Вакансии

Задачи: — Проектировать и разрабатывать асинхронные, отказоустойчивые сервисы на Scala — Участвовать в code review и писать тесты — Проводить исследования и внедрять новые технологии Требования: — Опыт разработки приложений на Scala — Опыт функционального программирования и желание развиваться в нем — Умение решать задачи на интеграцию с другими системами — Умение работать с реляционными и документоориентированными СУБД — Понимание важности тестов, код-ревью и командной работы Контакты для отклика: hr@tbank.ru / Telegram @t_crew

Задачи: — Разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL) — Поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчета, эффективности использования вычислительных ресурсов — Повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и возможных рисков, развитие системы логирования, её полноты и информативности для последующей промышленной эксплуатации, при необходимости участие в решении возникающих при эксплуатации инцидентов — Развитие системы контроля качества, автотестов Требования: — Опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL)

Задачи: — полный цикл backend-разработки (архитектура, кодинг, запуск в пром) — разработка REST API — работа с PostgreSQL и Kafka — покрытие автотестами Требования: — опыт 4+ года на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) — знание стеков Quill, Jetty, Kafka, Bouncy Castle, Liquibase, Cucumber, CI/CD (Jenkins, Groovy), Web3j / ethers / JSON-RPC Условия: — гибридный формат работы или офис в Москве (БЦ Оружейный) — ежегодный пересмотр зарплаты — годовая премия — ДМС — спортзал — образовательные программы

Задачи: — участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур) — проектирование и развитие REST API для внешних интеграций — работа с PostgreSQL и очередями Kafka — написание кода с покрытием автотестами Требования: — опыт работы в роли разработчика на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) от 4 лет — Quill (написание и оптимизация запросов под партиционирование) — Jetty (embedded, настройка пулов потоков, WebSocket) — Kafka (консьюмеры/продюсеры, ручной коммит, обработка ребалансировки) — Bouncy Castle (ECDSA, Keccak, работа с ключами) — Liquibase (миграции PostgreSQL, изменения схемы без даунтайма) — опыт с Cucumber — опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy) — опыт работы c агентской разработкой — понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография) — опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC)

Задачи: — Проектировать, строить и развивать агрегатную систему, которая определяет, управляет и оптимизирует агрегаты для ускорения производительности запросов на различных платформах данных. — Архитектурно оптимизировать логику предсказания и выбора, которая выявляет ценные агрегаты и анализирует рабочие нагрузки запросов для управления стратегиями размещения. — Улучшать процессы обслуживания и планирования, чтобы обеспечить надежность и низкие накладные расходы в масштабных средах, гарантируя плавное масштабирование системы. Требования: — Опыт профессиональной разработки ПО не менее 6 лет и степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной области. — Сильные навыки программирования на Scala, желательно опыт работы с системами Scala worker, такими как Akka или Pekko. — Умение анализировать сложное поведение системы, состояние жизненного цикла и компромиссы производительности с акцентом на надежность в продакшене. — Опыт работы с концепциями хранилищ данных (Snowflake, BigQuery и др.) и технологиями контейнеризации (Docker, Kubernetes). — Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа с командами планирования запросов и платформ. — Готовность работать в часовом поясе Восточной/Центральной Европы. Условия: — Гибкий формат работы: удалённо, в офисе или гибрид. — Конкурентная зарплата и хороший компенсационный пакет. — Персонализированный карьерный рост. — Инструменты профессионального развития (менторская программа, технические доклады и тренинги, центры компетенций и др.). — Активные технические сообщества с регулярным обменом знаниями. — Возмещение расходов на образование. — Памятные подарки к юбилеям. — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги. — Другие льготы, зависящие от локации. Примечание: условия не применимы к фрилансерам.

Проект: команда развивает аналитические продукты и сервисы для внутренних пользователей и внешних клиентов Экосистемы банка. В рамках направления участвуют в развитии внутреннего продукта – Корпоративное хранилище данных на платформах Hadoop и Greenplum. Данные используются аналитиками банка для управленческой отчетности, моделирования, data science и автоматизированных процессов. Используются данные внутренних систем банка и внешних источников (Единый государственный реестр ЮЛ/ИП, база арбитражных дел, портал госзакупок и др.). Используемые инструменты: Hadoop, Greenplum, Oozie, Airflow, Nifi, Bash, Scala, Spark, Hive, Git, Jenkins, SonarQube. Требования: опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL). Задачи: — разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL); — поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчёта и эффективности использования вычислительных ресурсов; — повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и рисков, развитие системы логирования для промышленной эксплуатации, участие в решении инцидентов; — развитие системы контроля качества и автотестов. Условия: — возможность участия в интересном проекте; — профессиональный и карьерный рост в компании; — опыт работы в команде профессионалов; — уровень заработной платы обсуждается индивидуально; — формат работы офисный/гибридный в Москве; — перспективы профессионального развития в России и зарубежных представительствах.

Задачи: — участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур) — проектирование и развитие REST API для внешних интеграций — работа с PostgreSQL и очередями Kafka — написание кода с покрытием автотестами. Требования: — опыт работы в роли разработчика на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) от 4 лет — Quill (написание и оптимизация запросов под партиционирование) — Jetty (embedded, настройка пулов потоков, WebSocket) — Kafka (консьюмеры/продюсеры, ручной коммит, обработка ребалансировки) — Bouncy Castle (ECDSA, Keccak, работа с ключами) — Liquibase (миграции PostgreSQL, изменения схемы без даунтайма) — опыт с Cucumber — опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy) — опыт работы c агентской разработкой — понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография) — опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC). Условия: — возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис — комфортный современный офис: Москва, пер. Оружейный, 41 (БЦ Оружейный) — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разработка и оптимизация высокопроизводительных backend-систем для data-driven приложений. — Работа с современными технологиями потоковой обработки, распределёнными фреймворками и облачными архитектурами для создания масштабируемых, надёжных и высокодоступных решений. Требования: — Проживание вне России и Беларуси. — Наличие диплома бакалавра (требуется фото диплома при подаче заявки). — Опыт разработки на Java и создания API и сервисов. — Опыт работы со Scala не менее 2 лет. — Опыт работы с Akka не менее 2 лет, особенно для потоковой обработки данных или распределённых систем. — Опыт работы с потоковыми/данными фреймворками, такими как Spark Streaming, Flink, Kafka, Kinesis или аналогичными. — Умение создавать и использовать RESTful API. — Опыт работы с AWS (serverless, compute, storage, data services) и знакомство с DevOps практиками (используется Azure DevOps). — Владение английским языком на уровне B2+ (устный и письменный). Условия: — Удалённая работа. — Контракт B2B. — Минимальный срок контракта 9 месяцев. — Полный рабочий день, 8 часов в день. — Ежедневное пересечение рабочего времени 4 часа с 8:00 до 12:00 по Чикаго. — Отпуск без оплаты. — Зарплата 5400-6600 USD до вычета налогов в месяц.

Задачи: — Разрабатывать системы анонимизации данных. — Создавать сервисы поставки данных на ML-платформу. — Улучшать производительность и надежность сервисов. — Участвовать в дизайне архитектуры и принятии технических решений. — Устранять аварии и обеспечивать соблюдение SLA. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Scala от 3 лет. — Отличное знание Apache Kafka. — Понимание и опыт применения принципов разработки распределенных отказоустойчивых высоконагруженных систем. Хорошо, если есть: — Опыт разработки на Java. — Опыт работы с Kafka Streams или Spark Streaming. — Знакомство с Akka. Условия: — Трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию. — Возможность работать удалённо.

Обзор позиции и команды: Открыта позиция Middle+/Senior Scala Developer. Вы будете работать в распределенной команде из 4 человек над новым FinTech‑продуктом и текущей платформой. Задачи: • Разрабатывать и поддерживать backend‑сервисы; • Участвовать в проектировании архитектуры и предлагать решения, которые выдержат высокие нагрузки и строгие требования к надёжности; • Работать с финансовыми операциями, событиями и проекциями — обеспечивать корректность и прозрачность обработки данных; • Проводить code review, писать тесты и оптимизировать систему, чтобы она оставалась стабильной и предсказуемой; • Обсуждать и обосновывать архитектурные решения, помогая команде принимать взвешенные технические решения. Требования к кандидату: • Коммерческий опыт разработки на Scala от 5 лет; • Практический опыт работы с Cats Effect; • Уверенное владение PostgreSQL и SQL; • Понимание принципов CQRS, Event Sourcing и работы распределённых систем; • Опыт использования ИИ‑инструментов в разработке; • Самостоятельность, умение аргументированно обсуждать архитектурные подходы; • Уровень английского, достаточный для технической коммуникации. Будет плюсом: • Опыт в FinTech или платёжных системах; • Работа с Redis, MinIO, FS2, Doobie либо знание подходов DDD. Условия: • Удалённая работа; • Конкурентная зарплата (в рынке); • Участие в создании продукта с нуля и возможность влиять на архитектуру и технические стандарты проекта.

Задачи: — Разработка и поддержка сервисов букмекерской платформы на Scala. — Работа с доставкой данных в реальном времени через WebSocket и GraphQL. — Рефакторинг протокола доставки линий и поддержка миграции с RabbitMQ на Kafka. — Улучшение стриминговых решений для повышения производительности, масштабируемости и скорости загрузки. — Оптимизация обработки конфигураций букмекерской линии в сервисах. — Работа с компонентами высокой нагрузки: Weblines, WebSocket/GraphQL линии. — Внесение вклада в архитектурные и технические решения для систем стриминга и доставки линий. — Рефакторинг и улучшение существующих сервисов. — Добавление и улучшение функционального, интеграционного, производительного и регрессионного тестирования. — Обеспечение более безопасных, быстрых и надежных релизов. Требования: — Опыт работы в backend-разработке на уровне Senior или сильного Middle+. — Глубокие знания Scala и экосистемы (Cats Effect, ZIO, Kyo). — Опыт работы с потоковыми реализациями в Scala (Reactive Streams, Akka, FS2 и др.). — Опыт создания веб-сервисов (REST API, GraphQL, WebSocket). — Опыт разработки распределенных систем и микросервисов (Kafka, RabbitMQ, RPC). — Умение работать с комплексным дизайном систем и сложной бизнес-логикой. Условия: — Полное медицинское страхование. — Оплачиваемый больничный до 10 дней без справки. — 20 дней оплачиваемого отпуска плюс дополнительный отпуск по важным жизненным событиям. — Возможности для обучения и профессионального развития. — Поддержка изучения языков для многоязычного сотрудничества. — Современное оборудование для работы. — Международная команда из нескольких стран. — Корпоративные мероприятия и командные активности. — Программа поддержки в критических ситуациях. — Подарки и поддержка при важных жизненных событиях.

Задачи: — Разработка и оптимизация высокопроизводительных backend-систем для data-driven приложений. — Работа с современными технологиями потоковой обработки, распределёнными вычислительными фреймворками и облачными архитектурами для создания масштабируемых, надёжных и высокодоступных решений. Требования: — Проживание вне России и Беларуси. — Наличие степени бакалавра (требуется фото диплома при подаче заявки). — Опыт работы с Java и разработкой API и сервисов. — Опыт профессиональной работы со Scala не менее 2 лет. — Опыт работы с Akka, особенно для потоковой передачи данных или распределённых систем, не менее 2 лет. — Опыт работы с потоковыми/данными фреймворками, такими как Spark Streaming, Flink, Kafka, Kinesis или аналогичными. — Умение создавать и использовать RESTful API. — Опыт работы с AWS (serverless, compute, storage, data services) и знакомство с DevOps практиками (используется Azure DevOps). — Владение английским языком на уровне B2+. Условия: — Удалённая работа. — Контракт B2B на срок минимум 9 месяцев. — Полный рабочий день, 8 часов в день. — Ежедневное пересечение рабочего времени с 8:00 до 12:00 по Чикаго. — Отпуск без оплаты.

Location: Ukraine Description Intetics Inc. is a leading American technology company providing custom software application development, distributed professional teams creation, software product quality assessment, and “all-things-digital” solutions, is looking for Technical Interviewers. Responsibilities: Conduct technical interviews and assessments for Scala developer positions to evaluate candidates' coding skills, problem-solving abilities, and understanding of Scala concepts. Collaborate with recruitment teams to refine interview questions and techniques based on role requirements and industry trends. Provide detailed feedback and recommendations on candidates to hiring managers and HR teams to assist with hiring decisions. Stay updated with the latest Scala technologies and frameworks , including Akka, Play Framework, Apache Spark , to effectively assess candidates. Participate in creating and standardizing technical interview processes and training materials for interviewers. Requirements Proven experience as a Scala developer with a strong understanding of the Scala ecosystem, functional programming, and related frameworks. Previous experience in technical interviewing, mentoring, or teaching roles is highly advantageous. Excellent communication and interpersonal skills. Ability to provide constructive feedback and handle interviews professionally. Additional languages are a plus.

Location: San Jose, California, United States Who We Are At OKX, we believe that the future will be reshaped by crypto, and ultimately contribute to every individual's freedom. OKX is a leading crypto exchange, and the developer of OKX Wallet, giving millions access to crypto trading and decentralized crypto applications (dApps). OKX is also a trusted brand by hundreds of large institutions seeking access to crypto markets. We are safe and reliable, backed by our Proof of Reserves. Across our multiple offices globally, we are united by our core principles: We Before Me , Do the Right Thing , and Get Things Done . These shared values drive our culture, shape our processes, and foster a friendly, rewarding, and diverse environment for every OK-er. About the Opportunity We are looking for a seasoned engineer to build and improve the ML and data infrastructure behind our risk and fraud prevention systems. You will work hands-on to move models from experimentation into reliable production services, improve model execution performance, and develop data pipelines that support training, evaluation, and real-time decisions. You will take ownership of your work, identify improvements proactively, and deliver with limited guidance What You’ll Be Doing Improve model inference latency, throughput, resource utilization, and cost. Profile the prediction path—from feature retrieval and preprocessing to model execution—and implement measurable improvements while preserving model quality. Build and maintain infrastructure for model packaging, versioning, deployment, serving, monitoring, and rollback across cloud platforms and regions. Develop and optimize offline data pipelines using Databricks, Apache Spark , and warehouse or lakehouse technologies. Address data modeling, partitioning, joins, shuffles, skew, incremental processing, and cost. Work on offline and online feature pipelines, supporting point-in-time correctness, consistent feature definitions, freshness, lineage, and reproducible backfills. Build and maintain reliable feature services and data integrations for risk models and decision systems. Take ownership of projects and operational issues, communicate progress and tradeoffs, and collaborate with ML, data engineering, cloud infrastructure, security, and product teams. Contribute to technical discussions, share knowledge, and help teammates through code reviews and collaboration. What We Look For In You Experience building and operating distributed systems, ML infrastructure, or data platforms, with ownership of meaningful production components. Hands-on experience improving production model performance, such as latency, throughput, resource utilization, or cost. Strong experience with Databricks and Spark, or comparable offline data platforms, including execution plans, distributed query optimization, storage layouts, data correctness, and workload cost management. Experience with the model lifecycle, including training and serving integration, validation, deployment, observability, and rollback. Strong Python and SQL skills, plus proficiency in at least one backend or systems language such as Java, Scala, Go, or C++. Ability to work independently through loosely defined problems, make sound implementation decisions, and deliver maintainable systems with limited guidance. Nice to Haves SageMaker, Alibaba Cloud PAI/EAS, or comparable ML platforms. Inference optimization using tools such as ONNX Runtime, TensorRT, or Triton. Delta Lake, MLflow, feature stores, Kafka, Flink, and low-latency data stores. Fraud detection or financial risk systems. Fluency in Mandarin Perks & Benefits Competitive total compensation package L&D programs for employees' growth and development Various team building programs and company events Wellness and meal allowances Comprehensive healthcare schemes for employees and dependants More that we love to tell you along the process! OKX Statement: OKX is committed to equal employment opportunities regardless of race, color, genetic information, creed, religion, sex, sexual orientation, gender identity, lawful alien status, national origin, age, marital status, and non-job related physical or mental disability, or protected veteran status. Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, we will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records. The salary range for this position is $178,888 to $268,333 The salary offered depends on a variety of factors, including job-related knowledge, skills, experience, and market location. In addition to the salary, a performance bonus and long-term incentives may be provided as part of the compensation package, as well as a full range of medical, financial, and/or other benefits, dependent on the position offered. Applicants should apply via OKX internal or external careers site. #LI-SK1 #LI-HYBRID Notice: All official OKX vacancies are published on this website. While roles may appear on selected third-party platforms from time to time, information on other sites may be inaccurate or outdated. If in doubt, please apply directly through our official careers website. Information collected and processed as part of the recruitment process of any job application you choose to submit is subject to OKX 's Candidate Privacy Notice .

Location: Hybrid About Us At Cloudflare, we are on a mission to help build a better Internet. Today the company runs one of the world’s largest networks that powers millions of websites and other Internet properties for customers ranging from individual bloggers to SMBs to Fortune 500 companies. Cloudflare protects and accelerates any Internet application online without adding hardware, installing software, or changing a line of code. Internet properties powered by Cloudflare all have web traffic routed through its intelligent global network, which gets smarter with every request. As a result, they see significant improvement in performance and a decrease in spam and other attacks. Cloudflare was named to Entrepreneur Magazine’s Top Company Cultures list and ranked among the World’s Most Innovative Companies by Fast Company. At Cloudflare, we’re not looking for people who wait for a polished roadmap; we’re looking for the builders who see the cracks in the Internet that everyone else has simply learned to live with. We value candidates who have the instinct to spot a "normalized" problem and the AI-native curiosity to create a solution using the latest tools. Our culture is built on iteration, leveraging AI to ship faster today to make it better tomorrow, while ensuring that every improvement, no matter how small, is shared across the team to lift everyone up. If you’re the type of person who values curiosity over bureaucracy, and that AI is a partner in solving tough problems to keep the Internet moving forward, you’ll fit right in. Location: Austin (Hybrid) About the team The Data Intelligence & Analytics organization builds the core data platform and internal products that power decision-making across the company. We design and operate large-scale data systems, own the company’s data lake, ingestion infrastructure, and platform tooling, and develop end-to-end applications that transform complex datasets into fast, reliable, business-critical products used daily by go-to-market, product, and engineering teams. Our work sits at the intersection of data platforms, distributed systems, and product development, giving engineers the opportunity to own meaningful problems across the stack, build specialized data solutions for predictive modeling and machine learning applications, and construct systems that truly run the business. About the role We are looking for an experienced Data Engineer to join our Austin team and help scale the development of our internal data products. In this role, you will build data-driven applications that empower teams across the company, including go-to-market, engineering, and product. Because the products we build are initiated and owned by the team, you will be involved end-to-end — from shaping requirements and designing features to implementation and long-term ownership. You will work on building scalable, reliable systems that solve critical business problems, partnering closely with full-stack engineers to develop new features and operate the data pipelines and services behind our applications. Our stack spans multiple languages and technologies, including Go, Scala, and ClickHouse, and continues to evolve. Many of our products also incorporate strong AI components, giving you opportunities to build sophisticated, AI-ready data layers and work with modern AI infrastructure and tools such as vector databases, MCP-based services, and Workers AI. What you'll do Design and implement core components of our data pipelines and services in Go and Scala, with a focus on scalability, performance, and long-term maintainability. Partner closely with engineers, analysts, and product stakeholders to design solutions for strategic initiatives, business-critical data products, and agentic AI architectures. Contribute to the evolution of our data platform architecture, improving scalability, reliability, observability, and data correctness across the stack. Build and curate high-quality, well-modeled, and richly contextual datasets that power internal products, predictive analytics, and LLM-enabled features at company scale. Develop a deep understanding of the company’s data ecosystem — including source systems, tooling, and data flows — and collaborate closely with the data and system engineers in Austin, Lisbon, and London to improve data ingestion, quality, and governance. Lead by example through design reviews, knowledge sharing, and mentorship, helping raise the technical bar, data engineering practices, and AI implementation standards across the organization. Examples of desirable skills, knowledge and experience B.S. or M.S. in Computer Science, Engineering, Statistics, Mathematics, or a related quantitative field, or equivalent practical experience. 5+ years of professional experience in data engineering, software engineering, or related roles, building and operating production data systems. Strong programming expertise in Go, Python, or JVM-based languages, with experience writing high-quality, production-grade services and pipelines. Deep knowledge of SQL and hands-on experience designing data models and working with relational, analytical, or vector databases (e.g., PostgreSQL, MySQL, ClickHouse). Experience building scalable, reliable, and observable data pipelines, with an understanding of performance, data quality, and operational best practices. Proven problem-solving and communication skills, with a track record of driving projects in ambiguous environments and partnering effectively with cross-functional teams. Bonus Points Familiarity with container based deployments such as Docker & Kubernetes. Familiarity with Google Cloud Platform, foundational Large Language Model (LLM) orchestration frameworks, or something similar. Benefits Cloudflare offers a complete package of benefits and programs to support you and your family.  Our benefits programs can help you pay health care expenses, support caregiving, build capital for the future and make life a little easier and fun!  The below is a description of our benefits for employees in the United States, and benefits may vary for employees based outside the U.S. Health & Welfare Benefits Medical/Rx Insurance Dental Insurance Vision Insurance Flexible Spending Accounts Commuter Spending Accounts Fertility & Family Forming Benefits On-demand mental health support and Employee Assistance Program Global Travel Medical Insurance Financial Benefits Short and Long Term Disability Insurance Life & Accident Insurance 401(k) Retirement Savings Plan Employee Stock Participation Plan Time Off Flexible paid time off covering vacation and sick leave Leave programs, including parental, pregnancy health, medical, and bereavement leave What Makes Cloudflare Special? We’re not just a highly ambitious, large-scale technology company. We’re a highly ambitious, large-scale technology company with a soul. Fundamental to our mission to help build a better Internet is protecting the free and open Internet. Project Galileo : Since 2014, we've equipped more than 2,400 journalism and civil society organizations in 111 countries with powerful tools to defend themselves against attacks that would otherwise censor their work, technology already used by Cloudflare’s enterprise customers--at no cost. Athenian Project : In 2017, we created the Athenian Project to ensure that state and local governments have the highest level of protection and reliability for free, so that their constituents have access to election information and voter registration. Since the project, we've provided services to more than 425 local government election websites in 33 states. 1.1.1.1 : We released 1.1.1.1 to help fix the foundation of the Internet by building a faster, more secure and privacy-centric public DNS resolver. This is available publicly for everyone to use - it is the first consumer-focused service Cloudflare has ever released. Here’s the deal - we don’t store client IP addresses never, ever. We will continue to abide by our privacy commitment and ensure that no user data is sold to advertisers or used to target consumers. Sound like something you’d like to be a part of? We’d love to hear from you! Please note that applicants who progress to the offer stage of the interview process may be asked to attend an in-person interview within one of the Cloudflare Offices or Cloudflare Hubs.  More details about this will be available at that stage of the interview process. This position may require access to information protected under U.S. export control laws, including the U.S. Export Administration Regulations. Please note that any offer of employment may be conditioned on your authorization to receive software or technology controlled under these U.S. export laws without sponsorship for an export license. Cloudflare is proud to be an equal opportunity employer.  We are committed to providing equal employment opportunity for all people and place great value in both diversity and inclusiveness.  All qualified applicants will be considered for employment without regard to their, or any other person's, perceived or actual race, color, religion, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, medical condition, family care status, or any other basis protected by law. We are an AA/Veterans/Disabled Employer. Cloudflare provides reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.  Please tell us if you require a reasonable accommodation to apply for a job. Examples of reasonable accommodations include, but are not limited to, changing the application process, providing documents in an alternate format, using a sign language interpreter, or using specialized equipment.  If you require a reasonable accommodation to apply for a job, please contact us via e-mail at hr@cloudflare.com or via mail at 101 Townsend St. San Francisco, CA 94107.

Location: Georgia On behalf of NDA, SaaS e-commerce , SD Solutions is looking for a talented Senior MLOps Engineer (Data & ML Platform) based in Georgia (Tbilisi) to join our growing team. You’ll own the data that Falcon’s offer-ranking model learns from: the raw sources, the pipelines, the training tables, and the monitoring around them. SD Solutions is a staffing company operating globally. Contact us to get more details about the benefits we offer. Responsibilities: What you’ll do: Own the ML data pipelines: build and run batch pipelines on Spark and Databricks, from raw data to feature and training tables, including enrichment and backfills for late-arriving data. Onboard new data sources: bring in internal databases, external APIs, partner feeds and web data, and match them to Falcon’s own entities. Use LLMs inside pipelines: add LLM steps to batch jobs, such as turning text into embeddings and structured attributes. Keep training and serving consistent: make sure features match between training and the live inference service, which includes reading its Java code. Monitor data and model inputs: run scheduled data quality checks and Grafana alerts that catch bad data before it reaches the model, and find the root cause when something breaks. Ship like an MLOps engineer: deploy pipelines through CI/CD (GitHub Actions, Docker, AWS) with proper secrets handling, and keep run time and cost under control. Work with AI agents: coding agents write most of Falcon’s code. You’ll decide where agents fit, then check their output on row counts, distributions and edge cases before anyone relies on it. Requirements: 5+ years in data engineering, MLOps or ML platform roles, with pipelines you’ve run in production Production Spark: complex transformations, window functions, large joins, partitioning, and tuning for shuffles and skew. Databricks (jobs, Delta tables) is a big plus. Production Snowflake: SQL, loading and unloading, and cost management Large data volumes: hundreds of millions of rows a month, with incremental loads and backfills that keep run time and cost under control Strong Python: clean, tested code; Spark UDFs including pandas UDFs; pandas and PyArrow Data quality and monitoring: quality checks, drift and anomaly detection, and alerts people can act on Deployment: GitHub Actions, Docker, AWS (S3, IAM) and proper secrets handling Backend engineering: comfortable working in a service codebase, not only in notebooks and SQL AI-first habits: you already use coding agents daily and look for what to automate Fluent English and based in Georgia Nice to have: MLflow and feature stores Airflow or Databricks Workflows Kafka or Spark Structured Streaming Terraform DBT Scala for Spark Reading Java Time-based splits and preventing data leakage in training sets Ad-tech or e-commerce data experience About the company: NDA helps eCommerce brands boost revenue with highly relevant and rewarding post-purchase offers. Our platform delivers personalized offers to customers right after checkout, driving repeat purchases and increasing lifetime value through seamless integrations and data-driven insights By applying for this position, you agree to the terms outlined in our Privacy Policy. Please take a moment to review our Privacy Policy https://sd-solutions.breezy.hr/privacy-notice , and make sure you understand its contents. If you have any questions or concerns regarding our Privacy Policy, please feel free to contact us.

Location: Санкт-Петербург ИТ B2C - самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Мы, команда офиса CDO B2C, строим платформу данных, которая обеспечивает быстрый, надежный и качественный обмен информацией между Сбером и компаниями-партнерами. Это основа для персонализированных предложений умных продуктов и эффективных бизнес-решений. Наша команда - Команда развития Платформы в офисе CDO B2C ищет DE-инженера для реализации задач по загрузке, аналитике и трансформации данных. Обязанности проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки и обработки данных (включая DAG в Apache Airflow) оптимизировать и сопровождать процессы обработки больших данных (Apache Spark, Apache Flink) интегрировать источники данных (базы данных, API, файловые хранилища) в единую pipeline-архитектуру настраивать и администрировать Airflow для оркестрации workflows участвовать в разработке архитектуры хранения и обработки данных (включая Hadoop-экосистему) документировать решения и формировать базы знаний. ### Требования наличие высшего образования опыт разработки ETL/ELT-процессов (реализация, оптимизация, мониторинг) профильное владение Python (включая библиотеки для работы с данными) практический опыт с распределенными вычислениями: Apache Spark (PySpark/Scala) или Apache Flink глубокое понимание SQL и опыт работы с РСУБД (PostgreSQL, MySQL и др.) знание Apache Airflow (создание DAG, настройка сенсоров, операторов) навыки администрирования Linux (развертывание, мониторинг, troubleshooting) **Будет преимуществом:** базовые знания Scala (или готовность к изучению) опыт с Hadoop (HDFS, YARN, Hive) знание облачных платформ (AWS S3/Glue, GCP BigQuery, Azure Data Factory) навыки автоматизации (Ansible, Terraform) опыт работы с стриминговыми данными (Kafka, Debezium). Условия гибридный формат ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия расширенный ДМС и льготное страхование для семьи уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития выгодная ипотека для сотрудников подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.

Задачи: — Разработка продуктовых фичей маркетплейса Джум — Повышение конверсии и проходимости платежей, расширение списка платёжных провайдеров, интеграции, PCI DSS контур — Улучшение системы авторизации — Поддержка инфраструктуры и проектировании миграций — Диагностирование и повышение доступности клиентских сервисов Требования: — Уверенное знание одного из языков программирования: Go / Java / Kotlin / C++ / Python / Scala — Опыт разработки сложных проектов — Отличная алгоритмическая подготовка — Опыт разработки под Linux / Unix — Будет плюсом: опыт работы с highload, опыт работы с MongoDB, опыт работы с Kubernetes Условия: — Прозрачность и Стабильность: фиксированный оклад, performance-based бонусы — Office-first: гибкий график с гибридным форматом работы (3 дня в офисе, 2 удаленно) и компенсация питания в офисе — Забота о сотрудниках: медицинская страховка (включая стоматологию) для сотрудников и их детей, 100% оплата больничных — AI-first подход: лицензии и доступы к большому количеству AI инструментов — Рост и Развитие: возможность карьерного роста, обучения и ротации между командами компании, воркшопы для обмена знаниями, курсы английского языка — Международная команда: работа с коллегами из Армении и Китая, тимбилдинг с командой раз в год и поддерживающая корпоративная культура