижению; — Участие в подготовке методических материалов по расчету показателей госпрограммы. Требования: — Высшее образование (экономическое, математическое, техническое); — Приветствуется опыт работы в Росстате, научно-исследовательских организациях; — Умение самостоятельно находить и структурировать информацию; — Знание Excel, Power Point. Условия: — Пятидневная рабочая неделя с двумя выходными днями (суббота, воскресенье); понедельник - четверг с 9.00 до 18:00, пятница – с 9.00 до 16:45. — Прием на работу в соответствии с Трудовым кодексом РФ. — Медицинский социальный пакет.