Location: Limassol, Cyprus; Warsaw, Mazowieckie, Poland
Workplace: hybrid
This role leads the IT Asset Management function at Capital.com, delivering it against the strategy and priorities set by the VP of IT Operations. You turn a fragmented setup into a function that actively delivers trusted data and services to the rest of the business, so teams can decide and act on reliable information rather than chase records. You own the IT asset register (Software and SaaS, on-premise solutions, the development stack and hardware, etc.) together with the automation and data services built on top of it, and you are the trusted source of data on assets and spend. You lead a small multidisciplinary team and partner closely with Vendor Management, Security, Finance and IT Operations.
What You Will Do:
Lead the IT Asset Management function and deliver it against the strategy and priorities set by the VP of IT Operations.
Deliver data and services to other functions as the outcome: capture their needs, then build and run the services that meet them, rather than collecting data for its own sake.
Own the IT asset register across Software and SaaS, on-premise solutions, the development stack and hardware, keeping it complete, accurate and trusted.
Operate one trusted source of data on assets and spend, and build the Asset Management automation on top of it.
Keep controls on asset data lightweight and non-duplicated, so trusted data drives real decisions across teams.
Lead asset-driven budgeting and regular reporting, and provide data services to the Finance department.
Partner with Vendor Management to optimise procurement and with Security to detect and reduce Shadow IT.
Direct integration with Atlassian services (Jira, Confluence, Jira Assets and JSM) and the asset data platform (data warehouse plus BI layer).
Lead integration of purchased solutions to standard, support through change, and clean offboarding (data archival and migration, access removal, service-account disposal, documentation).
Line-manage and develop the team, setting direction, priorities and quality bars.
Who You Will Work With:
Vendor Management and Procurement: on spend and procurement optimisation, and on the vendor and contract data that feeds the register.
Security and IAM: on Shadow IT detection, access and SSO data.
The Finance department: budgeting, reporting and spend visibility, delivered as a service.
IT Operations and SysAdmins, and Data / Analytics or central Data Engineering: on data sources and delivery of the asset data platform.
Service and Business Owners across the company: to capture needs and deliver the data and services they rely on.
What You Bring:
Proven experience building process systems and keeping them lightweight in a regulated environment; you hold the balance between simplification and control.
A track record of delivering against an agreed strategy and roadmap while bringing your own judgment to reach the outcome, not just following a brief.
Deep experience working with large data sets, with a clear grasp of why each item is collected and what decision it serves.
A record of delivering data services that other departments actually use, not just producing reports.
Strong understanding of a service model: a function that builds services for others while running its own operations.
Experience building and then operating data warehouses for applied use.
Experience in hybrid infrastructure (on-premise plus cloud).
Excellent stakeholder skills: you can negotiate with business people and with engineers and stay credible to both.
Nice to Have:
SQL (PostgreSQL and/or BigQuery); you need not build pipelines yourself but should specify, direct and sanity-check them.
Python and API integration familiarity.
Experience managing an IT Asset Management (ITAM / SAM) function in a large company.
Familiarity with BI tools (Looker, Metabase, Tableau or Grafana) and IAM tooling (Okta).
Fintech, brokerage or banking experience.
What you will get in return:
Competitive Salary:
We believe great work deserves great pay! Your skills and talents will be rewarded with a salary that makes you feel valued and motivated.
Work-Life Harmony:
Join a company that genuinely cares about
you
—because your life outside of work matters just as much as your time on the clock. #LI-Hybrid
Annual Performance Bonus:
Your hard work doesn’t go unnoticed! Celebrate your achievements with a well-deserved annual bonus tied to your performance.
Generous Time Off:
Need a breather? Our annual leave policy lets you recharge and enjoy life outside of work without a worry.
Employee Referral Program:
Love working here? Share the love! Bring your talented friends on board and get rewarded for growing our awesome team.
Comprehensive Health & Pension Benefits:
From medical insurance to pension plans, we’ve got your back. Plus, location-specific benefits and perks!
Workation Wonderland:
Live your digital nomad dreams with 30 extra days to work remotely from anywhere in the world (some restrictions apply). Adventure awaits!
Volunteer Days:
Make a difference! Take two additional paid days each year to support causes you care about and give back to the community.
Be a key player at the forefront of the digital assets movement, propelling your career to new heights! Join a dynamic and rapidly expanding company that values and rewards talent, initiative, and creativity. Work alongside one of the most brilliant teams in the industry.
Location: Москва
Наша цель — улучшать опыт клиента, предупреждая и предиктивно решая его проблемы и возникающие вопросы. Мы работаем с ключевыми продуктами банка и экосистемы Сбера (от дебетовых карт до СберПрайма) и стремимся сделать взаимодействие с банком и компаниями экосистемы простым, удобным и предсказуемым. Наш трайб активно разрабатывает AI-агентов на базе GigaChat для автоматизации клиентского обслуживания, а наша команда помогает с тестированием и оценкой качества внедряемых AI агентов.
Обязанности
* исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности
* строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам и каналам, находить узкие места и возможности для улучшения
* формировать и проверять гипотезы на основе данных из разных систем (транзакции, кликстрим, коммуникации, обращения)
* участвовать в оценке качества работы AI-агентов и других сервисных сценариев, анализируя их влияние на клиентский опыт
* готовить, запускать и оценивать A/B тесты в различных каналах: SMS, IVR, мобильное приложение
* проводить углублённый анализ воронок, распределений, сегментов, чтобы находить инсайты для бизнеса и предлагать решения.
Требования
* уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и опыт работы с базами данных
* практическое знание Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация)
* хорошая математическая подготовка, понимание статистики, опыт проведения A/B-тестов, работы с воронками, сегментацией
* умение работать с большими объёмами данных, строить end-to-end анализ: от постановки задачи до выводов.
будет плюсом:
* опыт с PySpark/Hadoop
* базовое понимание ML и NLP
* опыт работы с LLM-платформами, опыт написания промптов.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
• Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог. • Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).
УдалённоГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
• Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог. • Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).
Location: Москва
Приглашаем студентов на стажировку по направлению Data Engineering. Вам предстоит работать с большими объёмами данных, участвовать в разработке и развитии решений для их обработки, хранения и анализа, а также знакомиться с современными технологиями построения инфраструктуры данных.
Обязанности
Разрабатывать и поддерживать процессы сбора, обработки и преобразования данных (ETL/ELT).
Участвовать в создании и развитии витрин данных.
Работать с большими данными с использованием Greenplum, Hadoop и Spark.
Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы.
Использовать Python для обработки данных и автоматизации процессов.
Участвовать в разработке и поддержке пайплайнов данных.
Обеспечивать качество и корректность данных.
Требования
Курс обучения: 3-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры.
Знание Python и SQL.
Базовое понимание принципов работы с базами данных.
Знакомство с технологиями Greenplum, Hadoop, Spark.
Понимание процессов ETL/ELT и принципов обработки больших данных.
Аналитическое мышление и готовность осваивать новые технологии.
Будет преимуществом:
Опыт работы с PySpark, PostgreSQL, Hive, Airflow.
Знание Linux и Bash.
Наличие учебных или pet-проектов в области Data Engineering.
Условия
Оплачиваемая стажировка.
Длительность стажировки: 3-6 месяцев.
формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр.
гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю
возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Нижний Новгород
Центр компетенций бизнес-анализа и финансового планирования ищет специалиста по анализу данных. Тебе предстоит решать сложные, но интересные исследовательские задачи с целью поиска точек роста бизнеса Сбера.
Обязанности
**Что нужно делать:**
• проводить комплексные аналитические исследования и строить модели для выявления ключевых факторов влияния на бизнес-показатели
• анализировать большие объемы данных с использованием инструментов SQL, Python, Hadoop и Excel
• выявлять тренды и закономерности, готовить отчёты и визуализировать данные
• взаимодействовать с продуктовыми командами по вопросам разработки и внедрения аналитических решений
• участвовать в разработке и внедрении системы ad-hoc аналитики для территориальных руководителей
• защищать исследовательские выводы и рекомендации перед заинтересованными сторонами.
Требования
**Мы ждём что у тебя:**
• высшее образование в сфере финансов, экономики, математики или информационных технологий
• опыт работы (написание и оптимизация запросов, проектирование витрин и т.п.) на классических СУБД (Teradata, Oracle, MS SQL, MySQL, Postgre и т.п.)
• владение Excel на продвинутом уровне
• опыт работы на Hadoop (Hive/Impala) и/или Spark
• продвинутые знания и практический опыт работы с Python
• критическое мышление и способность эффективно интерпретировать данные
• умение структурировано представлять результаты анализа и делать выводы
• желателен опыт работы в финансовой или банковской сфере
• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский)
Условия
**Что мы предлагаем:**
• конкурентоспособную зарплату и корпоративные бонусы
• работу 5/2, возможность формировать под себя и свои привычки рабочий график
• современный и комфортный офис в центре Нижнего Новгорода (ул. Костина), рядом с метро
• корпоративное обучение в виртуальной школе Сбера, регулярные внутренние митапы
• ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготное страхование для близких
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи
• гибкую скидку по ипотечному кредиту, равную ⅓ ключевой ставки Центробанка
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
— Собрать сквозную модель данных: игрок, источники, ID, депозиты, бонусы, GGR/NGR; — Настроить витрины и дашборды, чтобы команда не просила выгрузки вручную;
Задачи:
— Разработка и валидация возможностей взаимодействия человека и машины для автономных летательных аппаратов.
Требования:
— Опыт работы с ROS.
— Знание C# и Python.
— Опыт работы с Linux.
— Навыки работы с системами контроля версий.
— Опыт в симуляции, тестировании полётов, техническом письме, байесовских методах, юнит-тестировании, алгоритмах и сенсорном слиянии.
Условия:
— Работа в офисе в Бостоне.
— Зарплата от 165000 до 220000 долларов в год.
Ищем инженера данных с сильными компетенциями архитектора данных и баз данных, который сможет взять на себя планирование и проведение внедрения инструментов хранения и обработки данных. • Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО.
Задачи:
— Следить за публикацией контента по расписанию на YouTube и TikTok.
— Настраивать и поддерживать программы автоматической публикации.
— Замечать и устранять проблемы в работе аккаунтов.
— Отслеживать показатели аккаунтов и сообщать об отклонениях.
— Взаимодействовать с коллегами, которые работают с Instagram и Pinterest.
— Вести простую отчётность по задачам.
— Разбираться с мелкими техническими неполадками на устройствах.
Требования:
— Знание Python, AutoHotkey или другого языка автоматизации.
— Опыт работы с Android-устройствами или эмуляторами.
— Понимание алгоритмов TikTok или YouTube.
— Опыт работы с прокси или VPN.
— Умение работать в Excel или Google Sheets.
— Опыт работы с нейросетями: ChatGPT, Claude, Midjourney и другими.
— Вайбкодинг: простые скрипты с помощью ИИ, даже без глубоких знаний программирования.
— Понимание того, как ИИ-инструменты помогают в работе с контентом.
Условия:
— Офис: Астана, пр. Туран 52/5.
— График: 3/1 — три рабочих дня, один выходной.
— Зарплата: $450–600 в месяц.
— Всему обучают сами, опыт не нужен.
— Возможность брать на себя больше задач и расти внутри команды.
Требования:
— Наличие высшего образования;
— Опыт работы на аналогичной позиции от 5 лет;
— Знание законодательства рынка ценных бумаг и валютного законодательства;
— Понимание риск-менеджмента;
— Опыт работы в банках, финансовых компаниях или трейдинге;
— Опыт работы с ценными бумагами, структурными продуктами и производными финансовыми инструментами (ПФИ);
— Навыки автоматизации и работы с данными: Excel (формулы, сводные таблицы), приветствуется базовое знание SQL, VBA, Python.
Обязанности:
— Сопровождение выпущенных структурных облигаций и сделок с ПФИ: отслеживание всех событий по сделкам, своевременная подготовка и оформление документов (подтверждения, уведомления и т.д.), контроль корректности расчетов;
— Взаимодействие с инфраструктурными участниками рынка (брокеры, депозитарии и др.);
— Обработка отчетов брокеров и передача необходимой информации другим подразделениям;
— Проведение сверок данных и позиций в системе сопровождения с внешними источниками;
— Ведение и ежедневное обновление справочных (static) данных в системе, контроль корректности их отображения;
— Расчет и контроль корректности расчетов, публикация значений индексов и портфелей индексов, а также сопутствующих документов и новостей;
— Участие в согласовании документации;
— Подготовка и направление риск-отчетов;
— Подготовка и сдача отчетности в Репозитарий;
— Сбор, анализ и предоставление аналитических данных;
— Участие в подготовке требований для автоматизации процессов и постановке задач.
Условия:
— Гибкий формат работы (4 дня в офисе и 1 день на удаленке);
— Рабочий день с 10:00 до 19:00 часов;
— Современный офис в центре Москвы;
— ДМС после прохождения испытательного срока.
Synthesize and share customer insights. Surface patterns from your cases in weekly and monthly reports, participate in Product and Engineering discussions with what you're learning, and mentor Support Team members on AI workflows, scripting, and SQL queries.
- Разработка Data Pipelines: проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: построение DAG в Apache Airflow, написание кастомных операторов и сенсоров на Python, настройка ретраев, алертинга и зависимостей. - Стриминг и батч-обработка: разработка стриминговых джоб на Apache Flink и батч-процессинга на Apache Spark.
-Develop and maintain the visitor’s personal account and parts of the funnel from landing pages to booked lessons. -Развивать личный кабинет посетителя и ключевые этапы воронки — от первого контакта на лендинге до забронированного урока.
