Вакансии

Location: Москва Workplace: гибкий Команда VK расширяется и ищет старшего инженера по ручному тестированию. Задачи Тестировать пользовательские сценарии на Android, iOS, web и mobile web Проверять новые функциональные возможности и исправление ошибок, проводить приёмочное и регрессионное тестирование на всех поддерживаемых платформах Участвовать в проработке требований до начала разработки (выявлять неучтённые сценарии и риски, определять критерии качества и т. д.) Определять приоритеты и объём проверок с учётом рисков, критических пользовательских сценариев и доступного времени Использовать AI-инструменты для анализа требований, подготовки тестовых сценариев и диагностики проблем, проверять корректность полученных результатов Готовить тестовую документацию и поддерживать её в актуальном состоянии Оперативно разбирать и анализировать проблемы, с которыми сталкиваются коллеги и пользователи, взаимодействовать с командой поддержки и смежными командами Оценивать готовность изменений к релизу совместно с командой: сообщать, что проверено, какие риски остаются и как они влияют на выпуск Сопровождать запуск функциональности: отслеживать возникающие проблемы, участвовать в разборе инцидентов и контролировать исправления Участвовать в развитии процессов тестирования и автоматизированного покрытия совместно с командой, предлагать улучшения с учётом метрик качества Требования Глубокие знания и практический опыт тестирования мобильных приложений (Android/iOS) и веб-приложений от пяти лет Знание основных принципов, техник и видов тестирования ПО Опыт тестирования frontend, backend/API и интеграций со сторонними сервисами Умение анализировать требования, находить неточности и оценивать возможные риски Практический опыт применения AI-инструментов в тестировании и умение критически оценивать их результаты Умение сопоставлять логи, сетевые запросы и поведение приложения, локализовать проблемы на стороне клиента, backend и интеграций Внимательность к деталям, способность аргументированно оценивать качество реализованной функциональности Опыт подготовки тест-планов, чек-листов, тест-кейсов и оформления баг-репортов Владение инструментами тестирования и отладки: Postman или аналоги, снифферы трафика (Charles, Proxyman, Fiddler), инструменты Android/iOS (ADB, Logcat, Android Studio, Xcode) и DevTools браузера Самостоятельность, коммуникабельность и ответственность за результат Знание SQL и опыт работы с базами данных будут плюсом

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Мы развиваем крупнейший российский видеосервис VK Video Player, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей. Перед нами амбициозная задача — развивать продукт, который будет № 1 в России, а также обеспечивать его высокое качество. Наша команда активно работает над тем, чтобы миллионы пользователей каждый день получали стабильный и качественный опыт просмотра видео. Задачи Тестировать видеоплеер и связанные пользовательские сценарии на Android, iOS, web, mvk Проверять новый функционал, фиксы багов, проводить регрессионное тестирование в мобильных приложениях Участвовать в проработке требований: выявлять неучтённые сценарии, риски и критерии качества Готовить и поддерживать тестовую документацию в актуальном состоянии Оперативно разбирать и анализировать проблемы коллег и пользователей, взаимодействовать с командой поддержки Участвовать в развитии процессов тестирования в команде и повышении качества продукта Требования Коммерческий опыт тестирования мобильных приложений (Android/iOS) и веб-сервисов Понимание пользовательских сценариев видеоплеера на разных платформах Базовое понимание видеотехнологий: форматов и кодеков, разрешений, качества воспроизведения, особенностей адаптивного стриминга Знание основных принципов, техник и видов тестирования ПО Опыт тестирования frontend, backend/API и интеграций со сторонними сервисами Умение анализировать требования, находить неточности и оценивать возможные риски Внимательность к деталям, способность аргументированно оценивать качество реализованной функциональности Опыт подготовки тестовой документации: тест-планов, чек-листов, тест-кейсов, заведение баг-репортов Знание SQL и опыт работы с базами данных Уверенное владение инструментами тестирования и отладки: Postman, Charles, Fiddler или аналогами Самостоятельность, коммуникабельность, ответственность за результат

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов людей. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Ищем Android-разработчика, готового к масштабным задачам и к активному участию в жизни продукта. Задачи Разрабатывать приложение VK Видео для Android и Android TV Cоздавать новые возможности продукта, реализовывать смелые UX-эксперименты Cледить за работоспособностью сервиса и устранять технический долг Взаимодействовать с командой менеджеров, дизайнеров, аналитиков и тестировщиков Принимать участие в планировании, обсуждении проектов Требования Вы отлично знаете Kotlin Хорошо знаете платформу Android Знаете классические алгоритмы и структуры данных Обладаете навыками профилирования Пишете Unit- и UI-тесты Работали с аудио или видео на мобильных устройствах Готовы активно участвовать в развитии проекта

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Продолжаем развивать платформу и ищем iOS-разработчика. Задачи Разрабатывать новые фичи и сложные технические решения Работать над оптимизацией, производительностью и масштабируемостью технических решений Реализовывать пользовательские интерфейсы, красивые анимации, заботиться о скролле и сохранять iOS-поведение приложения Взаимодействовать со смежными командами (бэкенд, дизайн, аналитика, QA) Требования Имеете опыт разработки 5+ лет на Swift, Objective-C Знаете Objective-C Самостоятельны, умеете принимать решения и нести ответственность за них Обладаете знаниями в области компьютерных наук У вас есть глубокое понимание iOS SDK-платформы и HIG Уже работали с многопоточным программированием и управлением памятью Знаете современные принципы построения архитектуры мобильных приложений Умеете и стремитесь решать сложные задачи простым и понятным способом без переусложнений Будет плюсом Опыт работы на других языках Опыт работы c нативными приложениями

Location: Москва Workplace: гибкий Команда мобильной разработки в отделе SDK игр и приложений VK. Мы делаем Android SDK платформы VK Mini Apps — то, благодаря чему мини-приложения и игры работают внутри VK и партнёрских приложений: WebView-хостинг, JS-мосты VK Bridge, вход через VK ID, платежи, каталог. Задачи Развитие Android-части SDK Клиентские фичи платформы: каталог мини-приложений и игр, витрина сервисов Ускорение запуска и работы мини-аппов Безопасность платформы: изоляция мини-аппов, работа с правами на камеру, микрофон и геолокацию SRE-практики в SDK: метрики здоровья, алерты, crash-free, инцидент-менеджмент Требования 3+ года коммерческой разработки под Android, уверенный Kotlin RxJava и (или) Coroutines, Compose и классический View-стек Понимание MVVM/MVI, опыт в многомодульных проектах Умение вести задачу от обсуждения до релиза и договариваться со смежными командами Будет плюсом Опыт разработки SDK или библиотек: публичный API, версионирование Опыт с WebView и JS-интерфейсами, автотесты Большие монорепозитории, Gradle (Kotlin DSL)

Location: Санкт-Петербург Workplace: Дистанционный Команда занимается Developer Experience (DX) и Developer Productivity Engineering (DPE). В её задачи входит: Поддержание архитектуры продукта, устойчивой к непрерывным изменениям (DI, MVI, API, IDEA Plugin, AI Harness и тому подобное) Разработка повторно используемых решений Разработка инфраструктурных сервисов Повышение отказоустойчивости приложений Совершенствование инструментов предотвращения проблем Задачи Разработка повторно используемых SDK и инструментов для разработчиков Улучшение Developer Experience Разработка своих фреймворков DI, MVI, API Требования Опыт коммерческой разработки под Android от пяти лет Опыт управления командой от года Уверенное знание Kotlin + Java Опыт работы с разными архитектурами: Clean Architecture / MVI / MVVM (и понимание их применимости) Опыт работы с большими кодовыми базами и современным стеком (Coroutines, Compose) Понимание многопоточности и жизненного цикла Android Опыт оптимизации производительности и дебага сложных кейсов Знание классических алгоритмов и структур данных Будет плюсом Опыт работы в Core-команде.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы разрабатываем end-to-end рекомендательные сервисы в социальной сети «Одноклассники»: от генерации идей до реализации факторов, обучения моделей и A/B-тестирования. Уже сейчас наши модели рекомендуют пользователям друзей и определяют, какие пуш-уведомления об интересных людях и постах будут отправлены им. Наша цель — улучшать пользовательский опыт и растить метрики социальных взаимодействий, чтобы пользователи чаще возвращались к нам. Задачи Разработка и оптимизация ML-моделей для рекомендаций Участие в переносе рекомендательных сервисов на ЕКП (единую контентную платформу) Построение пайплайнов обработки больших объёмов данных Эксперименты: проверка гипотез, анализ A/B-тестов, улучшение метрик Генерация идей по улучшению качества работы рекомендаций и участие в проектировании рекомендательных сервисов Требования Опыт в ML от двух лет Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) Опыт работы с realtime-сервисами Будет плюсом Опыт с рекомендательными и поисковыми системами Опыт проведения и анализа A/B-экспериментов Опыт работы с ООП-языками (Java, С++)

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: Комбинированный VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем ML-специалиста, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область - реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Разрабатывать и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе Проводить AБ эксперименты с моделями в высоконагруженной системе Оптимизировать производительность существующих алгоритмов Требования Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание алгоритмов и структур данных Уверенное владение SQL Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов человек. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Нашим продуктом пользуются на разных устройствах (мобильные, телевизоры, веб), а ещё у нас есть несколько различных приложений (выделенные приложения VK Видео, приложения соцсети ВКонтакте). Мы ищем сильных ML-инженеров, которые помогут сделать наш продукт ещё более приятным и увлекательным для пользователей. Сейчас наша команда работает над улучшением качества в разных компонентах продукта: Рекомендации в персональной ленте Ранжирование в блоке «Смотреть позже» Рекомендации в тематических витринах, например Кино, Детское, Спорт и др. Ранжирование табов тематик и блоков видео Умные пуши и др. Задачи Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования Анализировать потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B-тесты Тесно взаимодействовать с командами разработки, продуктовой аналитики и продуктовыми менеджерами Разбираться в незнакомых технологиях Принимать участие в разработке сервисов (внедрять алгоритмы в бэкенд на Java) Требования Совокупный опыт работы в ML от трёх лет Знание классических алгоритмов и принципов ML Знание алгоритмов и структур данных Уверенное владение Python, базовые знания SQL Открытость, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в сфере рекомендаций или смежных областях (поиск, реклама, маркетинг и др.) на позиции уровня Middle и выше Опыт разработки сервисов на объектно ориентированном языке (C++, C#, Java, Python и др.) или Go Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Hive, Spark, YT и др.)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем ML-инженера в команду рекомендаций Ленты социальной сети Одноклассники. Команда развивает персонализацию постов, фотографий и видео, повышает вовлечённость пользователей, помогает авторам находить свою аудиторию и делает Ленту более разнообразной. Задачи Разработка факторов и моделей ранжирования Обучение и внедрение ML-моделей в production Развитие высоконагруженных сервисов рекомендаций Проведение и анализ A/B-тестов Требования Опыт работы ML-инженером от двух лет Знание алгоритмов машинного обучения и принципов построения рекомендательных систем Опыт промышленной разработки на Java Понимание принципов работы высоконагруженных систем Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем и моделей ранжирования Опыт проведения и анализа A/B-тестов Опыт работы с YTsaurus, CatBoost, Spring и Java

Location: Москва Workplace: гибкий VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем руководителя в команду вертикалей рекламы, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область — реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Руководить командой: наём, развитие, performance review Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды Повышать эффективность рекламы при помощи ML-алгоритмов Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме Требования Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет Опыт развития команды, проведения code review Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Знание алгоритмов и структур данных Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий VK Знакомства — сервис, который позволяет пользователям найти друг друга по идеальным совпадениям интересов, хобби, музыкальных вкусов и многим другим параметрам. Наша цель — непрерывно развивать продукт, которым ежемесячно пользуются 3,1 миллиона людей. Ищем Frontend-разработчика, который усилит нашу команду. Задачи Участвовать в разработке, используя TypeScript, React, unit-тесты Применять готовые компоненты из библиотеки и создавать новые Уделять внимание код-ревью Уделять внимание производительности, отзывчивости и удобству пользования сервисом, а также архитектуре и сложным взаимодействиям с продуктом в реальном времени Уделять внимание DX, ускорять сборку, менять архитектуру, улучшать документацию Взаимодействовать с разработчиками, тестировщиками, дизайнерами, менеджерами, а также с другими инфраструктурными командами Требования Отличное знание JavaScript Уверенное владение TypeScript и React Хорошее понимание, как устроен веб Умение разбираться в кросс-браузерной адаптивной вёрстке Опыт работы с Redux, REST API, Git Коммуникабельность и инициативность — разработка наших проектов предполагает тесное общение как внутри команды, так и с внешними разработчиками мини-приложений Будет плюсом Умение работать в команде Способность чётко аргументировать свою позицию и готовность нести ответственность за результат Понимание, как правильно делать анимации в вебе Знание платформы VK Mini Apps Опыт разработки веб-приложений под мобильные браузеры Опыт разработки SPA-приложений

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете: по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Видеовитрина с различными категориями, высоконагруженные трансляции, аналитика и десятки миллионов пользователей — это всё про нас. Мы — Авторский блок VK Видео. Создаём и развиваем инструменты, которыми авторы пользуются каждый день: от загрузки и публикации видео до управления контентом, оформления канала и анализа статистики потребления контента авторов. Наши задачи — это сочетание разработки продуктовых фич, работы с высоконагруженными сервисами и решения сложных технических задач. Мы работаем с большими объёмами данных, развиваем аналитику потребления контента, обеспечиваем стабильность загрузок и создаём удобный авторский опыт на десктопе и в мобильных браузерах и приложениях. Почему у нас интересно: Ты будешь работать над продуктом с большой аудиторией, решать разнообразные инженерные задачи и видеть реальное влияние своей работы на опыт авторов У нас есть место как для запуска новых фич с нуля, так и для архитектурных улучшений, оптимизации производительности и развития технической платформы Задачи Заниматься продуктовым и техническим развитием видеосервисов и системы аналитики для них Развивать API-сервис видео Интегрировать технологии работы с видео в существующую инфраструктуру Улучшать платформу видео с нагрузкой в миллиард ежедневных просмотров Работать над платформой трансляций, которая выдерживает трафик до 3 Тбит/сек и 1,8 млн онлайн-просмотров Требования Вы разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных Работали с JS и React Понимаете, что такое настоящий highload, и готовы драться за каждую миллисекунду Представляете принцип работы с масштабируемыми нагруженными системами — вам знакомы слова балансировка, шардирование и репликация Можете разобраться в том, что написали другие разработчики (да-да, старого кода у нас много) Командный игрок — с вами комфортно общаться, вы умеете договариваться с коллегами из своей и других команд

Location: Москва Workplace: гибкий Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Задачи Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и поддерживать frontend-приложения на React и TypeScript Реализовывать адаптивные интерфейсы для desktop- и mobile-сценариев Интегрироваться с backend API, внешними сервисами и при необходимости с возможностями мобильного приложения через bridge/API хоста Поддерживать и улучшать существующую кодовую базу: рефакторинг, устранение технического долга, повышение стабильности и читаемости кода Писать unit- и интеграционные тесты Участвовать в декомпозиции, оценке и планировании задач Участвовать в код-ревью и обмене знаниями внутри команды Взаимодействовать с backend-разработчиками, дизайнерами, аналитиками, QA и продуктовой командой Участвовать в проектировании frontend-приложений и выборе технических решений Разрабатывать и поддерживать веб-мини-приложения, работающие внутри мобильного приложения / WebView Разрабатывать и поддерживать переиспользуемые UI-компоненты и дизайн-систему Работать с производительностью: оптимизировать загрузку, размер бандла, рендеринг, Core Web Vitals, Lighthouse-метрики Участвовать в улучшении инструментов и процессов разработки: сборки, CI/CD, проверок качества и автоматизации Писать техническую документацию, гайды и инструкции для команды Требования Что ожидаем от кандидата: Коммерческий опыт frontend-разработки на JavaScript/TypeScript от трёх лет Уверенный опыт коммерческой разработки на React Уверенное знание TypeScript, React, компонентного подхода, хуков, управления состоянием и жизненного цикла приложения Умение самостоятельно разрабатывать и поддерживать frontend-функциональность в рамках поставленных задач Умение декомпозировать задачи на понятные технические шаги Способность предлагать технические решения и обсуждать их с командой Опыт работы с библиотеками управления состоянием: Redux или аналогичными Уверенное знание HTML, CSS, адаптивной и кросс-браузерной вёрстки Опыт интеграции с REST API, WebSocket и асинхронными сценариями взаимодействия с backend Опыт написания тестов: Jest, React Testing Library или похожий стек Уверенное владение Git: ветки, merge/rebase, pull/merge request, code review Понимание принципов frontend-производительности: lazy loading, code splitting, tree shaking, оптимизация ассетов, Web Vitals Опыт работы с CSS Modules, CSS-in-JS, PostCSS, Sass или аналогичными инструментами Понимание особенностей разработки под mobile web: адаптивность, touch-сценарии, ограничения браузеров и WebView Опыт работы с инструментами сборки: Webpack, Vite, Rspack или аналогичными Будет плюсом Опыт разработки веб-приложений внутри WebView или мобильных mini app-сценариев Опыт настройки или поддержки инструментов сборки: Webpack, Vite, Rspack или аналогичных Умение работать с задачами высокой неопределённости Готовность общаться напрямую с бизнес-заказчиками и помогать уточнять требования Способность и готовность разобраться в смежных областях при необходимости, например в CI/CD Английский язык на уровне чтения технической документации

Location: Москва Workplace: гибкий VK Pay — финтех-сервис, которым пользуются 60 миллионов человек в месяц и который включает в себя системы приёма платежей для В2В и В2С. Ищем опытного Frontend-разработчика в направление разработки VK Pay. Задачи Проектирование, разработка и поддержка интерфейсов платёжных решений Проектирование архитектуры frontend-части и методов взаимодействия с серверной частью Поддержка и рефакторинг существующего кода Планирование и оценка задач Реализация новых функциональных возможностей Проведение код ревью и ревью технических решений Требования Имеете опыт коммерческой разработки в роли frontend-разработчика от трёх лет Владеете React, TypeScript Умеете верстать и не боитесь CSS Умеете работать с Git Умеете дебажить и решать проблемы Умеете работать в команде и следовать соглашениям

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный VK с самого основания соцсети стала точкой сближения пользователей друг с другом, а авторов — с их аудиторией. Здесь рождаются локальные мемы и вырастают известные на всю платформу блогеры; здесь можно делиться творчеством на многомиллионную аудиторию и не оставаться незамеченным благодаря умным алгоритмам рекомендаций. Наша команда развивает ML-механики авторов: помогаем пользователям находить действительно интересный контент, а авторам — быстрее набирать охваты и стабильно расти на платформе. Мы работаем на стыке хайлоадного бэкенда и продуктовых экспериментов: строим и улучшаем пайплайны данных, разрабатываем модели подбора релевантного контента и ранжирования, запускаем A/B‑эксперименты и доводим решения до стабильного продакшен-рантайма. Мы ищем ML‑разработчика, который вместе с нами будет развивать механики роста авторов и создавать новые модели подбора заинтересованной аудитории под конкретных авторов и их контент — от формулировки гипотез и обучения моделей до внедрения и измеримого влияния на ключевые метрики продукта. Задачи Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК Требования Знание классических алгоритмов и принципов ML Понимание основных принципов работы рекомендательных систем Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования Уверенное владение Python/Java и SQL Открытость, самостоятельность, проактивность

Location: Москва Workplace: гибкий ML Media — продукт ML R&D: единый gateway для различных AI-технологий. Продуктовые команды VK интегрируются с платформой один раз и получают доступ ко всему спектру речевых и мультимедийных ML-моделей: ASR — распознавание речи: синхронное, асинхронное (длинные аудио) и realtime-стриминг TTS — синтез речи CV — компьютерное зрение: детекция лиц, оценка качества видео, deepfake-детекция, OCR VQE — улучшение качества речи: шумоподавление, определение голосовой активности Диаризация — разметка аудио по спикерам Суммаризация — краткое содержание аудио и видео на базе LLM: главные тезисы длинных записей за секунды, а не часы прослушивания За единым API платформа скрывает всю инженерную обвязку: маршрутизацию и балансировку нагрузки на GPU-парк с моделями на NVIDIA Triton Inference Server и vLLM, квоты и рейт-лимиты, асинхронную обработку длинных медиа, защиту GPU-парка от перегрузки и наблюдаемость всего контура. ML Media уже интегрирована с ключевыми продуктами VK: MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки и VK Видео. Наши пользователи — миллионы людей, которые каждый день распознают и синтезируют речь, общаются с голосовыми ассистентами и смотрят видео. Сейчас мы проходим трек платформизации существующих технологий: ASR, TTS, CV и другие сервисы уже работают в production по отдельности — мы объединяем их в единую платформу с общим API, единой плоскостью управления и общей инфраструктурой. Отдельная инженерная задача — сделать так, чтобы подключение новой технологии к платформе занимало дни, а не месяцы. Команда интеграции технологий разрабатывает компоненты платформы — API-шлюз (gRPC, REST и MCP для LLM-агентов), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач и клиентский инструментарий (CLI, MCP) — и отвечает за то, чтобы research-модели становились надёжными production-API. Задачи Разработка платформы: API-шлюз (gRPC, REST, MCP), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач, клиентский инструментарий (CLI, MCP) Поддержка существующих интеграций: сопровождение интеграций продуктовых команд (MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки, VK Видео), помощь в подключении, разбор инцидентов Балансировка и роутинг запросов к ML-бэкендам: кастомные gRPC balancer'ы, health-probing реальными inference-запросами, теговый роутинг моделей Admission control на основе утилизации GPU: метрики throughput, гистерезис throttle/reject, сигналы автоскейлеру Асинхронная обработка длинных медиа: Kafka-воркеры, outbox, ретраи и восстановление задач, партиционирование таблиц PostgreSQL Наблюдаемость и эксплуатация: Prometheus-метрики, Sentry, структурированные логи, поиск узких мест Взаимодействие с ML-командами и продуктовыми заказчиками, участие в проработке архитектуры Требования Опыт коммерческой разработки на Go Уверенное владение конкурентностью: goroutines, context, errgroup, graceful shutdown Опыт проектирования отказоустойчивых высоконагруженных систем Опыт с gRPC (streaming, interceptors), PostgreSQL, Redis, Kafka или другими брокерами сообщений Навыки диагностики production-проблем: метрики, логи, профилирование Системное мышление Будет плюсом Опыт с NVIDIA Triton Inference Server, vLLM или другими платформами ML-сервинга Понимание метрик ML-инференса: real-time factor, throughput, latency, утилизация GPU Опыт разработки кастомных gRPC balancer'ов или resolver'ов Опыт с admission control, capacity planning, автоскейлингом Понимание agentic AI: MCP, tool calling Опыт с sqlc, testcontainers, codegen-пайплайнами Знание Python — для взаимодействия с ML-кодом бэкендов