Вакансии

Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.

О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта

Задачи: — Тестирование хранилища данных — Проверка полноты, согласованности и точности данных — Валидация преобразований данных по принципу source-to-target — Проведение регрессионного тестирования — Анализ результатов тестирования и выявление дефектов — Автоматизация тестовых проверок на Python / PyTest — Работа с большими объёмами данных — Взаимодействие с разработчиками и системными аналитиками — Работа с Jira, Confluence, Git и инструментами DWH Требования: — Высшее экономическое или математическое образование — Опыт работы в QA от 1.5 лет, включая тестирование хранилищ данных — Понимание архитектуры DWH: схемы «звезда», «снежинка», Data Vault — Знание PL/SQL, Oracle, Python — Понимание методик тестирования хранилищ данных — Опыт проверки полноты, согласованности и точности данных — Опыт валидации преобразований source-to-target — Опыт регрессионного тестирования — Навыки автоматизации тестов на Python / PyTest — Аналитический подход и внимание к деталям при работе с данными — Умение работать с большими объёмами информации — Коммуникация с разработчиками и аналитиками Условия: — Удалённая работа по РФ — Оформление по ТК РФ или ИП — Техника предоставляется — ДМС со стоматологией — Компенсация фитнеса — Скидки на обучение, кино, Skyeng — Индексация ЗП

В рамках удаленной работы в банке требуется QlikView-разработчик. Основные обязанности включают анализ существующих бизнес-требований и сбор дополнительных данных у заказчиков, разбиение задач в системе Kaiten, выполнение задач в установленные сроки, проведение функционального тестирования созданных решений, устранение замечаний, выявленных в ходе тестирования, а также документирование реализованного функционала. Кандидат должен иметь опыт работы с QlikView и QMC, владеть SQL и уметь работать с базами данных, такими как MySQL, PostgreSQL, Hadoop или NoSQL. Также необходимо понимание принципов работы с Airflow и REST API (форматы JSON, XML), навыки программирования на Python, опыт использования системы контроля версий Git и способность читать и анализировать существующий legacy-код.

Задачи: — Отчетность по эффективности User Acquisition: анализ расходов, CPA, ROAS, воронки от клика до FTD с разбивкой по каналам, кампаниям, географиям и партнерам. — Сверка данных между рекламными кабинетами, AppsFlyer и корпоративным хранилищем данных, выявление и расследование расхождений. — Ответственность за настройки атрибуции и conversion postbacks в рекламные кабинеты Facebook и Google. — Аналитика affiliate- и партнерского трафика, мониторинг качества источников и выявление проблемных площадок. — Определение требований к сбору данных: какие поля и события необходимо собирать и из каких источников их получать. — Расследование проблем с трекингом: потеря событий, некорректная атрибуция, дублирование данных, аномалии в расходах. — Регулярное взаимодействие с UA-командой: объяснение текущей динамики показателей, причин изменений и их влияния на бизнес-метрики. Требования: — От 3 лет опыта в маркетинговой или продуктовой аналитике с фокусом на User Acquisition. — Уверенный SQL: агрегации, оконные функции, самостоятельная работа с сырыми данными. — Опыт работы с MMP (AppsFlyer, Adjust, Branch): атрибуция, postbacks, deeplinks, понимание различий между web- и in-app-трекингом. — Понимание моделей атрибуции и их ограничений, способность объяснить расхождения между данными рекламных кабинетов и внутренними данными компании. — Практический опыт работы с Facebook и Google Ads на уровне данных: структура кампаний, выгрузки, работа с API. — Опыт анализа юнит-экономики User Acquisition: CPA, ROAS, окупаемость когорт (cohort payback). — Опыт работы с BI-инструментами: Power BI, Metabase, Tableau или аналогами. — Способность самостоятельно находить первопричину расхождений в данных, а не только фиксировать и передавать информацию о проблеме. Будет плюсом: — Опыт работы в fintech, trading, iGaming или других вертикалях с высоким CPA. — Python для обработки данных и работы с API рекламных платформ. — Опыт работы с affiliate-трафиком и антифрод-системами. — Опыт работы с web-аналитикой: GA4, GTM, server-side tracking.

Задачи: — Разработка и поддержка пайплайнов. — Проектирование ETL/ELT-процессов для переноса данных из PostgreSQL и других источников в ClickHouse. — Написание надёжных и идемпотентных DAG в Airflow для регулярного обновления витрин данных. — Построение слоёв данных с использованием dbt. — Обеспечение качества данных: тесты, проверка свежести, мониторинг аномалий. — Оптимизация хранилища и производительности. — Тюнинг ClickHouse: настройка схем таблиц под конкретные бизнес-запросы, устранение узких мест. — Оптимизация SQL-запросов для снижения нагрузки на БД. — Управление ресурсами кластера ClickHouse: CPU, RAM, Disk I/O. — Контроль стоимости хранения. — Администрирование и надёжность. — Обеспечение отказоустойчивости: настройка репликации и бэкапов. — Мониторинг состояния пайплайнов и баз данных. — Оперативное реагирование на инциденты. Требования: — Глубокое знание ClickHouse. — Проектирование схем: знание семейства движков MergeTree, выбор ключей партиционирования и сортировки для оптимального сжатия и скорости чтения. — Оптимизация запросов: умение читать планы запросов, оптимизировать потребление памяти, настраивать материализованные представления (Materialized Views) и проекции. — Администрирование: настройка шардирования и репликации, управление TTL, мониторинг слияний. — Инструменты ETL/ELT и оркестрация. — Оркестрация: управление сбором данных через Apache Airflow. — Трансформация: опыт работы с dbt для построения слоев данных. — Языки и инфраструктура. — Python: разработка ETL-скриптов, работа с Pandas, интеграция с API. — SQL: владение на уровне эксперта (аналитические запросы, оптимизация). — Инфраструктура: Docker (для развертывания ClickHouse), Git. Условия: — Удаленная работа из любой точки мира. — Конкурентная зарплата + performance премия 2 раза в год. — Гибкий график и фокус на результат. — Оплата обучения, курсов и конференций. — Возможность реально влиять на продукт и команду.

Задачи: — Участие в развитии и эксплуатации Developer Platform на базе Kubernetes: развертывание, масштабирование, оптимизация кластеров, включая настройку сетевых политик и безопасности с помощью Cilium; — Настройка и поддержка CI/CD-пайплайнов с использованием GitLab CI, автоматизация процессов сборки, тестирования и деплоя приложений; — Внедрение GitOps-подхода с использованием Flux CD для управления конфигурациями; — Работа с системами управления секретами (HashiCorp Vault) и обеспечение безопасности инфраструктуры; — Оптимизация инфраструктуры для проектов на Golang, Java, Node.js, включая поддержку микросервисных архитектур; — Настройка и управление кластерами Kafka/Redis/Nats/Postgres; — Настройка и поддержка Istio Service Mesh; — Настройка и поддержка инфраструктурных сервисов в k8s и на ВМ; — Интеграция c Observability-стеком для сбора метрик, логов и трейсов. Требования: — Опыт работы от 3 лет в DevOps; — Глубокое понимание Linux, Kubernetes и сетей (включая сетевые политики через Cilium), управление Helm-чартами, troubleshooting; — Опыт работы с CI/CD-инструментами; — Навыки работы с инфраструктурой как код (Ansible) и GitOps-подходом (Flux CD/Argo CD); — Опыт работы с системами управления секретами (HashiCorp Vault); — Навыки написания скриптов на Bash, Golang или Python; — Владение английским языком для чтения документации. Будет плюсом: — Опыт работы с базами данных (Postgres); — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/Redis/Nats/RabbitMQ); — Опыт написания backend-приложений или k8s операторов на Golang.

Описание проекта: Банк. Направление: выпуск банковских карт Проект: миграция с Oracle на PostgreSQL Локация: Москва, 2 раза в неделю посещение офиса в сити в течение 6 месяцев. Требования: Ищем DBA с практическим опытом администрирования PostgreSQL / Postgres Pro для участия в проекте миграции с Oracle на PostgreSQL в направлении выпуска банковских карт. Основной фокус роли - стабильность, высокая доступность и производительность PostgreSQL в рамках миграции и дальнейшей эксплуатации. Требования: - PostgreSQL - Опыт администрирования PostgreSQL 12 и выше - не менее 2 лет. - Понимание архитектуры PostgreSQL: процессы, shared buffers, WAL. - Практический опыт построения и сопровождения отказоустойчивых PostgreSQL-кластеров. - Опыт работы с решениями высокой доступности: Streaming Replication, Patroni, pgPool-II, Corosync, Pacemaker. - Опыт настройки и управления физической и логической репликацией. - Опыт мониторинга и тонкой настройки производительности PostgreSQL с использованием EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)/pg_stat_statements. - Опыт настройки критических параметров PostgreSQL, включая work_mem, shared_buffers и другие параметры производительности. - Знание инструментов резервного копирования и восстановления: pg_basebackup, pg_dump, pg_restore, pg_probackup. Общие технические навыки: - Опыт администрирования ПО в Linux: RHEL, CentOS, Ubuntu. - Знание Bash и/или Python для автоматизации. - Понимание принципов работы сетей: DNS, TCP/IP, Firewalls. - Опыт работы с системами мониторинга: Zabbix, Prometheus, Grafana. Задачи: - Администрирование, мониторинг и поддержка PostgreSQL / Postgres Pro. - Обеспечение высокой доступности критичных баз данных. - Участие в планировании и проведении миграций и обновлений СУБД. - Планирование и выполнение резервного копирования и восстановления данных (Backup & Recovery). - Мониторинг производительности, выявление и устранение узких мест. - Разработка и поддержка стандартов безопасности БД, управление правами доступа пользователей. - Написание скриптов для автоматизации рутинных задач. - Взаимодействие с командами разработки, помощь в оптимизации сложных SQL-запросов. - Администрирование и мониторинг интеграционного ПО: GoldenGate, Dataflot.

Задачи: — Создавать готовые к использованию отказоустойчивые решения для популярных технологий, которые применяют сервисы: specification-first HTTP (OpenAPI), gRPC, PostgreSQL, MongoDB, Redis, YDB, YT, Logbroker. — Следить за тем, чтобы подключение было удобным, а конфигурация — гибкой. — Разрабатывать механизмы кодогенерации в core-функциональности фреймворка с целью сократить объём boilerplate-кода и упростить массовые изменения. — Работать с компонентной системой (DI‑фреймворк на основе кодгена), создавать генерацию типов для OpenAPI и JSON Schema, сгенерировать стабы для API, реализовать packaging‑части для сборки, конфигурирования и доставки исходного кода. Требования: — Уверенное знание Go: concurrency, HTTP, gRPC, generics и итераторы. — Знание Python на уровне написания базовых скриптов. — Умение работать в Unix‑системах. — Понимание сетевого стека, HTTP, gRPC. — Понимание СУБД PostgreSQL. Условия: — В компании есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество. — Полный список бонусов доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Location: London, England Our Global Structure Deliveroo is now part of DoorDash, bringing together teams with even greater reach, scale, and ambition. Depending on your role, you may collaborate with teammates, systems, and leaders across DoorDash and Wolt. Together, we’re unlocking new possibilities as one global team. Your job is to make sure every payout and transaction lands with the right person. We have spent years getting very good at protecting the things a marketplace has always had to protect: checkout fraud, account takeover, courier abuse. But we are no longer only a marketplace. We now issue banking products, lend to merchants, move instant payouts to couriers, and collect cash on the doorstep. Every one of those is a new way for money to leave the platform. This is a new team, and it owns that surface: fraud wherever money moves through the platform. Who receives it, who lends it, who collects it, and who holds it in a financial account. Think instant payout rails, merchant cash advances, and platform-issued banking and earned-wage products serving millions of couriers and merchants. These are live loss surfaces, and the volume grows with every financial product we launch. We are now looking for a Backend Engineer (Golang) to build that protection. You will design and ship real-time detection and automated enforcement for our financial products across DoorDash, Wolt, and Deliveroo. The work is high-throughput, low-latency, and unusually consequential: a rule you ship on Monday can stop a serious loss by Friday. It is also close to greenfield, so you will be setting the patterns every future financial product inherits on day one. This role will be based in London , UK as one of the founding engineering roles in our London hub, working closely with our teams in Helsinki and Berlin. What you'll do: Build and maintain high-throughput, low-latency backend services in Go that score financial events in real time, including payout enrollments, bank account links, credit applications, and account-to-account transfers. Design fraud detection and automated enforcement for our financial products end to end: from signal collection through to the decision that blocks a fraudulent payout. Build on and extend our shared fraud decisioning platform, so signals, rules, and models work across all three of our brands instead of being rebuilt three times. Partner closely with risk analysts, data scientists, and product managers to turn observed fraud patterns into shipped detection, and to know when a rule, a model, or a product change is the right answer. Work across team boundaries with our account security, payments fraud, and financial product teams. We build on their signals rather than rebuild them, so clean interfaces matter. Contribute to architectural discussions and technical decisions as we establish the fraud infrastructure baseline for financial products, with support from senior engineers on the team. Write well-tested, observable code and help the team hold a high quality bar. In fraud, a silent failure is a loss event. Our expectations: 3 to 6 years of professional software engineering experience, including backend services you have shipped and owned in production. 1+ years of production experience in Golang, or strong experience in another backend language and real enthusiasm for picking Go up quickly. A working understanding of low-latency, high-throughput distributed systems. Real-time decisioning comes with a latency budget, and you are keen to learn to build inside one. Hands-on experience with SQL and/or NoSQL databases, and some exposure to event-driven architectures (Kafka or similar). Willingness to operate what you build, including a share of on-call, with a pragmatic approach to reliability. Uses AI tooling in day-to-day development and can critically evaluate its output for correctness and quality. Nice to have Experience in fraud, risk, payments, lending, or financial crime, especially money movement fraud, bank account linking fraud, payout abuse, or lending fraud. Experience with rules engines, real-time feature stores, or ML model serving in a decisioning path. Background in Kotlin, Java, Python, or Node.js alongside Go. Familiarity with cloud infrastructure (AWS, GCP). Experience working across multiple brands, regions, or regulatory regimes. What we value A product-oriented mindset. You think beyond the ticket, understand the "why" behind the work, and take a high level of responsibility for outcomes rather than output. Comfort with ambiguity. This is a new team on a new surface; parts of the charter are still being drawn, and you will help draw them. A track record of owning a project or feature end to end, especially in fast-paced environments. Clear and proactive communication, with a collaborative spirit. We work across three companies and several time zones, so we move fast, but we succeed together. An adversarial instinct. The best fraud engineers enjoy thinking like the attacker. Diversity, Equity and Inclusion At Deliveroo, we know that a great workplace reflects the world around us and that true diversity and inclusion make us stronger, more creative, and better at what we do. We’re committed to fostering an environment where everyone can do their best work and feel they belong. We believe in equality of opportunity and welcome candidates from all backgrounds regardless of age, gender, ethnicity, disability, sexual orientation, gender identity, socio-economic background, religion, or belief. If you have a disability or long-term health condition and need support to apply for one of our roles, or require any reasonable adjustments during the recruitment process, you’ll have the opportunity to let us know once you’ve submitted your application. We’ll share details on how to request support so we can ensure you have a fair and equitable experience. If you’re excited about making a real impact in a fast-moving marketplace and growing your career alongside ambitious, supportive teams, we’d love to hear from you! Beware of recruitment scams: DASH Brands will never ask you to pay money or share sensitive financial information during hiring — learn more about DASH Brands' legitimate recruiting process at careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness .

Задачи: — Проектировать и разрабатывать AI-агентов; — Разрабатывать и оптимизировать промпты, учить агентов взаимодействовать с продуктами компании; — Решать задачи NLP: классификация, суммаризация, NER, семантический поиск, кластеризация и другие; — Писать поддерживаемый, читаемый код в рамках разработки AI-агентов (Python 3.12+); — Участвовать в разработке на всех этапах жизненного цикла AI/ML (от предобработки данных до деплоя и мониторинга в проде); — Выводить GenAI-приложения в прод совместно с DevOps-командой. Требования: — Опыт создания агентов на современных фреймворках (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno, Pydantic AI Harness и др.); — Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.д); — Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.); — Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI); — Сильный prompt engineering + chain/tool/function calling; — Опыт работы с векторными БД (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.); — Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги); — Опыт работы с Linux, Git, Docker, умение упаковать своего агента в контейнер. Условия: — Официальное оформление по ТК РФ; — Профессиональные митапы и встречи для обмена опытом; — Сообщества по интересам: спорт, игры, книги, аниме; — Гибкий график без контроля времени работы; — ДМС со стоматологией с первого месяца; — Обучение: сертификация, профильные курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы; — Свободная атмосфера без дресс-кода и бюрократии; — Поддержка креатива и возможность профессионального роста; — Скидки на фитнес, покупки и многое другое; — Корпоративные мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки; — Команда экспертов, выступления на конференциях, публикации; — Забота о здоровье и регулярные синки по проектам; — Прозрачные коммуникации и свобода от бюрократии; — Финансирование сертификации, обучения и участия в мероприятиях.

Компания Mirantis разрабатывает решения для облачной и AI-инфраструктуры. Требования к стеку: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Loki, Thanos/Cortex/Mimir, Elasticsearch/OpenSearch, Jaeger/Tempo; Go, Python, Rust. В компании работают русскоязычные специалисты. География и формат работы: удалённо из Барселоны.

Задачи: — Аналитика в области продукта и риска (актуально для продуктовых аналитиков и риск-аналитиков). Требования: — Опыт работы от 3-х лет; — Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики; — Знание SQL, Python, Excel; — Опыт визуализации в BI системах (Tableau, Power BI, Datalens, Superset и т. д.).

Задачи: — Следить за работоспособностью серверов, корпоративных сервисов и IT-инфраструктуры. — Быстро замечать сбои, проводить первичную диагностику и самостоятельно решать типовые технические проблемы. — Поддерживать пользователей: рабочие места, ПО, доступы, интернет, VPN и периферийное оборудование. — Администрировать учетные записи и базовые права доступа. — Сопровождать корпоративную телефонию и АТС: внутренние номера, телефонные каналы, маршрутизацию и подключение новых номеров. — Работать с SIP-транками: подключать, настраивать и диагностировать проблемы с регистрацией и прохождением звонков. — Разбираться с ситуациями, когда звонок не устанавливается, не проходит звук или возникает односторонняя слышимость. — Анализировать логи АТС и SIP/RTP-трафик для поиска причины проблем. — Контролировать работу корпоративной почты, сайта и других ключевых сервисов. — Следить за доменами, SSL-сертификатами, лицензиями, подписками и оплатой IT-сервисов. — Взаимодействовать с операторами связи, подрядчиками и поставщиками IT-услуг. — Вести техническую документацию и базу решений по типовым проблемам. — Если проблема выходит за рамки зоны ответственности — провести необходимую диагностику и передать профильному специалисту уже с понятным описанием проблемы и результатами проверки. — Следить за базовыми требованиями информационной безопасности: доступами, обновлениями ПО, резервным копированием, антивирусной защитой, журналированием и защищенными каналами передачи данных. — Проводить первичную проверку IT-систем на соответствие применимым требованиям законодательства РК в области информационной безопасности и защиты персональных данных. Требования: — от 2 лет опыта в IT Support, системном администрировании или IT Operations; — практический опыт работы с АТС и IP-телефонией; — понимание SIP и RTP, основных SIP-сообщений (INVITE, REGISTER, BYE и др.); — понимание принципов работы SIP-транков, телефонных каналов и маршрутизации звонков; — базовые знания сетей: TCP/IP, DNS, DHCP, VPN, HTTP/HTTPS; — уверенное понимание Windows и базовое знание Linux; — опыт работы с мониторингом и логами; — умение самостоятельно искать причину технической проблемы, а не только устранять её последствия; — базовое понимание информационной безопасности и защиты персональных данных; — понимание базовых требований законодательства РК в области ИБ и защиты персональных данных; — понимание принципов управления доступами, аутентификации, резервного копирования, журналирования и обновления ПО; — умение отличить проблему, которую можно решить самостоятельно, от той, которую нужно передать профильному специалисту. Будет большим плюсом: — Asterisk / FreePBX / 3CX или аналогичные АТС; — Zabbix, Grafana, Prometheus; — Wireshark и другие инструменты анализа SIP/RTP-трафика; — Active Directory / LDAP; — Docker; — Bash / PowerShell / Python; — опыт работы с Help Desk-системами; — опыт участия во внутренних проверках или аудитах информационной безопасности.

Задачи: — Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; — Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач; — Решать задачи классификации, детектирования и сегментации, а также оценивать качество моделей с помощью ключевых метрик машинного обучения.

Задачи: — Присоединиться к инженерной команде для проектирования и реализации полнофункциональных пользовательских решений безопасности, защищающих сотни миллионов пользователей Discord. — Возглавлять работу по укреплению безопасности сессий и аутентификации пользователей Discord. — Улучшать, эксплуатировать и поддерживать критически важные для безопасности сервисы аутентификации, отвечая за их корректность и безопасность. — Сотрудничать с продуктовыми командами для внедрения более надежной аутентификации и выпуска пользовательских инструментов безопасности аккаунтов. — Определять и разрабатывать решения для новых угроз безопасности пользовательских аккаунтов. — Исследовать и внедрять новые возможности безопасности для платформы Discord, оставаясь в курсе современных тенденций в области аутентификации и безопасности сессий. — Создавать средства и инструменты безопасности, ориентированные на самообслуживание, автоматизацию и производительность для выявления и устранения уязвимостей безопасности аккаунтов. Требования: — Опыт обеспечения безопасности производственных приложений не менее 5 лет. — Опыт программирования не менее 3 лет на одном из языков общего назначения (Python, Go, Java или Rust). — Практический опыт разработки и выпуска программного обеспечения, включая функции безопасности, средства контроля, фреймворки или защитные механизмы. — Опыт работы с аутентификацией и безопасностью аккаунтов, включая WebAuthn, passkeys, FIDO2, MFA и управление сессиями. — Умение анализировать безопасность сложных систем и давать инженерам четкие рекомендации по безопасному проектированию и реализации. — Опыт руководства проектами безопасности в кросс-функциональных командах. — Опыт разработки или усиления клиентских приложений, таких как настольные или нативные мобильные приложения. — Опыт работы в облачных средах (используется Google Cloud, но приемлем опыт с другими платформами). Преимущества: — Опыт программирования на системных языках (например, C, C++). — Опыт разработки, эксплуатации и отладки производственных систем. — Знание распространенных уязвимостей приложений на платформах, на которых работает Discord. Условия: — Работа в удаленном формате в часовом поясе Pacific Standard Time. — Возможна помощь с релокацией в район залива Сан-Франциско. — Годовой базовый оклад от $196,000 до $245,000 плюс акции и социальные гарантии. — Зарплата определяется уровнем роли, навыками, опытом и образованием. Контакт и отклик: Откликаться на вакансию можно по ссылке: https://weworkremotely.com/remote-jobs/discord-senior-software-engineer-application-security

Position Summary: Prove empowers customers to create memorable experiences across all client interaction channels. Solutions Engineers act as subject matter experts, providing product and market expertise essential for Prove's growth. They collaborate with Sales Directors and Strategists to communicate solutions and support implementation teams. They also work with product leaders to stay ahead of market trends and unmet needs. Key Responsibilities: — Design and clearly communicate solutions demonstrating understanding of business value and technical challenges. — Partner with Sales Directors, Account Managers, and Strategic Account Managers to drive technical wins and align with technical buyers during sales cycles. — Participate in IPM / OM hand-offs as needed. — Lead product and technology evaluations with Sales Directors to ensure successful client engagements. — Deliver detailed product presentations and demonstrations. — Build credibility with prospects through expert knowledge of product, technical, business, and industry domains. — Address business and technical challenges with tailored Prove services and solutions. — Assist sales teams in articulating value propositions and selecting optimal solutions. — Support execution of approved Proof of Concept (POC) Data Studies alongside Data Science. — Support handoff to Onboarding Manager, IMP, Account Manager at various customer lifecycle stages. — Collaborate cross-functionally with Sales, Account Management, Onboarding, Implementation, Solutions Consulting, Product Management, and Executive teams to close new customers and ensure successful implementation. — Stay informed on industry trends and market disruptors through reading, workshops, and webinars. — Create public-facing architecture/flows of Partner + Prove integrations. — Enable Prove SEs and IPMs on technical integrations for accurate communication alongside sellers. — Enable Partner technical counterparts on Prove value proposition and integration to support partner sellers. — Own technical and product evaluation and integration planning for new partner integrations in partnership with GTM Partnerships. Qualifications and Experience: — Minimum 2 years of relevant experience in solutions architecture, technical pre-sales, or solutions engineering. — Experience in a high-growth startup or technical environment. — Technical experience implementing REST style APIs. — Solid understanding of oAuth and other API authentication technologies. — Good understanding of API integrations from standard API specifications in one or more programming languages such as Javascript, Java, C++, Python. — Ability to build customized workflows by engaging with customers. — Understanding of basic security concepts including encryption, hashing, behavior biometrics, and native app SDKs. — Responsive and dedicated to clients, both internal and external. — Strong verbal, writing, storytelling, and client interaction skills. — Clear sense of ownership and accountability. — Self-starter with capacity to learn quickly. — Preferred experience in cybersecurity, fintech, or fast-growing startups. Salary: — Metro 2 areas (NYC, Seattle, Los Angeles, Miami): $125,000 - $135,000 plus sales incentive plan. — Metro 3 areas (other US cities except San Francisco Bay Area): $110,000 - $123,000 plus sales incentive plan. — Salary determined by experience, skills, geo-location, internal equity, and market data. Benefits & Perks: — Competitive salaries, bonus plan, and equity plan. — Modern Health for financial, mental, and physical wellness. — 401(k) Retirement Plan & Match (US Offices) and Local Country Pension (International Offices). — Unlimited vacation and flexible hours. — Comprehensive medical benefits for employees and families. — Emotional & Physical Wellness services (EAP & Prove Well-Being Reimbursement). — Snacks and beverages at certain office locations. — Daily GrubHub stipend for lunch if working in office (US Offices). Equal Opportunity Employment: Prove is committed to equal employment opportunity regardless of race, color, religion, gender, sexual orientation, age, marital status, national origin, citizenship status, disability, veteran status, or other personal characteristics. Privacy & Data Protection: Prove collects and uses personal information during the job application process as detailed in their Recruitment Privacy Policy.

Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных. Задачи: — Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента. — Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их. — Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние. — Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных. — Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах. Требования: — Глубокое понимание NLP. — Знание Python и опыт разработки на нём. Будет плюсом: — Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации). — Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов. — Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).