Задачи:
— Развертывание и настройка средств мониторинга для стабильной работы
— Диагностика и решение проблем в инфраструктуре и приложениях
— Разработка скриптов для автоматизации, внесение предложений по архитектуре
— Обеспечение стабильной работы информационных систем
— Исследование и внедрение новых технологий для повышения эффективности
Требования:
— Навыки работы с Linux, Ansible, Git (CI/CD), Bash, Python, YAML
Условия:
— Официальное трудоустройство, стаж с первого дня работы и выплаты 2 раза в месяц
— Заработная плата до 75 000 рублей до вычета налога (в зависимости от выбранного графика), выплаты 2 раза в месяц
— График 20 или 40 часов в неделю, работа в офисе или в гибридном формате
— Индивидуальная программа адаптации при поддержке опытного наставника
— Возможность остаться в команде по итогам стажировки
Задачи:
— Полноценная реализация поставленных задач.
— Работа с распределённой инфраструктурой из множества проектов: 400+ bare-metal серверов и 100+ виртуальных.
— Администрирование VMware (vCenter, vSphere), управление vSAN, бэкапы Veeam.
— Удалённая диагностика и траблшутинг аппаратных проблем в дата-центрах на низком уровне (KVM, iDRAC, iLO, IPMI), локализация сбойного железа и заявки провайдеру.
— Работа с контейнерами и оркестрацией: Rancher, Swarmpit, Docker, Docker Compose, перспективный переезд на k3s.
— Построение, оптимизация и поддержка пайплайнов GitLab CI для сборки и доставки (Docker / Compose / Rancher API / k3s).
— Администрирование СУБД и очередей: ClickHouse, MongoDB, MySQL, MS SQL, Redis, RabbitMQ; шардирование, репликация, отказоустойчивость.
— Построение и траблшутинг сетей, аппаратные и программные файрволы (MikroTik), управление VPN-инфраструктурой (IPsec, WireGuard, OpenVPN, Xray, Amnezia).
— Тонкая настройка веб-серверов и reverse-proxy (Nginx, HAProxy, Traefik, Cloudflare); SSL, CORS, стек TCP/IP; анализ трафика и диагностика аномалий на уровне пакетов.
— Поддержка и развитие мониторинга (Zabbix, Prometheus, Grafana): сбор метрик, дашборды, алерты.
— Автоматизация: конфигурации Ansible, скриптинг на Bash и Python.
— Поддержка корпоративного сегмента: Active Directory, MS Exchange, FileStorage, Terminal Server; взаимодействие с 1С; базовая поддержка офисной периферии и ОС пользователей; администрирование RocketChat и интеграций/алертов.
Требования:
— Linux (Ubuntu/Debian) на уровне администратора.
— Реальное понимание сети: TCP/IP, маршрутизация, DNS, NAT, SSL/CORS.
— Диагностика оборудования через IPMI/iDRAC/iLO/KVM.
— Ansible: роли, шаблоны, инвентарь, идемпотентность.
— Docker / Docker Compose на продакшене; понимание сборки образов и оркестрации (Rancher/Swarm/k3s).
— Скриптинг: уверенный Bash, Python как плюс.
— CI/CD: GitLab CI, Git.
— Опыт эксплуатации хотя бы части СУБД из стека (репликация/бэкапы), веб-серверов и reverse-proxy.
— Самостоятельность в выполнении задач и мониторинге.
Будет плюсом:
— VMware, k3s/Kubernetes, корпоративный сегмент (AD/Exchange/1C), инфраструктурная безопасность.
Условия:
— Удалённая работа с выездом в офис 1-2 раза в месяц по задачам, фултайм, оформление в штат.
— Зарплата обсуждается по результатам собеседования.
Задачи:
— Автоматизация развертывания: сборка и доставка Java/JS-приложений через Jenkins-пайплайны с использованием Maven и NPM;
— Работа с инфраструктурой: деплой микросервисов в Kubernetes-кластер через DropApp и консоль (kubectl), понимание базовых манифестов (Deployment, Service, Ingress);
— Администрирование артефактов: публикация и скачивание зависимостей в/из Nexus;
— Базовая настройка сетей: правка конфигов Nginx для маршрутизации трафика внутри кластера;
— Обслуживание БД: написание простых скриптов миграций для PostgreSQL в тестовых средах;
— Мониторинг и поддержка: отслеживание статусов подов, логов и метрик в Istio/K8s, помощь команде в решении инцидентов на небоевых стендах.
Требования:
— Образование: неоконченное или полное высшее техническое (Компьютерные науки, Прикладная математика — будет плюсом);
— Опыт: от 0 до 1 года коммерческого опыта;
— Рассматриваются стажеры и выпускники с сильным теоретическим бэкграундом;
— Hard skills (база): уверенное знание Linux (командная строка, базовые утилиты);
— Базовое понимание архитектуры микросервисов;
— Понимание жизненного цикла приложения: код -> сборка -> образ -> контейнер;
— Опыт работы с Git (коммиты, ветки, Pull Request) в Bitbucket/GitHub;
— Дополнительный плюс (будет преимуществом): опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, VK Cloud);
— Понимание принципов работы Service Mesh (Istio);
— Начальные знания языка Groovy или Python для написания скриптов в Jenkins;
— Личные качества: готовность учиться новым внутренним инструментам, внимательность к деталям, умение искать информацию и задавать вопросы, ответственность за результат.
Условия:
— Работа в стабильной и динамично развивающейся ИТ-компании EGAR;
— График работы с 9:00 до 18:00 (гибкое начало рабочего дня обсуждается);
— Конкурентный уровень заработной платы, обсуждаемый на собеседовании;
— Полноценная проектная команда с четким разделением ролей;
— Оперативное решение организационных вопросов;
— Возможность профессионального роста (вертикального или горизонтального);
— Возможности обучения (курсы, сертификация);
— Бонусы по реферальной программе за успешную рекомендацию;
— Дополнительно 4 дня в год по болезни без больничного листа (sick day);
— Расширенный пакет ДМС, включая стоматологию;
— Сохранение баланса между работой и личной жизнью.
juniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка;
— Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
— Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода — R&D и прикладное использование;
— Настраивать мониторинг продакшн-моделей: алерты, анализ дрейфа, реакция на инциденты, процессы;
— Интегрировать внешние источники скоров (телеком, БКИ и т.п.) — от оценки экономики поставщика до организации ретро и коммуникации с закупками и юристами;
— Работать напрямую с заказчиками, доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта;
— Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик;
— Автоматизировать процессы обработки и анализа данных.
Требования:
— Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них минимум 1-2 года в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах — в банке или финтехе;
— Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
— Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения на практике;
— Полный жизненный цикл ML — от фича-инжиниринга до деплоя и мониторинга в проде;
— Опыт с MLflow или аналогом;
— Отличные знания SQL, умение писать сложные запросы, включая оконные функции;
— Опыт работы с большими данными — ClickHouse / Vertica / Spark / Hadoop;
— Бизнес-ориентированность — умение считать экономический эффект модели и объяснять заказчику технические метрики на языке бизнеса;
— Самостоятельность в проектах — способность взять кейс с нуля и довести до прода без постоянного контроля;
— Умение работать с данными и видеть закономерности и людей за ними;
— Навыки работы с инструментами визуализации данных;
— Гибкость и умение быстро переключаться между задачами.
Будет плюсом:
— Опыт построения realtime-моделей и их интеграции в продукты;
— Опыт с графовыми методами и графовыми БД;
— Опыт интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров;
— Опыт наставничества и менторинга младших сотрудников;
— Знание регуляторики ЦБ в части антифрода.
Задачи:
— Реализация полного цикла разработки моделей и ML-решений: от постановки задачи до передачи на внедрение и мониторинг
— Генерация ML-решений для задач бизнеса, формирование бизнес-требований моделей и технических заданий для смежных команд
— Выполнение проектных задач в установленные сроки
— Подготовка отчетов, технических заданий для MLOps и Data Engineering, поиск данных
Требования:
— Опыт работы с ML в банковском, финансовом, телекоммуникационном или ритейл секторе от 5 лет
— Уверенное владение Python, PySpark и глубокое знание алгоритмов машинного и глубокого обучения
— Способность поддерживать full-stack разработку: от сбора требований до реализации, документации и мониторинга
— Развитые soft-skills и опыт написания технических заданий, бизнес-требований и проектной документации
— Высшее техническое, финансово-математическое или экономическое образование
Условия:
— Удаленный формат работы
— Официальное оформление в штат компании Selecty
— Конкурентный оклад и дополнительное медицинское страхование с стоматологией
Задачи:
— глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
— опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок
— разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
— разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
— анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
— построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.
Требования:
— глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
— продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
— понимание принципов микроэкономики и теории цен
— опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
— продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
— опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse)
— будет плюсом: опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).
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.
Задачи:
— разработка классических LLM агентов
— разработка tools для агентов, а также skills-инструкций для LLM
— воспроизведение основных паттернов разработки в продуктовой парадигме
— участие в обсуждении требований с бизнес-заказчиками
— контроль качества agent-pipeline
— декомпозиция верхнеуровневых задач на исполнимые в рамках разработки
— вывод в production llm-приложений, agent'ских систем.
Требования:
— знания в области: математических анализ, линейная алгебра, Deep Learning, Classic ML, Python (async, fastapi, Semaphore)
— высшее образование (МГУ, Физтех, ВШЭ, РЭШ и тд)
— понимание построенных целевых решений, предложения по внесению изменений в архитектуру
— опыт работы в open-source LLM (GLM5.2, qwen 3.5, etc)
— знание фреймворков LangChain, LangGraph, fastapi, huggingface, а также regex и иных библиотек по обработке текста
— vanilla RAG, Advanced RAG, работа с контекстом llm
— базовое знание принципов промышленной разработки на python (SOLID, Singleton)
— базовый MLops (работа с version control, CI/CD)
Будет плюсом:
— опыт работы с openclaw, его форками
— использование llm GigaChat, Kandinsky
— опыт работы в финтехе
— опыт использования и доработки OCR.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— 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.
Проект по созданию аналитической платформы на базе ИИ — единая экосистема для работы с данными. Продукт собирает информацию из разных источников, обрабатывает её и предоставляет руководству и аналитикам инструменты мониторинга, поиска и прогнозирования (включая чат-ботов).
Задачи:
— Анализировать и исследовать данные — проводить первичный EDA, выявлять закономерности и аномалии в данных
— Предобрабатывать и очищать данные — разрабатывать скрипты для трансформации, нормализации и feature engineering, подготавливать датасеты для обучения моделей
— Разрабатывать, настраивать и оптимизировать LLM-пайплайны
— Обучать и дообучать ML-модели
— Оценивать и интерпретировать результаты — анализировать метрики качества моделей, выявлять причины ошибок и предлгать пути улучшения
— Генерировать гипотезы, проверять их значимость и внедрять в рабочие процессы
Требования:
— Знание языков программирования (Python)
— Навыки применения numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow или pytorch, опыт решения NLP задач, знание статистики и линейной алгебры, трансформация и подготовка данных
— Будет преимуществом: Опыт участия в ML соревнованиях, курсы DS школ
Условия:
— Возможность работы в комфортном офисе г. Москва
— Внутренние семинары, внутренние митапы
— Техника для комфортной работы
— ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи
— Сессия профессионального развития с планом индивидуального развития для каждого сотрудника
Задачи:
— Разработка ПО для измерительных устройств и технологических контроллеров.
— Встраивание новых функций в уже имеющееся ПО, поиск и устранение ошибок.
— Участие в формировании общей архитектуры и требований к прикладному ПО.
— Отладка ПО в составе аппаратно-программных комплексов (работа с "железом").
— Тестирование и проведение измерений.
— Автоматизация тестирования и обработки результатов измерений.
— Написание технической документации.
Требования:
— Высшее техническое или физико-математическое образование.
— Знание языка программирования Python.
— Знание математики и физики на уровне базовых курсов технического вуза и умение применять эти знания для анализа и обработки результатов измерений.
— Умение работать с измерительными устройствами.
— Готовность разбираться с новым незнакомым оборудованием всеми возможными способами: документация (в том числе на английском языке), обращения в техподдержку, поиск ответов на форумах и в сообществах.
— Готовность работать с "железом", базовые навыки по сборке и подключению различного оборудования.
— Умение работать в команде и с чужим кодом.
— Грамотная письменная и устная речь, готовность объяснять и документировать свои действия.
Желательно:
— Знание языков программирования C и C++.
— Опыт системного программирования в ОС Linux.
— Опыт программирования микроконтроллеров на языке C (STM32, Texas Instruments, NXP и др.).
— Опыт написания полноценной документации (в том числе по ГОСТ).
— Опыт работы с промышленной автоматикой.
— Опыт разработки электронных схем и представление о проектировании печатных плат.
— Опыт разработки документации для реальных устройств.
Условия:
— Работа очная.
— 8-часовой рабочий день, фиксированный график.
— Расписание можно адаптировать: начало рабочего дня 8-10 часов, конец 16-21 час.
— Трудоустройство на неполную ставку обсуждается при работе не менее трёх полных рабочих дней в неделю.
— Заработная плата 140 000 - 200 000 рублей в месяц, оплата по фактическому рабочему времени.
— Оплачиваемый отпуск и государственные праздники, оплата больничных.
— Испытательный срок 1-3 месяца.
— Офис на проспекте Вернадского (недалеко от м. Университет / м. проспект Вернадского).
— В офисе есть чай, кофе и сладости.
— Бесплатные обеды.
— Частичная компенсация ДМС.
Задачи:
— Изучить готовый софт и методологию, погрузиться в систему
— Запустить полный цикл автоматической генерации контента: трендвотчинг → идеи → сценарии → визуал → озвучка → публикация
— Настроить AI UGC — генерацию ИИ-аватаров для рекламы без инфлюенсеров
— Выстроить мультиаккаунтинг: автоматическое ведение сеток аккаунтов
— Обеспечить стабильный поток условно-бесплатного трафика (УБТ) без прямых платежей соцсетям
— Настроить автоматическую дистрибуцию контента и сбор статистики
— Масштабировать рабочие связки: одно усилие → х3–5 результат
— Монетизация через партнёрские программы (дейтинг, CPA, AdSense), белые проекты, маркетплейсы, Telegram-каналы
Требования:
— Опыт в арбитраже трафика, SMM или трафик-менеджменте от 1 года
— Умение разбираться в готовых инструментах и запускать их по инструкции
— Навык работы с нейросетями (текст, визуал, озвучка)
— Опыт работы с внешними сервисами: антидетект, парсеры, API
— Аналитическое мышление: считать, тестировать, масштабировать
— Самостоятельность и проактивность
Будет плюсом:
— Мультиаккаунтинг, антидетект-браузеры
— Трендвотчинг и парсинг контента
— AI UGC и генерация ИИ-аватаров
— Партнёрские программы (дейтинг, CPA, AdSense)
— Маркетплейсы и товарный трафик
— Telegram-каналы
— Базовые навыки работы со скриптами (Python, JS)
Условия:
— Готовая система: софт, скрипты, методология
— Доход обсуждается индивидуально, зависит от опыта и готовности взять ответственность за результат
— Фикс + процент
— Удалённый формат и гибкий график
— Доступ к закрытой информации и связкам
Тестировать разрабатываемое программное обеспечение и аппаратные средства в составе программно-аппаратных комплексов; Создавать и собирать тестовые стенды: выполнять монтаж и коммутацию оборудования, подключать периферийные устройства;
Проверять новые возможности CRM: от требований и критериев приёмки до API, интерфейса, интеграций и поведения после релиза; Проводить исследовательское тестирование, находить граничные случаи, проверять права доступа, корректность данных и обработку ошибок;
Брусника ищет Аналитика данных, который возьмет на себя полное сопровождение аналитических инструментов и показателей. Контролировать качество данных в системе.
автоматизировать процессы сборки, деплоя и конфигурирования приложений с помощью Jenkins, Helm, Kustomize и ArgoCD. поддерживать релизные процессы, DevSecOps.
Задачи:
— работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
— разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
— проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
— выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
— обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 2х лет
— техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
— понимание теории вероятностей и статистики
— уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
— владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
— плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— 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.
Задачи:
— Поиск и анализ данных, проведение исследований;
— Подготовка аналитических материалов по различным направлениям, включая презентации, аналитические записки, отчеты;
— Участие в интервью с внешними и внутренними экспертами;
— Участие в конференциях и круглых столах.
Требования:
— Высшее образование, широкий кругозор;
— Навык структурного мышления;
— Инициативность;
— Умение доводить начатое до конца, работать в условиях неопределенности;
— Технический бэкграунд и/или инженерное и/или естественно-научное образование будет плюсом;
— Владение SQL или Python будет преимуществом;
— Опыт аналогичной работы будет преимуществом.
Условия:
— Заработная плата, соответствующая опыту и навыкам;
— Оформление согласно ТК РФ;
— Срочный трудовой договор;
— График работы 5/2 с 9.00 до 18.00, пятница с 9.00 до 16.45;
— Место работы: м. Бауманская, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1;
— Возможное бронирование работников от призыва на службу по мобилизации и учебно-военных сборов;
— Социальный пакет: медицинское обслуживание в собственной поликлинике, служба психологической поддержки, спорткомплекс, базы отдыха, детский лагерь.
ОфисМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 17 · Job Hunters