Вакансии

Ждут преподавателя физики, который любит предмет и умеет заинтересовать учеников. Требования: подтверждённый опыт подготовки к ОГЭ/ЕГЭ или олимпиадам, умение просто объяснять и проверять понимание, использование простых примеров вместо сухой теории, эмпатия, терпение и умение находить подход к разным ученикам, желание работать в команде, а не индивидуально. Задачи: — проводить онлайн-занятия в Яндекс Телемосте — закрывать пробелы и готовить к ОГЭ/ЕГЭ — давать и проверять домашние задания — работать по готовым материалам: конспекты, банк задач

Задачи: — Физикадан сабақ өткізіп, оқушыларды ҰБТ-ға дайындау. — Тақырыптар мен есептерді талдап, формулаларды жай жаттатпай, есептің шығару логикасын түсіндіру. — Әртүрлі деңгейдегі есептерді таңдау және өзің құрастыру. — Оқушылардың прогресін бақылап, баллдың өсуіне кедергі болып тұрған тақырыптармен жұмыс істеу. — Академиялық командамен бірге оқу материалдары мен оқыту тәсілдерін жақсарту. Требования: — Физиканы жоғары деңгейде білу және әртүрлі деңгейдегі есептерді сенімді шығару. — Оқушыларды ҰБТ-ға дайындау тәжірибесі немесе ҰБТ форматын жақсы білу. — Сабақты құрылымды өткізіп, күрделі тақырыптарды қарапайым әрі түсінікті тілмен жеткізу. — Физикадан есептерді өзің құрастырып, олардың күрделілік деңгейін анықтау. — Оқушының нәтижесі маңызды болуы. Условия: — Жалақы 250,000 ₸ + қосымша жұмыс үшін бонустар. — График 5/2, 16:00–22:00. — Оқытуда өз идеяларыңа еркіндік, өз тапсырмаларыңды, тәсілдеріңді және шешімдеріңді ұсыну мүмкіндігі. — Компанияның өсуімен бірге академиялық бағыттың дамуы. — Жыл сайын үздік қызметкерлерді марапаттау: ақшалай сыйлық, MacBook немесе саяхатқа жолдама. — Командалық іс-шаралар мен тимбилдингтер.

Задачи: — проводить онлайн-занятия в Яндекс Телемосте — закрывать пробелы и готовить к ОГЭ/ЕГЭ — давать и проверять домашние задания — работать по готовым материалам: конспекты, банк задач Требования: — есть подтверждённый опыт подготовки к ОГЭ/ЕГЭ или олимпиадам — умеешь объяснять просто и видишь, понял ли ученик на самом деле — объясняешь «на пальцах», через простые примеры, а не сухую теорию — эмпатичен(на), терпелив(а), находишь подход к разным ученикам — хочешь расти в команде, а не репетиторствовать в одиночку

Мы ищем самостоятельного и системного маркетолога, который поможет нам продвигать корпоративное обучение и привлекать новых B2B-клиентов. • Разрабатывать B2B-маркетинговую стратегию образовательных проектов.

FMCG-компания в поиске Старшего внутреннего аудитора, который будет проводить аудиторские проверки структурных подразделений Компании на предмет соблюдения требований законодательства и локальных нормативных актов, эффективного использования ресурсов, а также участвовать в оценке рисков и разработке рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов.

Обязанности: Разработка цифровых двойников: Создание, калибровка и верификация многодоменных физических моделей (digital twins) электромеханических приводов, систем управления, а также радиоакустических устройств. Опыт работы: От 2-х лет коммерческого или проектного опыта физического и алгоритмического моделирования.

• Разрабатывать B2B-маркетинговую стратегию образовательных проектов. • Анализировать рынок корпоративного обучения, целевые отрасли и компании.

▪️Разработка и развитие модуля Demand Planning. ▪️Проектирование и реализация высоконагруженных алгоритмов прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов.

Задачи: — Развитие продукта, построение системы работы с данными, усиление процессов и консультирование бизнеса по вопросам точек роста. — Анализ игровой экономики, баланса, поведения игроков и других аспектов игрового продукта. Требования: — Опыт работы продуктовым или маркетинговым аналитиком не менее 2,5 лет, общий опыт в аналитике от 4 лет. — Высшее физико-математическое или техническое образование и/или быстрый карьерный рост в крупных продуктовых компаниях с большим объемом данных (например, Avito, Yandex, inDrive). — Уверенные технические навыки в SQL, Python, мощная математическая и статистическая база, опыт работы с AB-тестами. Условия: — Работа удалённо из любой страны, при этом у компании есть офисы в Армении, Грузии, Казахстане, Сербии, Кипре. — Использование современного технического стека: databricks, pyspark, AWS, Appsflyer, Amplitude, S3, Airflow, Redshift, Monte Carlo. — Аналитики работают с данными через SQL и Python в Jupyter/Databricks ноутбуках, создают прототипы дашбордов в Tableau.

Location: Москва Дивизион Исследования и аналитика — дивизион внутри Блока «Люди и культура» Сбера, который занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в HR-процессы банка. Сейчас мы ищем в команду python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в HR-процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.). Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности * анализ прототипов AI-агентов от Data Scientist'ов * оптимизация инференса моделей, LLM и RAG-пайплайнов * доведение решений до production-ready кода (тесты, типизация, логирование) * интеграция агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka. Требования * опыт разработки на Python от 2 лет, умение писать чистый, тестируемый код * практический опыт доведения прототипов AI-агентов до продакшена * знакомство с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др.) * опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных * опыт работы с параллелизмом и асинхронностью * английский язык на уровне B1 (Intermediate). Будет плюсом: * опыт работы с Kafka, Elastic/OpenSearch, FastAPI, Docker * высшее техническое или физико-математическое образование * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * гибридный формат работы. Кутузовский проспект 32 к.1 * 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: — организация пайплайнов потоков данных (конвейера движения данных в компании); — разработка, поддержка и оптимизация производительности Корпоративного Хранилища Данных (EDWH); — разработка и настройка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных (сбор, структурирование и обеспечение сохранности данных); — настройка инфраструктуры для обеспечения качества данных; — разработка BI дашбордов, визуализации данных. Требования: — опыт работы с технологиями Greenplum или другой MPP СУБД, ClickHouse, Airflow; — хорошее знание SQL и реляционных баз данных (желательно Greenplum или PostgreSQL), опыт написания сложных запросов; — хорошее знание Python; — знание современных технологий обработки больших данных; — высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика). Условия: — официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный); — льготы сотрудника аккредитованной ИТ компании (ипотека, отсрочка от армии); — ДМС со стоматологией, льготное ДМС для родственников; — компенсация оплаты больничного до оклада; — оплата мобильной связи, материальная помощь, скидки на занятия иностранными языками, оплата профессионального обучения, посещения конференций, компенсация процентов по ипотеке; — возможность профессионального и материального роста; — ежегодные выездные IT конференции, митапы, техтолки; — возможность стать амбассадором компании; — регулярные встречи вне офиса.

Программа ML Residency — это возможность принять участие в исследованиях мирового уровня в сфере машинного обучения. Программа ML Residency — это возможность принять участие в исследованиях мирового уровня в сфере машинного обучения. Организаторы программы — Yandex Research и ВШЭ. Резиденты смогут заниматься прикладными и теоретическими исследованиями в области машинного обучения, работать над сложными проектами, публиковаться на NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR и других ведущих научных конференциях, вносить вклад в высокотехнологичные сервисы. Участники программы будут сотрудничать с коллегами из Яндекса, ведущих мировых университетов и корпоративных лабораторий и смогут посещать курсы по машинному обучению в Школе анализа данных. Резиденты будут работать вместе с исследователями Yandex Research, которые выступят в роли наставников и кураторов. Совместно они выберут одну из проблем в области компьютерного зрения, речевых и диалоговых систем, обработки естественного языка или другой области машинного обучения, а затем разработают решение этой проблемы. Результатами работы могут стать научные публикации, внедрение в продукты Яндекса или проекты с открытым кодом. Чем вы будете заниматься: * Развивать техническое и теоретическое понимание современного машинного обучения * Изучать литературу по машинному обучению и погружаться в выбранную область * Учиться выявлять новые проблемы и предлагать их решения * Развивать навыки академического письма и устных выступлений Требования * Специалист с любым уровнем подготовки — от студента в области машинного обучения до опытного исследователя из смежных дисциплин, например: математики, физики, химии, компьютерных наук или лингвистики * Имеете хорошее фундаментальное образование, искренне увлечены машинным обучением и мечтаете изменить мир к лучшему

Задачи: — Разработка и поддержка интерактивного справочника промышленных объектов и логистических цепочек с геовизуализацией. — Проектирование и внедрение аналитических инструментов и систем быстрого семантического поиска по большим массивам данных. — Создание и оптимизация цифровой библиотеки документов с интеллектуальным поиском по параметрам и ключевым словам. — Перевод документооборота института на единую цифровую платформу, интеграция новых сервисов и автоматизация процессов. — Разработка и сопровождение программных моделей для научно-исследовательских задач. — Взаимодействие с исследовательскими и инженерными командами для сбора требований и внедрения новых решений. Требования: — Высшее техническое образование (ИТ, математика, физика, смежные). — Опыт промышленной разработки от 2 лет. — Понимание жизненного цикла ПО, процессов разработки, контроля версий (Git), трекинга задач. — Опыт работы в замкнутых контурах, знание требований к информационной безопасности в госсекторе. — Готовность работать в изолированной сети без доступа к публичному интернету. — Ответственность, ориентация на результат, умение работать с научной и технической документацией. Условия: — График работы 5/2, понедельник-пятница, с 8:30 до 17:30 (возможны варианты). — Оформление на работу по ТК РФ. — Выплата заработной платы осуществляется 2 раза в месяц. — Выплата ежемесячной премии, а также денежного вознаграждения по итогам года (13 зарплата). — При предоставлении ежегодного основного отпуска выплачивается материальная помощь (после года работы в Институте). — Повышение квалификации за счет работодателя. — Льготы для семей с детьми. — Стимулирование начинающих специалистов. — Указание предпочитаемого уровня дохода и готовности к работе в офисе без гибрида.

Задачи: — Разработка и доработка backend на PHP (Symfony) и frontend на React/TypeScript. — Проектирование и поддержка интеграций по REST API, работа с очередями сообщений RabbitMQ. — Работа с данными в PostgreSQL: структура хранения, оптимизация запросов. — Реализация механизмов автогенерации файлов (отчёты, протоколы, документы) и обработки транзакционных файлов. — Оценка трудоёмкости задач, проектирование решений, написание тестов к своему коду. — Работа по автоматизированному процессу сборки и деплоя на GitLab CI. Требования: — Высшее техническое образование (ИТ, прикладная математика или информатика, радиоэлектроника, физика). — Опыт в ИТ от 3 лет, в том числе за последние 4 года. — Уверенное владение PHP и/или JavaScript/TypeScript, опыт с Symfony и/или React. — Знание PostgreSQL, RabbitMQ, Git, Linux на рабочем уровне, понимание ООП. — Навыки кроссбраузерной и адаптивной вёрстки, если работаете с JavaScript/TypeScript. — Отсутствие административного наказания в виде дисквалификации и конфликта интересов с заказчиком. — Плюсом будет опыт с Zend, написание автотестов, опыт работы с YouTrack. Условия: — Рабочее время по графику заказчика: пн–пт с 9:00 до 18:00 по Москве, обед 13:00–14:00. — Время работы по задачам фиксируется в трекере заказчика, учёт идёт с момента принятия задачи в работу. — Заказчик вправе установить на рабочее оборудование ПО, контролирующее рабочие операции и скорость выполнения задач. — Возможна необходимость присутствия на объектах ИТ-инфраструктуры заказчика и участия во встречах очно или онлайн. — Работа по почасовой модели с прозрачным учётом времени.

Задачи: — Разработка геймплейных механик на C++: создание акторов, компонентов, сабсистем и интерфейсов. — Настройка логики через Blueprints и Data Assets для изменения контента и баланса без переписывания кода. — Полное участие в разработке проектов, включая рефакторинг существующего кода. — Участие в тестировании разрабатываемых проектов. — Взаимодействие с геймдизайнерами и командой через GitLab, включая работу с сабмодулями и Git LFS. Требования: — Опыт работы в сфере Game Dev. — Опыт работы с командами разных направлений. — Уверенное владение C++, включая написание и оптимизацию кода, создание классов, компонентов и игровой логики. — Знание принципов ООП и паттернов проектирования. — Умение читать чужой код, выполнять точечный рефакторинг, работать с Git и проводить код-ревью. — Навыки создания и оптимизации сложных логик с помощью Blueprints. — Понимание, когда использовать Blueprints, а когда C++ для повышения производительности. — Знание принципов репликации, синхронизации и предсказания в многопользовательских играх. — Опыт работы с клиент-серверной архитектурой. — Знание методов оптимизации производительности (LOD, снижение draw calls, настройка освещения и физики). — Умение профилировать и анализировать производительность с помощью Unreal Insights и профилировщиков CPU/GPU. — Понимание технических и UX/UI особенностей разработки для VR/AR. — Владение системой контроля версий Git. — Понимание архитектуры игрового движка Unreal Engine. — Умение программировать с AI-ассистентами (Cursor, Copilot, ChatGPT) будет плюсом. — Активное изучение VR/AR/MR технологий и интерес к играм в этих областях приветствуются. Условия: — Испытательный срок 1 месяц. — Участие в доработке текущего проекта и создании новых. — Возможность официального трудоустройства. — Гибридный формат работы с обязательным посещением офиса. — График работы 5/2 с 10:00 до 19:00. — Офис расположен в Бизнес-квартале АРМА. — Заработная плата 170 000 рублей в месяц.

Location: Москва Наша команда строит Единую агентскую платформу. Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность. В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка. Примеры направлений, которыми мы занимаемся: * SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge; * Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов; * AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов. Ожидаем от кандидата опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты), а также владение современными инструментами разработчика (agent-driven development). Обязанности * адаптировать код из open-source и от RnD-команд под требования и специфику платформы * проектировать сервисы для агентского окружения с LLM под капотом * подбирать критерии успеха, метрики для оценки качества работы агентов, формировать тестовые корзины для агентов * изучать SotA-решения от лидеров рынка, составлять обзоры. Требования * высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science * опыт от 2 лет в ML, NLP, LLM, AI-агентах * уверенное знание Python, пишете код, который уходит в прод: есты, ревью, код-стайл * английский B2 и выше для чтения статей и документации. Условия * владение современными инструментами разработчика (agent-driven development) * публикации, доклады, open source.

Задачи: — Разбираться в существующем ML-проекте и чужом коде — Анализировать текущую реализацию модели и предлагать улучшения — Оптимизировать объем прогнозных данных для загрузки в Macromine — Работать с большими массивами геологических данных — Настраивать предобработку и постобработку данных — Уменьшать размер блоков и исключать или корректно обрабатывать неинформативные участки данных, например сланцы — Участвовать в развитии ML-процесса: разработка, оптимизация, обучение и доработка модели — Взаимодействовать с разработчиком, который уже работал над проектом, и с консультантами-геологами — Работать частично как разработчик, частично как технический консультант по ML — Обучение модели на содержание полезных компонентов — Определение физико-механических свойств — Возможная работа с данными опробования — Возможная работа с геофизическими данными Требования: — Уверенное владение Python — Знание ML-моделей, умение обучать, анализировать и оптимизировать их — Опыт работы с большими массивами данных — Способность быстро погружаться в существующий код и проект — Умение анализировать архитектуру решения, а не только писать код — Готовность предлагать улучшения, а не просто выполнять задачи по ТЗ — Умение работать самостоятельно и в команде — Готовность быстро включиться в проект и работать с боевыми задачами Будет плюсом: — Опыт в геологии, геологоразведке, горнодобывающей отрасли или смежных доменах — Опыт работы с пространственными/геологическими данными — Опыт оптимизации ML-пайплайнов — Опыт интеграции ML-решений с внешним ПО — Понимание работы с данными для подготовки к визуализации или загрузке в сторонние системы Условия: — Полная удалённая работа по московскому часовому поясу — Хорошая команда и возможность развития

Задачи: — Развивать методологию финансовой оценки бизнес-инициатив всех направлений бизнеса Группы и превращать её в инструменты для AI-агента. — Проводить аналитику и разрабатывать методологию финансовой оценки. — Проектировать алгоритмы сбора, обработки и анализа данных и реализовывать их на SQL, Python, Pyspark. — Превращать алгоритмы в полноценные инструменты для AI-агента. — Описывать бизнес-требования для автоматизации на внутренних платформах. — Сопровождать разработчиков в процессе автоматизации. — Проверять и принимать готовые решения. — Отвечать за прохождение идеи от методологии и прототипа до работающего инструмента для AI-агента. Требования: — Высшее образование в области экономики, финансов, математики или физики. — Знание экономики и корпоративных финансов. — Знание математической статистики, эконометрики, понимание принципов A/B-тестирования и альтернативных методов оценки эффектов. — Уверенное владение SQL и Python, опыт работы со Spark будет плюсом. — Знание английского языка. — Навыки работы с GenAI решениями. — Опыт работы в сфере финансов, рисков или анализа данных от 0 до 5 лет (junior и middle). — Личностные качества: самостоятельность, системное и критическое мышление, структурность, коммуникабельность, исследовательский интерес, целеустремлённость, умение доводить дело до конца. Условия: — Полная занятость. — Конкурентная заработная плата (финальное значение определяется по итогам собеседований). — ДМС, корпоративное обучение, фитнес. — Перспективы карьерного роста.