Загружаем вакансии…
-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.
30 000 – 40 800 ₽
Задачи: — Отвечать за всю AI-часть продукта: архитектура AI-системы от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения, принимать все ключевые технические решения — Обеспечивать качество рекомендаций, повышая конверсию на каждой итерации — Проводить быстрые итерации с выкатыванием изменений каждую неделю, сбором метрик, анализом и улучшением — Проводить эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели, быстро проверять гипотезы на реальных пользователях — Масштабировать систему с 2000 туров на Мальдивы до 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день — Строить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на архитектуру Требования: — Опыт с продакшен LLM-приложениями, построение RAG-систем или чат-ботов на основе GPT/Claude — Экспертный уровень промпт-инжиниринга: правильная структура промптов, few-shot examples, chain-of-thought — Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском, понимание similarity search, hybrid search, reranking — Python на уровне продакшена: чистый, быстрый, поддерживаемый код Будет плюсом: — Опыт с компьютерным зрением и мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet) — Опыт с high-load системами и оптимизацией latency — Понимание рекомендательных систем — Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование — Опыт построения recommendation систем и MCP для LLM систем — Личный опыт использования LLM для автоматизации задач Софт-скиллы: — Продуктовое мышление: AI как инструмент решения бизнес-задач — Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — Быстрота принятия решений: выкатывать несовершенное решение и тестировать — Умение объяснять сложное простым языком для команды и бизнеса Условия: — Официальное оформление по ТК РФ — График 5/2, офис, сокращённый рабочий день по пятницам до 15:30 — Корпоративные программы обучения и развития — Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть — Специальные предложения от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия) — Организация отдыха сотрудников и их детей, оплата детского сада — Аккредитованная IT компания — Офис на станции м. Курская — Корпоративные условия на приобретение туров — Дополнительный оплачиваемый отпуск 3 дня, оплата больничного — ДМС для членов семьи по корпоративным условиям — Корпоративные условия на изучение английского и занятия спортом
от 400 000 ₽
Day In The Life You are a seasoned Software Engineer with a strong background in full-stack application development. Work closely with Product Managers, Engineering Managers, and peer engineers to deliver well-scoped product features.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Описание вакансии Ищем Full-Stack QA Engineer, который умеет работать как с ручным тестированием, так и с автоматизацией. Важная часть роли — тестирование web и API, взаимодействие с разработчиками, анализ изменений и активное использование AI-инструментов в работе.
Зарплата не указана
Требования: — 2+ года опыта работы Data Analyst, Data Engineer или Analytics Engineer — Сильные навыки SQL и опыт работы с PostgreSQL или другими реляционными базами данных — Опыт построения и поддержки ETL/ELT пайплайнов — Владение Python для обработки данных и автоматизации — Понимание моделирования данных и концепций хранилищ данных — Опыт работы с большими наборами данных и оптимизации запросов — Свободное владение английским языком Условия: — Поддержка релокации — Полная занятость — Конкурентная зарплата — Работа в офисе в Лимассоле Задачи и подробности не указаны.
Зарплата не указана
Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.
от 73 900 ₽
О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта
В команду проекта по развитию и тестированию хранилища данных ищем QA-инженера. В роли предстоит заниматься тестированием DWH, проверкой качества и корректности данных, валидацией преобразований source-to-target, регрессионным тестированием и автоматизацией проверок на Python.
130 000 – 150 000 ₽
– Анализировать готовые бизнес-требования и собирать дополнительные требования непосредственно у заказчиков; – Создавать и декомпозировать задачи в Kaiten;
Зарплата не указана
✔Отчетность по эффективности User Acquisition: анализ расходов, CPA, ROAS, воронки от клика до FTD с разбивкой по каналам, кампаниям, географиям и партнерам. ✔Сверка данных между рекламными кабинетами, AppsFlyer и корпоративным хранилищем данных, выявление и расследование расхождений.
Зарплата не указана
Разработка и поддержка пайплайнов. – Проектирование ETL/ELT-процессов для переноса данных из PostgreSQL и других источников в ClickHouse.
200 000 – 290 000 ₽
– Участие в развитии и эксплуатации Developer Platform на базе Kubernetes: развертывание, масштабирование, оптимизация кластеров, включая настройку сетевых политик и безопасности с помощью Cilium; – Настройка и поддержка CI/CD-пайплайнов с использованием GitLab CI, автоматизация процессов сборки, тестирования и деплоя приложений;
Зарплата не указана
Описание проекта: Банк. Направление: выпуск банковских карт Проект: миграция с Oracle на PostgreSQL Локация: Москва, 2 раза в неделю посещение офиса в сити в течение 6 месяцев. Требования: Ищем DBA с практическим опытом администрирования PostgreSQL / Postgres Pro для участия в проекте миграции с Oracle на PostgreSQL в направлении выпуска банковских карт. Основной фокус роли - стабильность, высокая доступность и производительность PostgreSQL в рамках миграции и дальнейшей эксплуатации. Требования: - PostgreSQL - Опыт администрирования PostgreSQL 12 и выше - не менее 2 лет. - Понимание архитектуры PostgreSQL: процессы, shared buffers, WAL. - Практический опыт построения и сопровождения отказоустойчивых PostgreSQL-кластеров. - Опыт работы с решениями высокой доступности: Streaming Replication, Patroni, pgPool-II, Corosync, Pacemaker. - Опыт настройки и управления физической и логической репликацией. - Опыт мониторинга и тонкой настройки производительности PostgreSQL с использованием EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)/pg_stat_statements. - Опыт настройки критических параметров PostgreSQL, включая work_mem, shared_buffers и другие параметры производительности. - Знание инструментов резервного копирования и восстановления: pg_basebackup, pg_dump, pg_restore, pg_probackup. Общие технические навыки: - Опыт администрирования ПО в Linux: RHEL, CentOS, Ubuntu. - Знание Bash и/или Python для автоматизации. - Понимание принципов работы сетей: DNS, TCP/IP, Firewalls. - Опыт работы с системами мониторинга: Zabbix, Prometheus, Grafana. Задачи: - Администрирование, мониторинг и поддержка PostgreSQL / Postgres Pro. - Обеспечение высокой доступности критичных баз данных. - Участие в планировании и проведении миграций и обновлений СУБД. - Планирование и выполнение резервного копирования и восстановления данных (Backup & Recovery). - Мониторинг производительности, выявление и устранение узких мест. - Разработка и поддержка стандартов безопасности БД, управление правами доступа пользователей. - Написание скриптов для автоматизации рутинных задач. - Взаимодействие с командами разработки, помощь в оптимизации сложных SQL-запросов. - Администрирование и мониторинг интеграционного ПО: GoldenGate, Dataflot.
Зарплата не указана
Создавать готовые к использованию отказоустойчивые решения для популярных технологий, которые применяют сервисы: specification-first HTTP (OpenAPI), gRPC, PostgreSQL, MongoDB, Redis, YDB, YT, Logbroker. Следить за тем, чтобы подключение было удобным, а конфигурация — гибкой.
Зарплата не указана
• Проектировать и разрабатывать AI-агентов; • Разрабатывать и оптимизировать промпты, учить агентов взаимодействовать с продуктами компании;
Зарплата не указана
💎Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Loki, Thanos/Cortex/Mimir, Elasticsearch/OpenSearch, Jaeger/Tempo; Go, Python, Rust.
Зарплата не указана
▪️Роль #ProductAnalyst #RiskAnalyst. Актуально для продуктовых аналитиков и риск-аналитиков.
Зарплата не указана
— Следить за работоспособностью серверов, корпоративных сервисов и IT-инфраструктуры. — Быстро замечать сбои, проводить первичную диагностику и самостоятельно решать типовые технические проблемы.
Зарплата не указана
Зарплата не указана