Вакансии

Location: Canada (Remote) Grafana Labs is the company behind Grafana Cloud, the fully managed observability platform trusted by more than 10,000 organizations to ensure reliability, resolve incidents faster, and optimize telemetry at scale. Built on open source and open standards and designed for interoperability across any stack, Grafana Cloud brings AI to observability and observability to AI, giving teams (and their agents) unified visibility so they can see, understand, and act on all their disparate data, wherever it lives, and move at the speed of their ambitions. Customers, including Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft, and Salesforce, rely on Grafana Labs. We are a 100% remote company with team members across 40+ countries, backed by leading investors including Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, and Lead Edge Capital. Learn more at grafana.com and follow us on LinkedIn and X . We’re scaling fast and staying true to what makes us different: an open-source legacy, a global collaborative culture, and a passion for meaningful work. Our team thrives in an innovation-driven environment where transparency, autonomy, and trust fuel everything we do. You may not meet every requirement, and that’s okay. If this role excites you, we’d love you to raise your hand for what could be a truly career-defining opportunity. This is a full-time remote opportunity. We are considering candidates based in the US and Canada only, within the Eastern or Central time zones. The Opportunity: We are building Mobile Session Replay: a way for teams to see what users actually experienced in their iOS, Android, Flutter and React Native apps, inside Grafana Cloud. Session Replay connects frontend signals to session-level evidence, so engineers can investigate production issues faster and with more confidence. Web replay is already available publicly. Mobile replay extends the same story to native apps as part of our Digital Experience Monitoring (DEM) strategy. We are starting with Android. A working prototype already exists, and you will help turn it into a product customers can trust. The plan is to push ahead from there: iOS next, then our Flutter, React Native and OpenTelemetry mobile SDKs, so customers get a consistent replay experience across platforms. As a company we are remote-first and global, we embrace people of different experiences and backgrounds to build diverse teams where every person brings a new perspective to the software. We are looking for Staff Mobile Engineers who are passionate about working with data and providing seamless experiences for our customers to join our growing team! What you'll be doing As a Staff Mobile Engineer you will be the technical lead for mobile capture and replay, working across the device, the ingest path and the player. Specifically, you will: Own the on-device replay library end to end, starting with Android and extending to iOS. Make privacy a default, designing masking and consent controls so sensitive data never leaves the device. Keep the overhead low and measure it on real devices, protecting startup time, UI responsiveness, battery, memory, network use and disk, and profiling the impact of capture and masking while the app is actively being used. Give customers controls to trade fidelity against cost. Build the integration layer so customers do not copy demo glue code: adapters that tie replay to the active RUM session, sampling decisions and screen or navigation changes. Work across the stack with Frontend and Mobile Observability teams on the capture, upload and storage pipeline, session inactivity handling, the timeline player and the mobile sessions and replay experience in Frontend Observability. Evaluate the format and API tradeoffs rather than assuming the current prototype approach is final. Define quality and compatibility: automated tests, CI, device and OS coverage, and backwards-compatible upgrade paths for an SDK that customers cannot easily update. Engage directly with customers: join calls, gather structured feedback, and help teams instrument and adopt Mobile Session Replay Mentor engineers and help grow technical leadership in the team We invest heavily in developer productivity. You can use modern AI coding assistants as part of your daily workflow (your choice of tools, within security guidelines), backed by a company-funded usage budget so you can iterate quickly without unnecessary friction. We encourage pragmatic AI-assisted development: faster prototyping, test generation, refactors, documentation, and incident follow-ups—always with strong code review and quality standards. You'll also have access to the latest frontier models from OpenAI, Anthropic, and Google. Technologies you'll work with Kotlin (primary, Android-first) and Swift (iOS) Android media and graphics APIs (MediaCodec / H.264 encoding, view and window capture, Jetpack Compose and View-based UIs) Faro (Flutter and React Native SDKs) and OpenTelemetry Android and iOS SDKs Go (collector and ingest services) and TypeScript / React (player and Frontend Observability UI), as you partner across the stack OLAP Database / Object storage (S3) Kafka/Warpstream Grafana ecosystem (Mimir, Loki, Tempo, etc.) What makes you a great fit You are comfortable working in a remote-first, globally distributed company. Communication is key, and you write and speak clearly in English You are collaborative, friendly, kind and respectful. We operate by consensus: you can contribute, disagree constructively, and commit to the team's decision You have deep native mobile engineering experience on Android (Kotlin/Java) or iOS (Swift/Obj-C). We are building Android first, so Android depth is a priority for the first hire. We are hiring across both platforms, and we do not expect you to be an expert in both, but you are willing to learn and contribute across platforms over time. You have built or maintained mobile SDKs or platform libraries used by external developers, and you care about developer experience, API design and safe upgrade paths You have worked on performance-sensitive code (startup time, memory, battery, network efficiency, background execution limits) and make pragmatic tradeoffs You are comfortable with media and rendering pipelines on mobile: capturing screen content, working with frames or bitmaps, and encoding or handling video You are comfortable owning a product from 0 to 1 in ambiguous problem spaces. You can break large problems into increments and work autonomously You take a user-centered approach, and you build understanding of customers' context and goals so you build the right thing You are thoughtful about privacy and security on user devices, including handling of sensitive data You use AI tools as a natural part of your engineering workflow, for exploration, code review or reasoning through design tradeoffs, and you are thoughtful about where they help and where they don't Bonus points for Prior work on mobile session replay, screen recording, or sampling for mobile telemetry Experience with video encoding (H.264, MediaCodec, AVFoundation) or on-device masking and redaction Familiarity with rrweb or web session replay concepts Experience with OpenTelemetry, crash reporting libraries or other observability open source Experience with cross-platform frameworks (React Native, Flutter) or building native bindings and bridges Experience with observability or debugging tools (Grafana, Datadog, New Relic, Sentry, etc.) Familiarity with mobile privacy, consent and platform policy requirements Experience with Go or TypeScript, since the work crosses into our ingest and player In Canada, the OTE (On-Target Earnings)/Base compensation range for this role is $192,891 - $231,469 CAD. Actual compensation may vary based on level, experience, and skillset as assessed throughout the interview process. All of our roles include Restricted Stock Units (RSUs), giving every team member ownership in Grafana Labs' success. We believe in shared outcomes—RSUs help us stay aligned and invested as we scale globally. *Compensation ranges are country specific. If you are applying for this role from a different location than listed above, your recruiter will discuss your specific market’s defined pay range & benefits at the beginning of the process. Why You’ll Thrive at Grafana Labs: 100% Remote, Global Culture - As a remote-only company, we bring together talent from around the world, united by a culture of collaboration and shared purpose. Scaling Organization – Tackle meaningful work in a high-growth, ever-evolving environment. Transparent Communication – Expect open decision-making and regular company-wide updates. Innovation-Driven – Autonomy and support to ship great work and try new things. Open Source Roots – Built on community-driven values that shape how we work. Empowered Teams – High trust, low ego culture that values outcomes over optics. Career Growth Pathways – Defined opportunities to grow and develop your career. Approachable Leadership – Transparent execs who are involved, visible, and human. Passionate People – Join a team of smart, supportive folks who care deeply about what they do. In-Person onboarding - We want you to thrive from day 1 with your fellow new ‘Grafanistas’ to learn all about what we do and how we do it. Balance is Key - We operate a global annual leave policy of 30 days per annum. 3 days of your annual leave entitlement are reserved for Grafana Shutdown Days to allow the team to really disconnect. *We will comply with local legislation where applicable. Equal Opportunity Employer: Grafana Labs is an equal opportunities employer. We welcome applications from everyone regardless of race, colour, nationality, origin, caste, sex, gender reassignment identity or expression, sexual orientation, age, religion or belief, disability, veteran status, genetic information, pregnancy, maternity, marital, family or carer status, or any other characteristic which is protected by local law. We believe that equality and diversity build a strong organisation, and we work hard to ensure that is the foundation of our organisation as we grow. Grafana Labs may utilize AI tools in its recruitment process to assist in matching information provided in CVs to job postings. The recruitment team will continue to review inbound CVs manually to identify alignment with current openings. #LI-Remote For information about how your personal data is used once you’ve applied to a job, check out our privacy policy .

Location: United States (Remote) Grafana Labs is the company behind Grafana Cloud, the fully managed observability platform trusted by more than 10,000 organizations to ensure reliability, resolve incidents faster, and optimize telemetry at scale. Built on open source and open standards and designed for interoperability across any stack, Grafana Cloud brings AI to observability and observability to AI, giving teams (and their agents) unified visibility so they can see, understand, and act on all their disparate data, wherever it lives, and move at the speed of their ambitions. Customers, including Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft, and Salesforce, rely on Grafana Labs. We are a 100% remote company with team members across 40+ countries, backed by leading investors including Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, and Lead Edge Capital. Learn more at grafana.com and follow us on LinkedIn and X . We’re scaling fast and staying true to what makes us different: an open-source legacy, a global collaborative culture, and a passion for meaningful work. Our team thrives in an innovation-driven environment where transparency, autonomy, and trust fuel everything we do. You may not meet every requirement, and that’s okay. If this role excites you, we’d love you to raise your hand for what could be a truly career-defining opportunity. This is a full-time remote opportunity. We are considering candidates based in the US and Canada only, within the Eastern or Central time zones. The Opportunity: We are building Mobile Session Replay: a way for teams to see what users actually experienced in their iOS, Android, Flutter and React Native apps, inside Grafana Cloud. Session Replay connects frontend signals to session-level evidence, so engineers can investigate production issues faster and with more confidence. Web replay is already available publicly. Mobile replay extends the same story to native apps as part of our Digital Experience Monitoring (DEM) strategy. We are starting with Android. A working prototype already exists, and you will help turn it into a product customers can trust. The plan is to push ahead from there: iOS next, then our Flutter, React Native and OpenTelemetry mobile SDKs, so customers get a consistent replay experience across platforms. As a company we are remote-first and global, we embrace people of different experiences and backgrounds to build diverse teams where every person brings a new perspective to the software. We are looking for Staff Mobile Engineers who are passionate about working with data and providing seamless experiences for our customers to join our growing team! What you'll be doing As a Staff Mobile Engineer you will be the technical lead for mobile capture and replay, working across the device, the ingest path and the player. Specifically, you will: Own the on-device replay library end to end, starting with Android and extending to iOS. Make privacy a default, designing masking and consent controls so sensitive data never leaves the device. Keep the overhead low and measure it on real devices, protecting startup time, UI responsiveness, battery, memory, network use and disk, and profiling the impact of capture and masking while the app is actively being used. Give customers controls to trade fidelity against cost. Build the integration layer so customers do not copy demo glue code: adapters that tie replay to the active RUM session, sampling decisions and screen or navigation changes. Work across the stack with Frontend and Mobile Observability teams on the capture, upload and storage pipeline, session inactivity handling, the timeline player and the mobile sessions and replay experience in Frontend Observability. Evaluate the format and API tradeoffs rather than assuming the current prototype approach is final. Define quality and compatibility: automated tests, CI, device and OS coverage, and backwards-compatible upgrade paths for an SDK that customers cannot easily update. Engage directly with customers: join calls, gather structured feedback, and help teams instrument and adopt Mobile Session Replay Mentor engineers and help grow technical leadership in the team We invest heavily in developer productivity. You can use modern AI coding assistants as part of your daily workflow (your choice of tools, within security guidelines), backed by a company-funded usage budget so you can iterate quickly without unnecessary friction. We encourage pragmatic AI-assisted development: faster prototyping, test generation, refactors, documentation, and incident follow-ups—always with strong code review and quality standards. You'll also have access to the latest frontier models from OpenAI, Anthropic, and Google. Technologies you'll work with Kotlin (primary, Android-first) and Swift (iOS) Android media and graphics APIs (MediaCodec / H.264 encoding, view and window capture, Jetpack Compose and View-based UIs) Faro (Flutter and React Native SDKs) and OpenTelemetry Android and iOS SDKs Go (collector and ingest services) and TypeScript / React (player and Frontend Observability UI), as you partner across the stack OLAP Database / Object storage (S3) Kafka/Warpstream Grafana ecosystem (Mimir, Loki, Tempo, etc.) What makes you a great fit You are comfortable working in a remote-first, globally distributed company. Communication is key, and you write and speak clearly in English You are collaborative, friendly, kind and respectful. We operate by consensus: you can contribute, disagree constructively, and commit to the team's decision You have deep native mobile engineering experience on Android (Kotlin/Java) or iOS (Swift/Obj-C). We are building Android first, so Android depth is a priority for the first hire. We are hiring across both platforms, and we do not expect you to be an expert in both, but you are willing to learn and contribute across platforms over time. You have built or maintained mobile SDKs or platform libraries used by external developers, and you care about developer experience, API design and safe upgrade paths You have worked on performance-sensitive code (startup time, memory, battery, network efficiency, background execution limits) and make pragmatic tradeoffs You are comfortable with media and rendering pipelines on mobile: capturing screen content, working with frames or bitmaps, and encoding or handling video You are comfortable owning a product from 0 to 1 in ambiguous problem spaces. You can break large problems into increments and work autonomously You take a user-centered approach, and you build understanding of customers' context and goals so you build the right thing You are thoughtful about privacy and security on user devices, including handling of sensitive data You use AI tools as a natural part of your engineering workflow, for exploration, code review or reasoning through design tradeoffs, and you are thoughtful about where they help and where they don't Bonus points for Prior work on mobile session replay, screen recording, or sampling for mobile telemetry Experience with video encoding (H.264, MediaCodec, AVFoundation) or on-device masking and redaction Familiarity with rrweb or web session replay concepts Experience with OpenTelemetry, crash reporting libraries or other observability open source Experience with cross-platform frameworks (React Native, Flutter) or building native bindings and bridges Experience with observability or debugging tools (Grafana, Datadog, New Relic, Sentry, etc.) Familiarity with mobile privacy, consent and platform policy requirements Experience with Go or TypeScript, since the work crosses into our ingest and player In US, the OTE (On-Target Earnings)/Base compensation range for this role is $189,374 - $227,249 USD. Actual compensation may vary based on level, experience, and skillset as assessed throughout the interview process. All of our roles include Restricted Stock Units (RSUs), giving every team member ownership in Grafana Labs' success. We believe in shared outcomes—RSUs help us stay aligned and invested as we scale globally. *Compensation ranges are country specific. If you are applying for this role from a different location than listed above, your recruiter will discuss your specific market’s defined pay range & benefits at the beginning of the process. Why You’ll Thrive at Grafana Labs: 100% Remote, Global Culture - As a remote-only company, we bring together talent from around the world, united by a culture of collaboration and shared purpose. Scaling Organization – Tackle meaningful work in a high-growth, ever-evolving environment. Transparent Communication – Expect open decision-making and regular company-wide updates. Innovation-Driven – Autonomy and support to ship great work and try new things. Open Source Roots – Built on community-driven values that shape how we work. Empowered Teams – High trust, low ego culture that values outcomes over optics. Career Growth Pathways – Defined opportunities to grow and develop your career. Approachable Leadership – Transparent execs who are involved, visible, and human. Passionate People – Join a team of smart, supportive folks who care deeply about what they do. In-Person onboarding - We want you to thrive from day 1 with your fellow new ‘Grafanistas’ to learn all about what we do and how we do it. Balance is Key - We operate a global annual leave policy of 30 days per annum. 3 days of your annual leave entitlement are reserved for Grafana Shutdown Days to allow the team to really disconnect. *We will comply with local legislation where applicable. Equal Opportunity Employer: Grafana Labs is an equal opportunities employer. We welcome applications from everyone regardless of race, colour, nationality, origin, caste, sex, gender reassignment identity or expression, sexual orientation, age, religion or belief, disability, veteran status, genetic information, pregnancy, maternity, marital, family or carer status, or any other characteristic which is protected by local law. We believe that equality and diversity build a strong organisation, and we work hard to ensure that is the foundation of our organisation as we grow. Grafana Labs may utilize AI tools in its recruitment process to assist in matching information provided in CVs to job postings. The recruitment team will continue to review inbound CVs manually to identify alignment with current openings. #LI-Remote For information about how your personal data is used once you’ve applied to a job, check out our privacy policy .

• Спроектировать и настроить AWS-архитектуру для ML-пайплайна: ingest, inference, хранение изображений, метаданных и результатов.

Both roles are for engineers who are comfortable working beyond isolated development tasks: building and improving data pipelines, dealing with performance and reliability, maintaining data quality, and contributing to migration and modernization work. 3+ years of experience, with Apache Airflow, Spark/PySpark, Snowflake, Kafka, AWS S3, Iceberg, and Parquet.

В команду разработки СХД требуется разработчик C++ для разработки S3-шлюза, расширяющего функциональные возможности СХД заказчиков. Задачи: анализ существующего кода проекта, выявление узких мест и областей для улучшений;

Задачи: проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые и надёжные пайплайны и ETL/ELT‑процессы; оптимизировать решения для хранилища данных;

Location: Екатеринбург Мы - команда сопровождения сервисов безопасности данных Сбера в Екатеринбурге. Обеспечиваем бесперебойную работу критически важных для всей страны цифровых продуктов. В связи с активным ростом экосистемы, расширением числа продуктов и усложнением ландшафта киберугроз, мы ищем профессионала, который разделит наши ценности: надежность, проактивность и постоянное развитие. Наши ключевые продукты: Борьба с дипфейками: разработка и сопровождение систем определения искусственно сгенерированного контента. Защита персональных данных: поиск конфиденциальной информации в массивах данных и её автоматическая деперсонализация. Безопасность документов: защита файлов, содержащих коммерческую тайну и чувствительную информацию клиентов. Обязанности ### **Чем предстоит заниматься:** * поддержка автоматизированной системы и её сервисов * релиз-менеджмент: сопровождение релизов, проведение приёмо-сдаточных испытаний, установка дистрибутивов на промышленные стенды * работа с ITSM процессами * обеспечение отказоустойчивости продукта * развитие мониторинга системы * управление конфигурацией инфраструктурных продуктов: PostgreSQL, Kubernetes, Kafka, Nginx, Ignite, Redis, S3 * автоматизация процессов управления, а так же разработка и поддержка процессов CI/CD (создание Jenkins Pipeline). Требования ### От кандидата ждем: * высшее образование * опыт работы с OS Linux (RHEL - предпочтительно) * работа с СУБД, составление SQL запросов * понимание современных DevOps-концепций и опыт использования средств автоматизации DevOps * понимание принципов виртуализации * владение скриптовыми языками программирования (Bash, Ansible, Python, Groovy) * опыт работы с Системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus) * опыт работы с Helm * опыт работы с GIT/Nexus, Atlassian стеком (BitBucket, Jira, Confluence). Будет плюсом: * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия ### Мы предлагаем: * работу в офисе Технохаб (Розы Люксембург, 56а) * стабильный оклад и социальную поддержку сотрудников * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * ипотека выгоднее на 4 п.п. и льготные условия кредитования для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм с возможностью поделиться с тремя близкими * скидки на продукты компаний-партнеров: Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и других * корпоративную пенсионную программу * корпоративное обучение за счет компании * реферальную программу для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей * корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры * мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.

Задачи: — Автоматизация резервного копирования данных Hadoop. Требования: — Практический опыт разработки и сопровождения процессов обработки данных на Apache Flink, включая работу с потоками данных, состоянием задач, checkpoint/savepoint, обработкой ошибок и перезапуском заданий. — Опыт работы с экосистемой Hadoop, особенно с HDFS: организация хранения данных, работа с файлами и каталогами, понимание распределённого хранения и отказоустойчивости. — Опыт разработки пайплайнов данных, настройки расписаний и зависимостей, контроля успешности выполнения. — Уверенное владение SQL и одним из языков разработки пайплайнов: Python, Java или Scala. — Понимание принципов резервного копирования и восстановления данных, включая целостность копий, повторный запуск после сбоя, контроль пропущенных и дублирующихся данных. — Опыт диагностики ошибок обработки данных по логам и метрикам, поиск причин сбоев и оптимизация производительности пайплайнов. — Опыт работы с Git, участие в code review и ведение технической документации. Желательно: — Опыт работы с Hive и другими компонентами Hadoop. — Опыт интеграции Flink с Kafka и источниками данных в Hadoop. — Опыт работы с Apache Airflow, Spark, S3-совместимыми хранилищами. — Опыт настройки мониторинга и алертинга в Grafana и Prometheus. Условия: — Удалённая работа. — Готовность оформления на 0,5 к заказчику. Локация: РФ. Занятость: фулл тайм.

О компании FANzino — B2B-провайдер игр нового формата в мире онлайн-гемблинга. Задачи: — Проектирование, внедрение и поддержка CI/CD пайплайнов с использованием GitLab CI/CD. — Развертывание, администрирование и масштабирование приложений в Kubernetes (K8s). — Управление доступами и развертывание систем Jira, Confluence. — Управление и оптимизация инфраструктуры на базе AWS (EC2, S3, RDS, VPC, IAM, EKS и др.). — Управление DNS. — Администрирование и глубокое понимание операционных систем Linux. — Настройка, мониторинг и обеспечение отказоустойчивости кластеров Kafka и NATS. — Управление и поддержка кластеров баз данных (PostgreSQL, MySQL, Clickhouse) включая репликацию, бэкапирование и восстановление. — Внедрение и поддержка систем мониторинга, логирования и оповещения (Prometheus, Grafana, ELK Stack). — Внедрение и проектирование PKI и SSH инфраструктуры управления доступами. — Обеспечение безопасности инфраструктуры и приложений. — Менторство и передача знаний младшим членам команды. — Поиск и устранение неисправностей, оптимизация производительности систем. Требования: — Опыт работы на позиции DevOps Engineer от 5 лет. — Экспертные знания Kubernetes: опыт развертывания, управления, масштабирования и траблшутинга кластеров. — Понимание архитектуры K8s. — Глубокие знания Linux: администрирование, сетями, файловыми системами. — Опыт работы с GitLab CI/CD: создание и поддержка сложных пайплайнов, интеграция с различными инструментами. — Практический опыт с Apache Kafka: установка, настройка, мониторинг, оптимизация производительности и обеспечение отказоустойчивости кластеров. — Уверенный опыт работы с AWS: проектирование и управление инфраструктурой, знание основных сервисов (EC2, S3, RDS, VPC, IAM, Route 53, CloudWatch, EKS). — Опыт администрирования кластеров баз данных: знание принципов репликации, резервного копирования, восстановления, мониторинга производительности. — Опыт работы с системами управления конфигурациями Ansible и инструментами Infrastructure as Code - Terraform. — Работа с предоставлением доступов через SSH, PKI. — Опыт работы с системами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK Stack, Zabbix). — Понимание принципов сетевой безопасности и опыт применения лучших практик. Будет плюсом: — Наличие сертификаций AWS (например, AWS Certified DevOps Engineer - Professional). — Сертификации Kubernetes (CKA, CKAD). — Опыт работы с другими облачными провайдерами (Azure, GCP). — Знание других брокеров сообщений (RabbitMQ, Redis Streams). — Опыт работы с сервис-мешами (Istio, Linkerd). Личные качества: — Сильные аналитические и навыки решения проблем. — Отличные коммуникативные навыки. — Умение работать в команде и самостоятельно. — Проактивность и желание развиваться в новых технологиях. — Ответственность и внимание к деталям. Условия: — Работа из офиса: офис на Кипре (Лимассол). — Гибкое начало рабочего дня. — Компенсация питания в офисе. — Официальное оформление по ТК Кипра. — 4 дополнительных day off. — Отсутствие легаси.

Задачи: — Построение и развитие инфраструктуры продукта с нуля. — Проектирование и внедрение CI/CD-процессов. — Развёртывание, настройка и сопровождение Kubernetes-кластеров. — Автоматизация инфраструктуры и процессов деплоя. — Настройка мониторинга, логирования и алертинга. — Обеспечение отказоустойчивости и стабильной работы production-систем. — Взаимодействие с командой разработки и техническими специалистами. Требования: — 5+ лет опыта в DevOps/SRE. — Практический опыт самостоятельного построения инфраструктуры с нуля. — Production-опыт работы с Kubernetes. — Опыт настройки и поддержки CI/CD (GitLab CI/CD). — Уверенное владение Docker. — Опыт работы с Linux и сетевой инфраструктурой. — Опыт настройки Nginx и reverse proxy. — Понимание принципов работы PostgreSQL, Redis. — Опыт настройки мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, Loki, Zabbix. — Умение автоматизировать инфраструктурные процессы. Будет преимуществом: — Опыт работы с Percona XtraDB Cluster / Galera. — Опыт работы с Docker Swarm. — Terraform, Ansible. — Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами. — Опыт миграции инфраструктуры между платформами и перехода с Docker Swarm на Kubernetes. Важно: ищем специалиста, который способен самостоятельно спроектировать и построить инфраструктуру с нуля, а не только поддерживать уже существующие решения.

Задачи: — Администрирование и поддержка Linux-инфраструктуры. — Аудит CI/CD-процессов и помощь смежным подразделениям в разработке конвейеров сборки. — Администрирование Git-серверов, настройка и поддержка хранилищ артефактов и библиотек для управления зависимостями. — Настройка, администрирование и интеграция объектных хранилищ (S3-совместимых) для нужд бэкапов, хранения статики или данных приложений. — Настройка, конфигурирование и поддержка балансировщиков нагрузки для распределения трафика и обеспечения отказоустойчивости. — Диагностика сетевых проблем и обеспечение связности между сервисами. — Поддержание базовых практик информационной безопасности. — Настройка сбора и анализа логов, а также мониторинга состояния инфраструктуры. Требования: — Опыт администрирования Linux. — Понимание процессов CI/CD. — Понимание сетевых технологий на базовом уровне. — Опыт администрирования балансировщиков нагрузки. — Опыт администрирования систем контроля версий, систем хранилищ артефактов и библиотек, S3-хранилищ. — Преимущество: знание принципов работы и опыт администрирования Kubernetes (k8s). — Знание основ информационной безопасности и принципов поддержания ИБ-гигиены. — Умение работать с opensearch/elasticsearch. — Знание языков программирования Golang, Python, JavaScript. Условия: — Официальное трудоустройство, гарантированная заработная плата. — Работа в офисе у метро Белорусская. — График работы 5/2 с 08:00 до 17:00, пятница до 15:45. — Ежегодный оплачиваемый отпуск 28 дней. — Бесплатный проезд в Метрополитене и на МЦК. — Бесплатный корпоративный тренажерный зал. — Ежегодная индексация заработной платы. — Корпоративные мероприятия и поддержка сотрудников. — Материальная помощь в жизненно важных ситуациях. — Бесплатное обучение и повышение квалификации в Корпоративном университете Транспортного комплекса Москвы. — Поддержка и предложения от Профсоюзной организации. — Привилегии по зарплатным картам от банков партнеров: ВТБ, Сбербанк, Газпромбанк. Работа в ЦОДД Правительства Москвы — возможность делать город безопаснее, современнее и удобнее.

Задачи: — Собирать и анализировать требования от заказчиков, выяснять цели, определять состав функциональности, источники данных и другие детали. — Формализовать требования, готовить детальные технические задания с критериями приёмки. — Создавать макеты и прототипы интерфейсов дашбордов. — Взаимодействовать с командой разработки: ставить задачи разработчикам, контролировать сроки и качество выполнения. — Тестировать реализованные решения, проверять соответствие функционала утверждённым требованиям. — Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и аналитическими командами. — Анализировать и формализовать требования (BRD, CR). — Прорабатывать логику и оценивать влияние изменений на DWH. — Писать SQL для прототипирования и проверки гипотез. — Подготавливать технические задания (FSD) для разработки. — Ставить задачи команде разработки. — Тестировать и валидировать данные (Data Quality, регресс). — Сопровождать релизы и контролировать вывод в прод. Требования: — Высшее образование (техническое, либо в области математики, экономики, финансов). — Навык работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, DataLens, Qlik Sense, Modus BI, Visiology Polymatica и др.), знание SQL и Python будет плюсом. — Продвинутый уровень SQL (сложные JOIN, оконные функции, оптимизация). — Опыт работы с DWH (витрины, модели данных, ETL/ELT). — Понимание архитектуры хранилищ данных. — Опыт работы с требованиями (сбор, формализация, написание ТЗ). — Опыт тестирования данных и проверки корректности. — Стек: Oracle Exadata (Sandbox, DWH), Informatica, целевой стек - S3, Airflow, Spark. — Будет плюсом опыт в банковской или финтех-сфере. — Опыт работы с Airflow, Hadoop, S3, ClickHouse. — Опыт работы с Git. — Понимание Agile (Scrum/Kanban). Условия: — Работа в ТОП-5 золотодобывающих компаниях России в стадии роста и трансформации. — Работа в управляющей компании с более чем 10 операционными активами и большим портфелем проектов развития. — Команда лидеров отрасли с лучшими производственными и управленческими практиками. — Инновационный подход и использование самых продвинутых технологий. — Возможность реализовать свой потенциал и построить карьеру. — Профессиональное обучение и развитие. — Пакет страхования: ДМС, страхование жизни и выезда за рубеж, онкострахование. — Программа "Кафетерий льгот": 11000 руб/мес на одну из категорий: питание, транспорт, спорт, ДМС для родственника. — 100% доплата до оклада в отпуске и командировках, а во время больничного до 10 дней в год. — Доступ к специальным предложениям от партнеров и эксклюзивным скидкам. — Офис в Москва-Сити.

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Мы ищем ведущего ML-инженера, который возьмёт на себя развитие ML-направления в команде, работающей над продуктами для управления ценами, прогнозирования спроса и формирования коммерческих рекомендаций. Один из основных проектов — система рекомендаций регулярных цен на уровне SKU × магазин. Система анализирует исторические продажи, цены, промо, остатки, будущие поставки, характеристики товаров и магазинов, а также внешние данные, после чего: прогнозирует спрос при различных ценовых сценариях; оценивает ценовую эластичность рекомендует повышение, снижение или сохранение цены прогнозирует влияние решения на продажи, оборот, маржу и EBITDA рассчитывает уверенность модели и риск падения продаж позволяет сравнивать прогноз с фактическим эффектом после применения рекомендации Задачи Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности Исследовать подходы к causal inference и оценки эффекта изменения цены Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tailSKU Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batchinference на больших объёмах данных Проводить design review, code review Требования Сильную базу в классическом ML, статистике и работе с табличнымиданными Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM,CatBoost или XGBoost Понимание causal inference и экспериментального дизайна Опыт доведения ML-моделей до production Уверенное владение Python и SQL Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertaintyestimation. Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом Будет плюсом Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов Текущий стек: Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet,S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes и gRPC Условия Оформление в аккредитованную ИТ-компанию Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально) ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Технику для работы График работы 5/2 с гибким началом Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савеловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге и Иннополисе Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач Наличие корпоративных скидок и программ лояльности Наличие корпоративной библиотеки курсов Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Для предполагаемого расширения технического направления ищем DevOps-инженера, который займётся облачной инфраструктурой клиентских проектов, автоматизацией развёртывания и обеспечением стабильной работы веб-сервисов. • Проектирование и поддержка инфраструктуры в AWS.

Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества. Подключать новые источники данных: разрабатывать интеграции с различными системами и обеспечивать надёжную загрузку данных в хранилище.

Разрабатывать и развивать механизмы загрузки данных из источников (CDC, S3, REST, Oracle); Проектировать и поддерживать структуры хранения staging-слоя в Oracle (партиционирование, сжатие, индексы);

Location: Москва Данные — главный рычаг качества фронтирной модели. Станьте тем, кто его держит ------------------------------------------------------------------------------ GigaChat обучает одна из крупнейших ML-команд страны. Мы знаем то же, что знают OpenAI и Anthropic: качество следующей версии модели определяют претрейн-данные. Поэтому мы ищем не «инженера по датасетам», а исследователя, который будет владеть данными как рычагом роста модели — от стратегии сбора до измеримого прироста на бенчмарках. Контур влияния короткий и прямой: ваша гипотеза → эксперимент → обучающий прогон → прирост метрик модели, которой пользуются миллионы людей. Обязанности * Вести программу экспериментов с данными. * Планировать, запускать и анализировать ablation-эксперименты: сравнивать версии смеси данных, фильтров и порядка обучения при фиксированном вычислительном бюджете. Вы автор эксперимента, а не исполнитель. * Оптимизировать смесь и порядок использования данных. * Отвечать на главный вопрос претрейна: какие данные, в какой пропорции и в каком порядке должна видеть модель. Применять интуицию scaling laws к распределению токенов. * Измерять качество данных. * Превращать расплывчатые «хорошие данные» в конкретные измеримые сигналы: классификаторы для отбора документов, насыщенных рассуждениями, кодом и знаниями. * Курировать корпус на масштабе триллионов токенов. * Проводить точную и fuzzy-дедупликацию, фильтрацию, очистку от утечек бенчмарков, html2text. * Собирать данные для agentic-pretrain. * Проводить поиск, сбор и генерацию траекторий использования инструментов, многошаговых рассуждений и взаимодействия со средой — чтобы агентные способности закладывались в модель уже на этапе претрейна, а не только в пост-обучении. * Создавать рецепты подготовки синтетических данных. * Генерировать синтетику под дефицитные способности модели (длинный контекст, рассуждения, код) — с количественной проверкой через эксперименты. * Замыкать петлю: «данные → обучение → оценка». * Развивать контур бенчмарков и сетапов экспериментов для измерений, чтобы каждое изменение данных имело измеримый ответ. Требования * Нам нужны сильные исследователи, а не исполнители. Главное — умение самостоятельно задавать правильные вопросы, проектировать эксперименты и доводить гипотезы до измеримого результата. * Опыт именно с LLM не обязателен, если у вас сильная экспериментальная практика в любой области ML — компьютерное зрение, рекомендательные системы, классический ML, наука — специфике больших языковых моделей мы научим. * Сильные основы ML и статистики, культура контролируемого эксперимента: гипотеза → дизайн → измерение → вывод. * Уверенный Python и опыт обучения моделей на PyTorch или аналогах. * Самостоятельность в исследованиях: умение вести направление от вопроса до результата, а не ждать постановки задачи. * Понимание цикла обучения LLM хотя бы на уровне теории: токенизация, scaling laws, влияние состава данных на качество. * Знакомство с распределённой обработкой данных (Spark, Dask, Airflow, Kubernetes) и открытыми data-проектами (FineWeb, OLMo, Dolma) — как минимум представление о том, как это устроено. Не обязательно закрывать все вышеперечисленные пункты. Если вы сильный экспериментатор и хотите дорасти до владения всем циклом данных фронтирной модели — давайте поговорим. Условия * Вычислительные ресурсы под ваши эксперименты. * Один из крупнейших GPU-кластеров в стране. * ablation-эксперименты — это обучающие прогоны, и вы сможете запускать их регулярно, а не «раз в квартал, если повезёт». * Претрейн с нуля, а не дообучение чужих весов. * Мы обучаем собственную модель с первого токена — это значит, что ваши решения по данным определяют фундамент модели, а не косметику поверх чужого претрейна. Сейчас мы учим модели размером 400–700B параметров, и у нас есть амбиции выйти на масштаб 1.5–2T. * Опенсорс и мировая планка. Мы выкладываем модели в открытый доступ, и наша цель — достичь мирового уровня среди опенсорс-моделей. Ваша работа будет видна всему сообществу и будет сравниваться с лучшими открытыми моделями мира. * Полная ориентация на результат. * Минимум бюрократии, максимум ответственности и свободы. Работу меряем не количеством задач, а приростом модели на бенчмарках при том же бюджете. Подтверждённая гипотеза попадает в обучение следующей модели. * Развитая инфраструктура. * Зрелый стек для работы с данными и экспериментами: S3, YTsaurus, Airflow, DataLens, GitLab CI, wandb. * Вы приходите не строить платформу с нуля, а исследовать — пайплайны, оркестрация, трекинг экспериментов и визуализация уже работают.

Ищем DevOps-инженера, который готов брать инфраструктуру целиком — от покупки железа и настройки VPS до hardening, VPN и стабильного production-деплоя. Нам нужен не человек в формате «настроил CI и забыл», а инженер, который понимает, как устроены серверы, сеть, безопасность и production, и готов отвечать за инфраструктуру системно.