Вакансии

Задачи: — Поддержка команды инженеров в написании качественного, хорошо протестированного кода для новых функций и исправления ошибок. — Совместная работа над проектированием, реализацией, тестированием и обзором новых функций и исправлений. — Ревью кода и предоставление обратной связи для улучшения качества, читаемости и тестируемости кода. — Архитектура, проектирование, разработка, развертывание и эксплуатация сервисов для тысяч пользователей AccuLynx. — Использование Agile-процессов для экспериментов и улучшения практик разработки ПО. Примеры задач: — Реализация инструментов для коммуникации в реальном времени. — Создание быстрого и отзывчивого приложения для планирования работы в полевых условиях. — Разработка платформы автоматизации для настройки рабочих процессов клиентов. — Решение задач по картографии и геолокации. — Разработка публичного RESTful API. — Ревью работы младших инженеров, коучинг и обратная связь. — Выполнение других связанных обязанностей. Требования: — Отличные навыки программирования. — 7-10 лет опыта разработки ПО. — Более 7 лет опыта full-stack веб-разработки: фронтенд, бэкенд и базы данных. — Умение эффективно работать и добиваться результатов. — Отличные письменные, устные и межличностные коммуникационные навыки. — Убеждение, что производительность — это важная характеристика. — Опыт с технологическим стеком: Vue.js, C#, Sql Server, Redis, ElasticSearch, Git. — Уверенность в способности влиять на продукт. — Использование AI-инструментов разработки (GitHub Copilot, Claude Code) для ускорения кодирования, тестирования и отладки при сохранении высокого качества кода. — Активная оценка и интеграция новых AI-помощников в процесс разработки, обмен лучшими практиками для повышения эффективности команды. Плюсы: — Знакомство с Agile-методологиями. — Понимание HTML5 и адаптивной мобильной разработки. — Вклад в OSS-проекты или Stackoverflow. — Готовность к поддержке вне рабочего времени (работа 40 часов в неделю, но возможны ночные инциденты). Условия: — Конкурентная компенсация. — Гибкий оплачиваемый отпуск — 3 недели в первый год. — Медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование. — 401K с матчингом и безопасными взносами. Процесс интервью: — Рассмотрение резюме, открытого кода или портфолио. — Телефонное интервью с HR. — Личное собеседование с членами команды. Требование: — Возможность легально работать в США. AccuLynx — работодатель с равными возможностями, поддерживающий разнообразие и инклюзию.

Обязанности: — анализ требований и поиск несоответствий — тест-дизайн и подготовка документации Требования к кандидату: — опыт тестирования от 1 года — функциональное, интеграционное, дымовое и регрессионное тестирование — UI/UX, API (Postman, Swagger, REST Assured) — клиент-серверная архитектура, HTTP — SQL (написание запросов) — Jira, Confluence, Redmine — Git, GitHub, GitLab — SDLC, Agile, Scrum, Waterfall — Windows, Linux, браузеры, клиентские приложения — грамотный русский (письменно и устно) — Python, Java или JavaScript (будет плюсом) — опыт автоматизации тестирования (будет плюсом) — нагрузочное тестирование и производительность (будет плюсом) — Docker (будет плюсом) — развитие процессов качества и тестовой инфраструктуры (будет плюсом) Условия: — ТК РФ — Обучение за счёт компании — Рост в автоматизацию

Задачи: — не указаны Требования к кандидату: — Опыт в frontend-разработке от 5 лет — Коммерческий опыт работы с Vue от 3-х лет и выше — Хорошие знания в TypeScript, Vue 2 / Vue 3, Quasar Framework 1 / 2, Vuex, Pinia, HTML, CSS — Опыт разработки SPA-приложений и интеграции с backend API с использованием Axios — Опыт работы с процессом сборки и конфигурацией frontend-проектов — Понимание жизненного цикла frontend-приложения: от разработки, сборки и транспиляции до публикации и поддержки в production-среде — Навыки работы с Git и понимание процессов codereview — Опыт поддержки и развития legacy-проектов — Опыт на финтех проектах (будет плюсом) — Опыт миграции приложений с Vue 2 на Vue 3 (будет плюсом) — Опыт работы с Composition API (будет плюсом) — Опыт написания unit/integration/e2e тестов (будет плюсом) — Базовые понимания CI/CD (будет плюсом) — Опыт работы с Docker (будет плюсом) Условия: — Занятость: Full-Time — Оформление: ИП, ГПХ, СЗ (вариативно)

Location: Bremen, Germany Supervisor: Prof. Dr. Alexander Tormasov About the Position Constructor Knowledge Labs (CKL), in collaboration with Constructor Technology, invites applications for a PhD position in machine learning for software engineering and formal methods, on the Constructor Fabric project. Constructor Fabric turns a company's informal knowledge into production software through a pipeline of composable capability units called gears : requirements → architecture → product fit → framework (G1) → application → runtime. We are building a World Model over that pipeline — a model that does not just generate code, but predicts the consequences of an architectural decision: total cost of ownership, unintended side effects, latency and failure behaviour, and whether a proposed composition is even admissible. The central object is not a digital twin of the application but its formal architectural skeleton : gear contracts (GearSpec), a typed attributed hypergraph of the application (AppGraph), a composition algebra that defines which assemblies are legal, and several semantic projections (types, protocols, resources, security) over which properties are proved, refuted by counterexample, or reported as an explainable gap . All of it is written in a domain-specific language whose syntax trees and graphs we keep in a projectional editor (JetBrains MPS) — so the DSL is not a convenience layer, it is the thing that defines the model's state space and the boundary of what the model is allowed to propose. What you will work on Depending on your background, one or two of: Formal skeleton and composition — GearSpec as a contract $(Requires, Provides, State, Effects, Assumptions, Guarantees, Parameters)$; AppGraph as a typed attributed hypergraph; an algebra of assembly (sequential, parallel, feedback, refinement); semantic projections and system-level invariants over trajectories. Architecture synthesis as an inverse problem — given a specification, load and constraints, find the composition of gears that realises it. Constraint solving and MCTS as the baseline; a learned transition/value model for ranking and pruning; LLM proposals treated strictly as candidate hypotheses that a DSL parser, type checker and property checks must then admit or reject. DSL design and language engineering — the gear DSL and its glue layer decide which AppGraphs are expressible at all, and therefore where the search space ends. This thread covers the abstract syntax and static semantics of that DSL; the requirement that an architectural decision be unbypassable by construction (you must not be able to wire authentication around the Auth Resolver); what happens to the language when gear contracts change or a 201st gear is added; projectional representation of graphs with cycles; and the open hypothesis that a specialised G1-DSL is generated together with every G1. Local transition models and pipeline surrogates — fast approximate predictors for single pipeline steps (spec change → code quality, architecture → product fit, app → runtime outcome), with calibrated uncertainty, validated against real telemetry. Data — reconstructing (specification → architecture) pairs from open repositories at scale, plus synthetic project generation from a fixed gear set and DSL grammar to cover rare transitions, gaps and counterexamples. Profile MSc (or equivalent) in computer science, mathematics, or a mathematical natural science. Coursework in compilers, programming-language theory, language design or model-driven engineering is a strong positive signal, half of this project is deciding what a formal architecture description is allowed to say. Evidence that you finish things: a maintained open-source repository, a peer-reviewed publication, or a strong competition result. Fluent technical English. Most importantly: the habit of stating an assumption explicitly and designing an experiment that could falsify it. Required mathematical background Core skills: Probability and statistics. Estimation, Bayesian inference, uncertainty quantification and calibration (proper scoring rules, reliability diagrams, ECE), experiment design and significance testing. A prediction we cannot calibrate is not usable here. Linear algebra and multivariate calculus at the level needed to derive, not just call, a training objective: matrix calculus, gradients, stochastic optimisation, conditioning. Discrete mathematics and graph theory. Typed and attributed graphs and hypergraphs, subgraph matching and isomorphism, graph rewriting, reachability, basic complexity classes. Mathematical logic and formal methods. First-order logic, type systems, SAT/SMT, temporal logic (LTL/CTL) and model checking, pre/post-conditions, invariants, refinement. Sequential decision making. MDP/POMDP, dynamic programming, model-based RL, latent state-space (world) models, Monte-Carlo Tree Search. Strong command of at least one, working knowledge of a second: Formal languages, semantics and language engineering — grammars (context-free, attribute and graph grammars), derivation and reachability, parsing; abstract versus concrete syntax; operational and denotational semantics; metamodelling, model-driven engineering, model-to-model transformation, and projectional (structural) editing of the kind JetBrains MPS implements. We are asking for the education, not the tool: you should know why a projectional editor exists, what a metamodel buys you over a text grammar, and how a language evolves without breaking its existing models. Hands-on MPS experience is explicitly not required — we will teach it. Category theory for compositional systems — monoidal and traced monoidal categories, functors as semantic projections, string diagrams, operads. This is the language of our assembly algebra. Causal inference — structural causal models, do-calculus, counterfactuals, identifiability. Required for the "what happens if we replace this technology / move on-premises" class of questions, which similarity search alone cannot answer. Queueing theory and applied stochastic processes — M/M/1 and networks of queues, heavy tails, retries, timeouts, partial failure and reliability models. This is the resource and stochastic projection. Combinatorial optimisation, constraint programming and program synthesis theory — CEGIS, version-space algebras, symmetry breaking, search heuristics. Representation learning theory — VAEs and latent dynamics, GNN expressiveness (Weisfeiler-Leman hierarchy), permutation equivariance, embedding migration under a changing vocabulary. Required hands-on programming skills This is an engineering-heavy PhD. We expect code that another person can clone, run and reproduce — not notebooks that worked once. Must have: Python (professional level). Type hints, packaging, `pytest`, profiling, `asyncio`, memory-aware data structures. You write unbuffered, logged, restartable long-running jobs by default. Training loops written from scratch, custom datasets and collation, mixed precision, multi-GPU; experiment tracking (W&B or MLflow), configuration management (Hydra), strict seed and artefact reproducibility. Graph machine learning. PyTorch Geometric or DGL — message passing, heterogeneous and typed graphs, graph transformers, handling graphs whose node vocabulary changes between versions. Solvers and verification tooling driven from Python. Z3 or cvc5 hands-on; demonstrated exposure to at least one model checker (TLA+/TLC, SPIN, NuSMV, Alloy) or proof assistant (Lean, Coq, Isabelle). Code as data. AST manipulation, `tree-sitter`, static analysis, dependency and interface graph extraction, large-scale repository mining. Parallel data pipelines. `multiprocessing`, Ray or Dask; checkpointing, heartbeats, cost estimation before launching a run that touches millions of files. LLM engineering. API orchestration, structured and grammar-constrained decoding, evaluation harnesses, token/cost accounting — with the discipline to treat model output as a hypothesis subject to formal checks. Linux, git, code review, shell. Desirable: Language tooling you have actually used: ANTLR, Xtext, Lark, or a parser, type checker or interpreter you wrote yourself. Our internal representation of gear syntax trees and graphs lives in JetBrains MPS — again, we do not ask for MPS experience, only that you are comfortable reading and extending a metamodel; Java/Kotlin literacy helps once you get there. JAX, or compiler / SAT-SMT internals. Infrastructure literacy — Docker, Kubernetes, Terraform, OpenTelemetry/Prometheus — since the resource projection is calibrated against real deployment telemetry. One systems language (Rust, Go or C++) for performance-critical search. Prior experience with production software architecture, or with a brownfield system you had to change without breaking. Funding The appointment provides full financial coverage through a dedicated fellowship, comprising: Monthly stipend of €1,650 Monthly research-cost allowance of €100 (Forschungskostenpauschale) Health-insurance subsidy of €100 per month Location: Bremen, Germany Duration: 3 years, full time Start date: November 2026 Application package must include CV, including publications, code, or research projects. Cover letter (1–2 pages) explaining your motivation, research interests, and fit with the project. A link to code you have written. A one-page research statement picking one open research question from the project and sketching how you would approach it. Master’s and Bachelor’s degree certificate and transcripts. Contact information for 2–3 academic referees. Applications are reviewed on a rolling basis. Shortlisted candidates will be invited to interviews.

Требования: — Опыт Security Code Review — Знание основных уязвимостей Java/Kotlin/.NET и умение находить их в коде — Знание логических уязвимостей, где они могут возникать и опыт их нахождения в коде и диаграммах последовательности — Опыт работы с SemGrep, Solar AppScreener — Опыт написания правил и их оптимизации — Опыт написания правил для GitLeaks — Опыт оптимизации сканирования AppScreener — Знание основных уязвимостей веб и мобильных приложений, умение оценить их критичность — Опыт триажа уязвимостей — Опыт разработки отчетов и рекомендаций по результатам анализа безопасности — Опыт проведения анализа защищенности веб и мобильных приложений — Опыт моделирования угроз и проведения ревью безопасности нового функционала приложений — Умение применять паттерны ООП на Python и написание скриптов инструментов с применением паттернов ООП — Знание английского языка на уровне чтения технической литературы — Готовность самостоятельно разбираться в чужом коде (скриптах) — Ведение базы знаний и технической документации — Работа в Agile/SCRUM командах — Опыт работы с GIT — Знание и опыт работы с CI|CD на базе GitLab Описание проекта: Телеком

Задачи: — Участвовать в проектировании и реализации высокопроизводительных, масштабируемых и оптимизированных дата-решений. — Создавать модели данных с нуля, используя сильные навыки SQL. — Писать и оптимизировать SQL-запросы внутри приложений. — Обеспечивать производительность, безопасность и доступность баз данных. — Готовить документацию и технические спецификации. — Выполнять процедуры с базами данных: обновления, резервное копирование, восстановление и миграция. — Профилировать использование ресурсов сервера и оптимизировать конфигурации. — Проектировать, строить и автоматизировать развертывание дата-пайплайнов и приложений. — Интегрировать данные из локальных баз и внешних источников через REST API и инструменты сбора данных. — Сотрудничать с бизнес-подразделениями и командами дата-сайенс по вопросам доступа, трансформации, обработки и отчетности данных. — Поддерживать внедрение, технические вопросы и обучение, связанные с экосистемой data lake. — Управлять AWS-ресурсами, включая кластеры EMR и ECS. — Поддерживать обеспечение, мониторинг, конфигурацию и обслуживание AWS-инструментов. — Оценивать и внедрять новые облачные технологии для улучшения возможностей и снижения затрат. — Поддерживать автоматизацию с использованием Infrastructure as Code (Terraform) и CI/CD (Jenkins). — Реализовывать управление данными, контроль доступа и снижение рисков безопасности. Требования: — 7-9 лет опыта проектирования и разработки облачных моделей данных, ETL-пайплайнов и инфраструктуры. — Опыт работы с структурированными и неструктурированными данными. — Отличное владение SQL для популярных баз данных. — Опыт оптимизации больших и сложных SQL-запросов. — Знание лучших практик реляционных баз данных. — Опыт настройки движков баз данных и оркестрации кластеров. — Умение планировать ресурсы по высоким спецификациям. — Навыки устранения типичных проблем с базами данных. — Опыт работы со Spark, Glue, EMR, Apache Kafka или AWS Kinesis. — Опыт с системами контроля версий Git или Subversion. — Опыт использования автоматизированных систем сборки и CI/CD. — Программирование на Java, Python и Scala. — Знание структур данных и алгоритмов. — Знание реляционных, NoSQL, графовых, документных, key-value и временных баз данных. — Знание масштабируемого проектирования и управления моделями данных. — Знание деплоя ML-моделей. — Знание AWS cloud платформ. — Знание TDD и BDD. — Сильный интерес к улучшению навыков разработки ПО, фреймворков и технологий. Условия: — Возможность работать с моделированием данных, сервисами данных и дата-сайенсом в рамках платформы Data Intelligence. — Работа в разнообразной технической среде: AWS, ETL-пайплайны, базы данных, поисковые технологии, рекомендательные системы. — Прямое взаимодействие с командами дата-сайенс и внутренними заинтересованными сторонами по вопросам отчетности, трансформации и возможностей платформы.

Группа компаний «ДОМ.РФ» реализует национальные проекты в области жилищного строительства и ипотеки. Более 25 лет занимается развитием жилищной сферы в России. В компании работает более 9 тысяч человек, из которых более 1,5 тысяч — команда цифровой вертикали. ИТ-команда проводит цифровую трансформацию строительной отрасли и создает инновационные ИТ-продукты для людей, бизнеса и государства. Описание: Ищем разработчика-аналитика DWH в направление Рисков. Позиция предполагает примерно 60-70% разработки, остальная часть — аналитика и взаимодействие с заказчиком. Задачи: — Проводить проектную коммуникацию с представителями бизнес-заказчика для уточнения бизнес-требований — Выявлять и анализировать бизнес-требования, потребности и проблемы заказчика — Формировать спецификации требований, описание логических моделей, структур данных и проектных решений (хранилища и витрины данных) — Согласовывать проектные решения с архитекторами, разработчиками и аналитиками смежных команд — Проектировать и разрабатывать ETL/ELT процессы, слои хранилища и витрины данных — Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы — Проводить внутреннее тестирование и контроль качества информационных продуктов — Участвовать в приёмочных испытаниях информационных продуктов и документации с заказчиками — Обеспечивать контроль качества данных и их целостность Требования: — Высшее образование: техническое, математическое или финансовое — Опыт работы не менее 5 лет — Уверенные знания Python, GIT, Airflow (DAG с декомпозицией задач, зависимостями, сенсорами) — Глубокое знание SQL: оконные функции, процедуры, функции, вложенные запросы, опыт оптимизации запросов — Понимание индексов, партиций, ключей, нормальных форм, SCD — Понимание моделирования данных, построения хранилища, репликации и консистентности данных — Умение рефакторить код и проводить миграцию из одной системы в другую — Знание принципов CI/CD Будет плюсом: — Знание PL/SQL для Oracle, Postres, Greenplum или иной MPP СУБД — Опыт работы с API — Знание ООП, DBT, Kafka, Bash, SAS, разработка кастомных Airflow операторов

Location: United Kingdom, London Why Sony Interactive Entertainment? Sony Interactive Entertainment isn’t just the Best Place to Play — it’s also the Best Place to Work. Sony Interactive Entertainment (SIE) is the company behind the PlayStation brand. As a subsidiary of Sony Group Corporation, we’re part of a proud legacy of innovation and excellence. SIE is a dynamic technology company, delivering cutting-edge hardware and network services to more than 100 million people and an entertainment leader, home to some of the most beloved and recognizable intellectual properties (IP) in the world. Our role at SIE is to create and nurture the experiences under the PlayStation brand, a name synonymous with entertainment excellence and creativity. Role Overview: As a Senior / Staff Data Scientist, you will help shape how PlayStation measures the impact of products, features and commercial initiatives through world-class experimentation, causal inference and applied data science. Working at the intersection of data science, machine learning, product and commercial strategy, you will develop innovative measurement methodologies, define best practices, and provide technical leadership that enables teams across PlayStation to make faster, more confident business decisions. This role goes beyond traditional A/B testing. You will solve complex measurement problems where controlled experiments are difficult or impossible, applying modern causal inference, statistical modelling and machine learning techniques to generate robust business insights. You will collaborate closely with product, engineering, analytics and business teams to raise the standard of experimentation and evidence-based decision-making across the organisation. This is an opportunity to influence strategic decisions impacting millions of PlayStation players while helping establish best-in-class measurement practices across one of the world's leading entertainment companies. What You'll Be Doing: Develop innovative measurement methodologies across experimentation, causal inference and advanced analytics that improve the quality, reliability and scalability of business decision-making across PlayStation. Design robust measurement approaches across randomised experiments, quasi-experimental methods and observational causal inference where controlled experimentation is impractical. Research, evaluate and prototype statistical, machine learning and AI techniques to solve complex real-world measurement challenges. Apply advanced data science and machine learning techniques where appropriate to complement experimentation and support complex business decisions. Define and promote best practices for experiment design, statistical analysis and causal measurement across multiple product and business teams, helping scale experimentation across PlayStation. Partner closely with senior business leaders, product managers, engineers and analysts to identify high-impact measurement opportunities and ensure product and commercial decisions are supported by rigorous evidence. Partner with engineering teams to influence the evolution of PlayStation's experimentation platform and measurement capabilities, ensuring statistical best practices are embedded into future platform development. Provide technical leadership across multiple product and commercial domains, influencing measurement strategy, analytical standards and long-term technical direction through expertise and collaboration. Mentor and develop analysts and data scientists, helping raise technical capability and analytical excellence across the team. Champion a culture of evidence-based decision-making by educating stakeholders, sharing best practices, and communicating advances in experimentation, causal inference and applied data science. Stay current with emerging developments in statistics, machine learning and AI, identifying opportunities to improve measurement capabilities and analytical workflows. Represent the team across PlayStation, building strong partnerships, engaging senior stakeholders, and promoting technical excellence in data science and experimentation. What We're Looking For: Required: Master's degree (or equivalent industry experience) in Statistics, Economics, Mathematics, Computer Science, Data Science or another quantitative discipline. PhD preferred. Strong industry experience (5+ years) applying experimentation, causal inference, statistical modelling and measurement science to solve complex business problems. Deep expertise in experimental design, A/B testing and modern causal inference methods, including quasi-experimental approaches. Experience applying advanced data science, machine learning and statistical modelling techniques to solve complex business problems. Expert-level proficiency in Python and SQL for large-scale analytical workflows. Experience developing reusable analytical methodologies, frameworks or libraries that improve measurement quality and consistency across teams. Demonstrated ability to influence technical direction, promote best practices and drive adoption through collaboration, technical leadership and senior stakeholder engagement. Strong stakeholder management, executive communication and influencing skills, with the ability to translate complex analytical concepts into clear business recommendations for both technical and non-technical audiences. Curiosity, creativity and a pragmatic approach to solving ambiguous, high-impact business problems. Preferred: Experience working in gaming, digital products, consumer technology, e-commerce or subscription businesses. Familiarity with modern data engineering and analytics tooling such as Databricks, Snowflake, Git and Airflow. Experience with modern business intelligence and data visualisation tools such as Tableau, Domo or Power BI. Experience applying AI tools, including large language models (LLMs), to improve data science workflows and analytical productivity. Demonstrated technical leadership through mentoring, publications, conference presentations, open-source contributions or internal communities of practice. What You'll Influence: Measurement strategy for PlayStation's largest product and commercial initiatives. Experimentation best practices adopted across multiple business functions. Strategic product and commercial decisions through rigorous causal evidence. The evolution of PlayStation's measurement and experimentation capabilities. Technical excellence in experimentation, causal inference and applied data science across the organisation. Why You'll Love This Role: Shape how PlayStation measures product and commercial success across a global business. Influence strategic decisions affecting millions of players worldwide. Solve challenging real-world problems using cutting-edge experimentation, causal inference and machine learning techniques. Collaborate with talented scientists, engineers and product leaders on high-impact initiatives. Drive the adoption of best practices in experimentation and evidence-based decision-making across PlayStation. Continue developing your technical expertise while mentoring and growing others. Benefits: Discretionary bonus opportunity Hybrid Working (FlexModes) Private Medical Insurance Dental Scheme 25 days annual leave On-site gym Subsidised café Complimentary soft drinks On-site bar Secure cycle storage and shower facilities Please note, Sony Interactive Entertainment conducts background checks at the offer stage for all new employees (which may include criminal background checks for some roles) and will need to process personal information to support these checks. Please refer to our Candidate Privacy Notice (where applicable) for more information about what personal information we collect, how we use it, who we share it with, and your data protection rights. Equal Opportunity Statement: Sony is an Equal Opportunity Employer. All persons will receive consideration for employment without regard to gender (including gender identity, gender expression and gender reassignment), race (including colour, nationality, ethnic or national origin), religion or belief, marital or civil partnership status, disability, age, sexual orientation, pregnancy, maternity or parental status, trade union membership or membership in any other legally protected category. We strive to create an inclusive environment, empower employees and embrace diversity. We encourage everyone to respond. Sony Interactive Entertainment is a Fair Chance employer and qualified applicants with arrest and conviction records will be considered for employment.

Требования: — Опыт Security Code Review — Знание основных уязвимостей Java, Kotlin, .NET и умение находить их в коде — Знание логических уязвимостей, где они могут возникать, и опыт их нахождения в коде и диаграммах последовательности — Опыт работы с SemGrep, Solar AppScreener — Опыт написания правил и их оптимизации — Опыт написания правил для GitLeaks — Опыт оптимизации сканирования AppScreener — Знание основных уязвимостей веб и мобильных приложений, умение оценить их критичность — Опыт триажа уязвимостей — Опыт разработки отчетов и рекомендаций по результатам анализа безопасности — Опыт проведения анализа защищенности веб и мобильных приложений — Опыт моделирования угроз и проведения ревью безопасности нового функционала приложений — Умение применять паттерны ООП на Python и написание скриптов инструментов с применением паттернов ООП — Знание английского языка на уровне чтения технической литературы — Готовность самостоятельно разбираться в чужом коде (скриптах) — Ведение базы знаний и технической документации — Работа в Agile/SCRUM командах — Опыт работы с GIT — Знание и опыт работы с CI/CD на базе GitLab

Требования: Опыт Security Code Review Знание основных уязвимостей Java/Kotlin/.NET и умение находить их в коде Знание логических уязвимостей, где они могут возникать и опыт их нахождения в коде и диаграммах последовательности Опыт работы с SemGrep, Solar AppScreener. Опыт написания правил и их оптимизации Опыт написания правил для GitLeaks Опыт оптимизации сканирования AppScreener Знание основных уязвимостей веб и мобильных приложений. Умение оценить их критичность Опыт триажа уязвимостей Опыт разработки отчетов и рекомендаций по результатам анализа безопасности Опыт проведения анализа защищенности веб и мобильных приложений Опыт моделирования угроз и проведения ревью безопасности нового функционала приложений Уметь применять паттерны ООП на Python и написание скриптов инструментов с применением паттернов ООП Знать английский язык на уровне чтения технической литературы Готовность самостоятельно разбираться в чужом коде (скриптах) Ведение базы знаний и технической документации Работа в Agile/SCRUM командах Опыт работы с GIT Знание и опыт работы с CI|CD на базе GitLab

Задачи: — Проектировать, писать и поддерживать высококачественный Apex код, пользовательские интерфейсы на LWC и асинхронные backend-фреймворки. — Архитектурно строить безопасные двунаправленные интеграции между Salesforce и сторонними корпоративными платформами (SAP, HubSpot, BigQuery) с использованием REST/SOAP API и middleware. — Профилировать логи выполнения, оптимизировать сложные обработчики триггеров и рефакторить неэффективный legacy-код для обеспечения быстрой загрузки страниц и стабильной обработки больших объемов данных. — Управлять развертываниями с использованием Salesforce CLI и Git-ориентированных CI/CD пайплайнов, обеспечивая безопасное управление sandbox-средами и предсказуемость релизов. — Сотрудничать с архитекторами Salesforce, бизнес-аналитиками и владельцами продуктов для трансформации бизнес-требований в масштабируемые технические решения. Требования: — Опыт разработки 5+ лет с Salesforce Sales Cloud и Service Cloud. — Экспертное владение Apex (классы, триггеры, batch jobs, queueables) и Lightning Web Components (LWC). — Продвинутые знания SOQL и SOSL, умение проектировать масштабируемые модели данных (custom objects, junction objects, big objects) и оптимизировать запросы для предотвращения ошибок governor limits. — Опыт построения, потребления и защиты внешних веб-сервисов через REST/SOAP API, Named Credentials, OAuth2, Pub/Sub API, MuleSoft. — Знание enterprise design patterns в Apex (Trigger Frameworks, Service Layer, Selector Layer, Domain Layer) и умение анализировать trade-offs между декларативным и программным подходами. — Опыт работы с Salesforce CLI, source-driven development (SFDX), Git workflows, unit testing с покрытием >85%, CI/CD инструментами (Copado, Gearset, GitHub Actions). — Активные сертификаты Salesforce Platform Developer I & II (PD1 / PD2) предпочтительны. — Свободное владение английским языком. — Локация в часовом поясе CET (+/- 3 часа). Желательно: — Опыт с Salesforce CPQ, OmniStudio (Vlocity), Experience Cloud. — Сертификаты Data Architecture & Management Designer или Integration Architecture Designer. — Знакомство с Data Cloud (CDP), CRM Analytics (Tableau CRM/Einstein Analytics), AI функциями (Agentforce/Einstein 1). — Опыт миграции Visualforce и Aura компонентов в LWC. Условия: — Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими опциями вывода. — Предсказуемый график работы 8 часов в день. — До 24 оплачиваемых гибких дней отпуска в год. — Долгосрочные удалённые позиции в ведущих компаниях. — Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров. — Единый процесс контрактации для множества возможностей без дополнительных оценок. — Стабильная оплата каждый месяц.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать сквозные конвейеры данных с использованием Azure Data Factory, SQL и других сервисов Azure. — Реализовывать сложные модели данных, меры DAX и вычисляемые столбцы для поддержки отчетности. — Управлять и оптимизировать ETL-процессы, обеспечивая качество данных, согласованность и высокую производительность. — Проектировать и поддерживать хранилища данных и размерные модели (например, схемы звезды/снежинки). — Сотрудничать с аналитиками, разработчиками и заинтересованными сторонами для преобразования бизнес-требований в технические решения. — Интегрировать данные из различных источников, включая SQL-базы данных, облачное хранилище, API и плоские файлы. — Обеспечивать управление данными, точность и целостность в BI-экосистеме. Требования: — Опыт работы в роли Data Engineer не менее 5 лет. — Продвинутые знания SQL: сложные запросы, оптимизация производительности, хранимые процедуры. — Глубокое понимание технологий Azure: Azure SQL Database, Data Factory и др. — Опыт разработки ETL, интеграции данных и оркестрации конвейеров. — Знание принципов моделирования данных и архитектур хранилищ данных. — Знание принципов управления данными, управления качеством данных и лучших практик безопасности данных. — Расположение в часовом поясе CET (+/- 3 часа). Желательно: — Знакомство с Azure Synapse Analytics, Data Lake и Azure DevOps. — Эксперт в разработке Power BI, включая Power Query, DAX и Power BI Service. — Опыт работы с Python или другими скриптовыми языками для обработки данных. — Опыт работы с Git или другими системами контроля версий для совместной работы и практик CI/CD. — Наличие сертификатов Microsoft (Power BI, Azure Data Engineer или SQL Server). Условия: — Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. — Предсказуемые часы работы: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. — До 24 дней гибких выходных в год без потери оплаты для полноценных позиций через Proxify. — Долгосрочные удалённые позиции в ведущих компаниях. — Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров. — Единый процесс заключения контрактов для множества возможностей без дополнительных оценок. — Постоянная оплата каждый месяц для позиций, полученных через Proxify.

Требуется старший администратор информационных систем с опытом работы в Windows и Linux. Требуемые навыки: — опыт работы с HyperV — знание Powershell — умение работать с SQL — опыт использования Git — знание DNS — опыт работы с Active Directory — опыт работы с Docker Работа в офисе в Новосибирске, полный рабочий день.

Задачи: — Разрабатывать надежные, масштабируемые и безопасные backend-приложения с использованием Node.js и Nest.js. — Реализовывать RESTful API, GraphQL эндпоинты и архитектуры микросервисов. — Оптимизировать производительность, масштабируемость и поддерживаемость приложений. — Интегрировать базы данных (SQL/NoSQL) и внешние сервисы через API. — Обеспечивать качество кода, безопасность и соответствие отраслевым стандартам. Требования: — Опыт работы с Node.js не менее 5 лет и с Nest.js не менее 3 лет. — Глубокие знания Node.js и Nest.js. — Опыт создания REST и/или GraphQL API. — Знание JavaScript (ES6+) и TypeScript. — Опыт работы с реляционными и/или NoSQL базами данных (PostgreSQL, MySQL, MongoDB). — Знание механизмов аутентификации/авторизации (JWT, OAuth2). — Опыт юнит- и интеграционного тестирования (Jest, Mocha). — Владение Git и рабочими процессами контроля версий. — Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа). Желательно: — Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP). — Знакомство с CI/CD и практиками DevOps. — Понимание событийно-ориентированной архитектуры и брокеров сообщений (RabbitMQ, Kafka). — Опыт работы с Docker и контейнеризацией. — Знание микросервисной и serverless архитектур. Условия: — Долгосрочная, полная занятость, удаленная работа. — Стабильные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. — Предсказуемые часы работы — 8 часов в день. — До 24 оплачиваемых дополнительных выходных в год. — Возможность работать с передовыми компаниями на долгосрочных проектах. — Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров. — Единый процесс оформления для множества возможностей без дополнительных оценок.

Location: Hyderabad, India Workplace: Hybrid WHO WE ARE Notion is the collaborative AI workspace where teams and agents think together https://www.youtube.com/watch?v=vkpYpWfEK5s. We're building one place where your knowledge, projects, meetings, and AI tools live side by side, so work is faster, clearer, and less fragmented. Millions of individuals, small teams, and large companies run their work on Notion. Notinos (our employees) are customer zero in bringing this future of work to life. We care about craft, building things that last, and the belief that great work is still fundamentally human. Our goal isn’t to ship the next feature. Each and every team of Notinos is working to set the standard for how humans work together in the AI era. From building a business’s system of record to making and managing AI agents to automating away the busy work, we care deeply about giving our customers more time for their life’s work. ABOUT THE ROLE: Notion is looking for a Forward Deployed Engineer focused on migrations to join our growing team in India. You will help deliver complex, production-grade data migrations, integrations, and automations for customers across APAC. This is initially an internally focused, hands-on engineering role. You will partner closely with regional Forward Deployed Engineers, who own customer discovery, solution architecture, stakeholder communication, risk management, and final customer validation. You will own the behind-the-scenes technical execution layer from feasibility assessment and implementation through testing, production rollout, QA, reconciliation, reporting, and operational handoff. You will work across multiple customer environments and source systems, often with incomplete requirements, imperfect data, and real-world constraints. Success requires strong engineering fundamentals, sound judgment, careful validation, and the ability to turn one-off delivery work into reusable tools and repeatable playbooks. As a founding engineer in India, you will help build a new regional engineering capability from the ground up. You will create migration infrastructure, standards, and reusable tooling used by FDEs across APAC, while establishing practices that can scale globally. The role offers an opportunity to become a technical authority for production migration delivery, shaping how Notion approaches reliability, validation, and operational quality across complex customer environments. As the team grows, the role may also expand toward customer-facing FDE work, technical leadership, or a deeper engineering path, depending on business needs and demonstrated capability. WHAT YOU'LL ACHIEVE: - Own the technical execution layer after customer requirements, scope, and solution architecture have been established with the regional FDE. Contribute to feasibility assessment, estimation, implementation planning, and risk identification while the regional FDE remains accountable for customer discovery, scope, architecture, stakeholder communication, and final acceptance. - Apply a repeatable migration lifecycle covering source inventory and sampling, scope and pruning decisions, compatibility and degradation assessment, transformation design, pilot or dry run, user acceptance testing, production cutover, reconciliation, remediation, hypercare, and documented handoff. - Translate approved customer and regional FDE requirements into clear technical designs, implementation plans, test strategies, runbooks, and delivery estimates. - Build production-quality migration utilities, backend services, data pipelines, integrations, and automations using Python, SQL, APIs, databases, and cloud infrastructure. - Investigate source-system behavior, data quality issues, permissions, rate limits, authentication constraints, and edge cases, then recommend practical solutions. - Design and validate permissions, ownership, and inheritance mappings against the approved migration plan. Make unsupported or ambiguous access requirements explicit, obtain the required decision or approval, and preserve evidence of validation. - Design migrations for reliability, scale, security, observability, idempotency, failure recovery, and safe reruns. - Execute migrations only through approved environments, devices, accounts, and tooling. Follow least-privilege access, customer-specific security and data-residency requirements, and approved handling procedures. Do not store customer data in unmanaged local or external systems, and escalate privacy, security, or sovereignty concerns before execution. - Build validation and reconciliation frameworks that provide clear evidence of migration completeness, accuracy, and exceptions. - Debug failures across application code, infrastructure, customer data, third-party systems, and the Notion platform, then drive issues through resolution. - Manage multiple implementation workstreams, dependencies, and priorities while communicating scope, progress, risks, and trade-offs clearly. - Surface scope changes, unsupported requirements, timeline risks, and material effort increases early. Document assumptions and trade-offs, and escalate with options and a recommended path rather than silently absorbing additional work. - Maintain an auditable record of scope, decisions, risks, approvals, validation evidence, and customer acceptance criteria in the agreed shared workspace or channel. - Convert repeated delivery patterns into reusable components, automation, documentation, and playbooks that improve speed, quality, and cost over time. - Bring field learnings back to Notion's Product and Engineering teams as actionable platform feedback and technical requirements. SKILLS YOU'LL NEED TO BRING: - 3 to 6 years of hands-on experience in backend engineering, data engineering, integration engineering, implementation engineering, technical consulting, solutions engineering, or a similar technical role. - Strong hands-on Python development experience. - Working experience with Node.js, JavaScript, or TypeScript. - Strong SQL skills and a solid understanding of relational databases, data modeling, and data transformation. - Experience working with REST APIs, JSON, authentication, webhooks, and system integrations. - Experience owning a production migration, integration, or technical implementation through mapping, transformation, testing, rollout, validation, and handoff. - Experience taking a technical problem from requirements and design through development, testing, deployment, and production operation. - Experience with Git, code review, automated testing, release practices, and production deployment. - Strong debugging, analytical, and problem-solving skills across code, data, infrastructure, and external systems. - Evidence of working on production systems, not only prototypes or proof-of-concept projects. - Clear written and verbal English communication, with the ability to explain technical decisions, constraints, and risks to technical and non-technical stakeholders. - High agency and ownership. You are comfortable making progress with incomplete information, challenging assumptions, and escalating with options and a recommendation. NICE TO HAVES: - Experience with Docker, Kubernetes, CI/CD, job orchestration, or infrastructure automation. - Experience with AWS, GCP, or Azure. - Familiarity with message queues, event-driven systems, distributed-system patterns, retries, concurrency, and rate limits. - Experience with monitoring, logging, alerting, or other observability tools. - Experience with enterprise SaaS applications, professional services, or large-scale customer implementations. - Experience migrating large volumes of content or structured data between enterprise platforms. - Experience with AI or LLM applications, retrieval-augmented generation, evaluation frameworks, or agentic workflows. - Familiarity with MCP, tool calling, Notion Workers, Custom Agents, or similar extensibility platforms. - Experience working with distributed global or APAC teams. WHAT SUCCESS LOOKS LIKE: In your first 90 days, you will: - Learn Notion's migration and implementation ecosystem, engineering standards, and APAC delivery model. - Establish a productive working rhythm with regional FDE partners. - Contribute to at least one migration or integration workstream through production delivery. - Leave behind clear technical documentation, validation evidence, and an operational runbook. Within your first six months, you will: - Independently own production migration or integration workstreams from technical design through rollout and handoff. - Deliver measurable improvements in migration turnaround time, validation quality, delivery cost, or regional FDE execution hours through reusable engineering. - Help establish repeatable quality controls, code review practices, runbooks, and observability patterns for the India team. - Demonstrate effective prioritization and communication across multiple concurrent APAC engagements. - Turn at least one repeated delivery pattern into a reusable tool, component, or playbook that is adopted by a subsequent engagement. LOCATION: This role is based in Hyderabad, India. We work from our offices on Mondays, Tuesdays, and Thursdays, our Anchor Days, because we do our best thinking and building together in person. We're looking for someone who's excited to work alongside the team during those days. By clicking “Submit Application”, I understand and agree that Notion and its affiliates and subsidiaries will collect and process my information in accordance with Notion’s Global Recruiting Privacy Policy https://notion.notion.site/Notion-Global-Recruiting-Privacy-Policy-fc3eb4e829354a26a2bb6fd5e289b550. https://dev.notion.so/a3ce416456924276a59de91bca740028?pvs=21 #LI-Onsite A NOTE ON AI You don’t need deep AI expertise for every role, but we do expect every Notino to be intellectually curious, drawn to tinkering and discovery, and excited to use AI as a real collaborator in their work. For some roles, AI fluency is a core requirement — when that’s the case, we'll say so explicitly in the qualifications. People who thrive here don’t treat AI as a novelty. They use it to think better, and make their work easier for others to build on. EQUAL OPPORTUNITY & ACCOMMODATIONS We hire talented people from a wide range of backgrounds. If you’re excited about this role but don’t meet every bullet, we still encourage you to apply. Notion is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of any legally protected characteristic. Consistent with applicable law, we will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records. Notion provides reasonable accommodations during the application process; if you need one, please let your recruiter know. Notion is proud to be an equal opportunity employer. We do not discriminate in hiring or any employment decision based on race, color, religion, national origin, age, sex (including pregnancy, childbirth, or related medical conditions), marital status, ancestry, physical or mental disability, genetic information, veteran status, gender identity or expression, sexual orientation, or other applicable legally protected characteristic. Notion considers qualified applicants with criminal histories, consistent with applicable federal, state and local law. Notion is also committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans in our job application procedures. If you need assistance or an accommodation due to a disability, please let your recruiter know.

Задачи: — Проектировать, внедрять и управлять масштабируемой и высокодоступной облачной инфраструктурой на Microsoft Azure. — Разрабатывать и поддерживать скрипты автоматизации с использованием Azure Resource Manager (ARM) templates, Terraform и языков скриптов (PowerShell, Bash) для автоматизации развертывания и конфигурации инфраструктуры. — Создавать и оптимизировать CI/CD пайплайны с использованием Azure DevOps, GitHub Actions и других инструментов для автоматизации деплоя ПО. — Внедрять и управлять контейнеризованными приложениями с помощью Azure Kubernetes Service (AKS), Docker и Kubernetes. — Реализовывать принципы Infrastructure as Code для определения и управления ресурсами инфраструктуры. — Настраивать решения для мониторинга и логирования с использованием Azure Monitor, Azure Log Analytics и других инструментов для обеспечения здоровья и производительности ресурсов Azure. — Внедрять меры безопасности и лучшие практики для ресурсов Azure, обеспечивая безопасную и соответствующую инфраструктуру. — Сотрудничать с командами разработки, эксплуатации и безопасности для понимания требований и реализации эффективных облачных решений. — Разрабатывать и поддерживать планы аварийного восстановления и обеспечивать устойчивость систем на базе Azure. — Выявлять и устранять узкие места в производительности, оптимизировать ресурсы Azure и внедрять лучшие практики для повышения эффективности. — Создавать и поддерживать техническую документацию по инфраструктуре Azure, процессам развертывания и лучшим практикам. — Обеспечивать наставничество и руководство младшими инженерами DevOps, способствуя культуре непрерывного обучения и улучшения. Требования: — Опыт работы не менее 5 лет в роли DevOps инженера с сильным фокусом на Azure. — Глубокие знания сервисов и архитектуры Azure, включая Azure VMs, Azure App Service, Azure Functions и другие. — Владение языками скриптов (PowerShell, Bash) и инструментами автоматизации. — Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, AKS). — Знание принципов Infrastructure as Code и инструментов (ARM templates, Terraform). — Опыт работы с системами контроля версий (Git) и методологиями Agile. — Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям. — Отличные коммуникативные и командные навыки. — Расположение в часовом поясе CET (+/- 3 часа). Желательно: — Сертификаты Azure (например, Azure DevOps Engineer Expert). Условия: — Оплата вовремя с гибкими вариантами вывода средств. — Предсказуемый график работы: 8 часов в день. — До 24 дней гибких выходных в год для полноценных позиций. — Долгосрочные удалённые позиции в ведущих компаниях. — Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров. — Единый процесс контрактации для множества возможностей. — Стабильная ежемесячная оплата.

Задачи: — разработка на платформе .NET с использованием языка C# — разработка web-приложений с применением стека ASP.NET — разработка REST API Требования: — опыт .NET-разработки от 4 лет — знание платформы .NET и языка C# — знание SQL — навык коммерческой разработки на .NET — навык разработки web-приложений с применением ASP.NET — навык разработки REST API — понимание принципов ООП, знание паттернов проектирования, принципов SOLID — понимание принципов и способов интеграции с другими системами — понимание git и git-flow (Pull, Push, PR, Merge, ведение веток) Условия: — удаленный формат работы Описание проекта и команды: — крупный российский коммерческий банк — кандидаты с открытого рынка не рассматриваются, требуются специалисты, уже работавшие с вами или на ваших проектах Этапы отбора: 1. Неймчек 2. Техническое интервью В резюме важно указать: ФИО, стек, дату рождения, текущую локацию, личный e-mail (на него писать не будут).

Задачи: — Проводить поиск, разбор и последующий анализ источников данных, предоставляющих информацию по уязвимостям; — Заниматься разработкой и формированием экспертизы (технические стандарты безопасности и информация по уязвимостям) в области информационной безопасности для продуктов компании; — Автоматизировать процессы по формированию экспертизы ИБ; — Взаимодействовать с продуктовыми командами с целью улучшения работы продуктов. Требования: — Знание Git, Python; — Наличие навыков администрирования Windows, Linux систем; — Опыт проведения работ по инструментальному анализу защищенности или опыт работы с одним из сканеров безопасности (Nessus, Nexpose, Qualys, MaxPatrol, OpenVAS, RedCheck, nmap); — Опыт администрирования сетевого и иного оборудования; — Знание актуальных угроз и уязвимостей на Windows/ Linux платформах; — Опыт применения методологий по описанию, приоритизации и устранению уязвимостей (CVE, CVSS, VPR, OWASP); — Понимание принципов работы инструментов автоматизации (Apache Airflow).