Вакансии

ASOS.com — британский онлайн‑ритейлер модной одежды, обуви, аксессуаров и косметики. Размер команды — 1k-5k, инвестиции — £587.5M. Технологии и инструменты: Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Semantic Kernel, LangChain, LangGraph, AutoGen/CrewAI, Python или C#/.NET. Фаундеры компании: Nick Robertson, Andrew Regan, Quentin Griffiths, Deborah Thorpe. В компании работают русскоговорящие сотрудники.

Наши пожелания к кандидатам: — Опыт аналитиком бизнес/данных от 1-го года — Базовый уровень владения SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, понимание индексов) — Основы ЯП Python на уровне чтения — Знакомство с ETL-принципами — Знакомство с хранилищами данных и СУБД, Git, форматом JSON — Образование: техническое (Computer Science, математика, физика) или сертификаты курсов Условия: — Полная занятость — Оформление: Трудовой договор — График: 5/2 — Формат работы: гибрид (Москва)

Мы ищем: Талантливого NLP-разработчика на стажировку, которому предстоит работать над интересными высоконагруженными проектами. Требования: — Опыт разработки на Python от 1–2 лет; — Базовое понимание LLM и AI-агентов; — Практический опыт или уверенное понимание RAG-подхода; — Опыт работы с векторными БД или embeddings (FAISS / Qdrant / аналоги — базовый уровень); — Опыт backend-разработки (FastAPI / Flask); — Понимание REST API, JSON, асинхронности; — Готовность развиваться в AI-направлении. Будет плюсом: — Опыт работы с LLM API (OpenAI / open-source модели); — Знакомство с LoRA / PEFT (pet-проекты, эксперименты); — Базовый опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS); — Docker (базовый уровень); — Pet-проекты с AI-агентами или RAG. Условия: — Работа в команде экспертов; — Широкий технологический стек, сотни проектов; — Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби; — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии; — Организована удалённая работа, при этом есть просторные офисы с зонами коворкинга; — Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack; — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка; — Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills; — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании; — Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников. Дополнительно: — Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации, осуществляющей деятельность в области информационных технологий от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3

Location: Paris; Amsterdam; Linz; Munich; London; Berlin Workplace: Remote ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. ABOUT THE JOB Mistral AI is looking for a Domain Expert in crashworthiness simulations to help build AI-accelerated simulation capabilities for industrial engineering. You will work at the intersection of industrial simulation, physics modeling, machine learning, and engineering workflows. Your role is to bring deep solid-mechanics expertise into the design, training, evaluation, and deployment of AI Physics Models for real engineering use cases. This is a hands-on technical role. We are looking for someone who understands industrial structural simulation not only conceptually, but through direct experience with simulation models, solver workflows, data generation, validation, and engineering decision-making. You will work with research, product, and customer-facing teams to ensure that our models are useful against real engineering standards — not only benchmark metrics. Relevant application areas may include automotive crashworthiness, aerospace structures, consumer-electronics drop/reliability, manufacturing, durability/fatigue, and other nonlinear structural mechanics problems. WHAT YOU WILL DO - Work with our research team to define, generate, and iteratively improve simulation datasets for training and evaluating crashworthiness foundation models, balancing coverage of relevant physical scenarios, simulation fidelity, and computational cost. - Design and run high-fidelity simulation campaigns using structural mechanics solvers such as Abaqus, LS-DYNA, Ansys Mechanical, Radioss or equivalent tools. - Define the relevant variation space for training data: geometry, mesh resolution, material behavior, boundary conditions, loading, contact, joints, failure modes, and engineering KPIs. - Build or guide automated pipelines for simulation setup, execution, post-processing, dataset creation, and model evaluation. - Work with research teams to train and evaluate AI models on simulation data, and diagnose failure modes caused by data gaps, poor coverage, numerical artifacts, or model limitations. - Evaluate model outputs against industrial engineering needs, including field-level accuracy, scalar KPIs, deformation modes, load paths, energy absorption, stress/strain fields, failure indicators, uncertainty, and out-of-domain behavior. - Work with industrial customers to understand their simulation workflows and engineering priorities, define use cases and success criteria, and incorporate their feedback into model development and validation. ABOUT YOU - You have deep expertise in crashworthiness, solid mechanics, and structural mechanics, with substantial experience in industrial simulation workflows. - You have a Master’s degree or equivalent technical depth in mechanical engineering, aerospace engineering, civil/structural engineering, computational mechanics, applied physics, or a related field. - You have 4+ years of relevant industrial experience (or PhD +1 years) in domains such as automotive, aerospace, and consumer electronics. - You have hands-on experience with explicit dynamics for crash or impact simulation and understand nonlinear FEM and related topics such as contact, plasticity, structural dynamics, buckling, material modeling, fracture/damage, fatigue, crashworthiness, or durability. - You have direct experience with simulation validation, correlation, model quality, numerical sensitivity, and engineering KPI definition. - You are a strong Python developer who can build and maintain reliable tools for simulation automation, data processing, and model evaluation. You apply sound software engineering practices, including version control with Git, automated testing, code review, and clear documentation. - You have hands-on experience working in Linux and HPC environments, including submitting and monitoring batch jobs, selecting appropriate compute resources, and troubleshooting simulation workflows. You can run simulation campaigns efficiently across a compute cluster. - You are comfortable operating in ambiguous technical environments and turning poorly defined industrial problems into scoped datasets, experiments, metrics, and execution plans. - You communicate clearly with both deep technical experts and non-specialist stakeholders. IT WOULD BE GREAT IF YOU - Have experience applying machine learning, surrogate modeling, reduced-order modeling, optimization, or data-driven methods to simulation problems. - Have contributed to reusable internal tools, open-source code, simulation automation frameworks, or production-quality engineering workflows. - Have experience working directly with industrial customers, product teams, or engineering decision-makers. - Have publications, patents, internal technical leadership, or recognized contributions in engineering, simulation, computational mechanics, or ML-for-physics communities. WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.

Задачи: — писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами — допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды — собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук — делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы — поднимать сервисы в инфраструктуре компании, привязывать домены, чинить мониторинг — конкретный микс задач под сильные стороны и интересы кандидата Требования: — знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension), понимание контекста, скиллов, sub-agents, MCP — базовый код: умение читать чужой Python / JS / TS-сервис, разбираться и вносить изменения — Linux, Docker, git на уровне уверенного пользования терминалом — самостоятельность в работе, умение декомпозировать задачи — английский на уровне чтения документации — будет плюсом: Next.js, React, TypeScript, Tailwind, shadcn/ui, Python, Node.js, опыт деплоя и работы с CI/CD, Figma, базовое SEO Условия: — формат работы: можно удалённо

Задачи: — участвовать в разработке системного ПО для роботов на C++ и Python; — перекомпоновывать системные модули, обновлять библиотеки и настраивать среду выполнения; — обеспечивать стабильность и производительность ПО на роботах; — настраивать криптографическую защиту и генерировать уникальные ключи для каждого робота; — поддерживать фабричное производство, инструменты управления версиями и пайплайны поставки кода; — работа над сборкой ядра, безопасным обновлением прошивок и конфигураций. Требования: — опыт разработки на C++ и Python (включая учебные проекты, хакатоны, исследования или коммерческие работы); — пользовательский опыт работы с Linux: консоль, файловая система, процессы и сети; — готовность работать в командной строке и понимание компиляции, сборки проектов и зависимостей; — понимание принципов работы встроенного ПО и ограничений реальных устройств; — системное мышление, внимательность к деталям и готовность разбираться в низкоуровневых системах; — плюсом будет интерес к робототехнике и аппаратному обеспечению, самостоятельность в поиске технической информации. Условия: — можно выбрать удалённый (только Россия), офисный или гибридный формат; — full-time.

Задачи: — Проводить ручное тестирование web- и mobile-приложений — Создавать и поддерживать автотесты для backend и frontend — Интегрировать автотесты в CI/CD и анализировать результаты их запусков — Разбирать причины падения автотестов и находить дефекты — Взаимодействовать с разработчиками и другими участниками команды на всех этапах разработки — Участвовать в подготовке тестовой документации и поддержании качества продукта — Помогать развивать автоматизацию и улучшать процессы тестирования Требования: — От 3 лет опыта в ручном тестировании — От 2 лет опыта с автоматизацией тестирования — Уверенное знание Python — Опыт автоматизации backend и frontend — Опыт интеграции автотестов в CI/CD — Опыт тестирования мобильных приложений — Понимание принципов построения и поддержки автотестов — Умение анализировать результаты тестовых запусков и локализовывать причины проблем — Готовность много взаимодействовать с разработчиками и командой Условия: — Работа в современном офисе в Лимасоле (15 минут от моря) — High-load продукт и сильная команда профессионалов — Возможность развиваться в направлении QA Automation — Гибкое начало рабочего дня — 22 рабочих дня отпуска — Обеды, снеки, компенсация спорта — Курсы английского и греческого — Корпоративные мероприятия, спорт и активное комьюнити

Задачи: — Разработка, создание и поддержка надежных конвейеров обработки данных и процессов ETL/ELT для поддержки различных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, с обеспечением высокого качества и целостности данных. — Создание и управление масштабируемыми архитектурами данных, обеспечивающими частые преобразования и манипуляции данными в сложных средах с множеством источников. — Тесное сотрудничество с аналитиками данных, специалистами по обработке данных и другими заинтересованными сторонами для обеспечения соответствия конвейеров обработки данных потребностям бизнеса. — Мониторинг, устранение неполадок и оптимизация конвейеров обработки данных для обработки крупномасштабных и разнообразных наборов данных, включая системы обработки в реальном времени и пакетной обработки. — Обеспечение соответствия стандартам управления данными, безопасности и конфиденциальности, внедрение передовых методов отслеживания происхождения данных, контроля доступа и аудита. — Постоянное отслеживание новых технологий обработки данных, фреймворков ИИ и передовых методов для непрерывного улучшения инфраструктуры и рабочих процессов. Требования: — Разработка конвейеров обработки данных: Опыт создания масштабируемых автоматизированных конвейеров обработки данных с использованием методологий ETL/ELT, опыт работы со сложными преобразованиями данных и частыми манипуляциями с данными. — Хороший опыт работы с Databricks. — Источники и форматы данных: Опыт работы с широким спектром источников данных, включая реляционные базы данных, NoSQL, API, потоковые данные (например, Apache Kafka) и неструктурированные форматы данных. — Программирование и скриптинг: Уверенные навыки программирования на Python (pySpark, SparkSQL), SQL. — Большие данные и облачные платформы: Практический опыт работы с фреймворками для обработки больших данных (Apache Spark) и облачными платформами (IBM Cloud, AWS, Azure, Google Cloud) для масштабируемой обработки и хранения данных. — Автоматизация и оркестровка: Знание инструментов оркестровки рабочих процессов, таких как Apache Airflow или Dagster, для планирования, управления зависимостями и восстановления после сбоев. — Качество и управление данными: Особое внимание уделяется качеству данных, происхождению данных, соответствию нормативным требованиям (GDPR, CCPA) и передовым методам обеспечения безопасности, включая шифрование и управление доступом на основе ролей. — Решение проблем в сложных средах: Способность ориентироваться и решать проблемы, связанные с крупномасштабными, гетерогенными экосистемами данных, обеспечивая надежность и производительность конвейера обработки данных в сложных условиях.

Требования: – Коммерческий опыт работы в DevOps/SRE от 3 лет. – Уверенные знания и практический опыт работы с Kubernetes в production. – Helm, Docker, Nginx, Ingress. – Уверенное администрирование Linux. – Опыт построения и поддержки CI/CD, желательно GitLab CI. – Опыт работы с IaC: Ansible, Terraform. – Практический опыт с GitOps, желательно ArgoCD. – Опыт настройки мониторинга: Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics. – Bash и/или Python для автоматизации. – Понимание принципов работы SQL и NoSQL баз данных: опыт с PostgreSQL, Redis, Qdrant будет плюсом. – Опыт работы хотя бы с одним из облаков: Yandex Cloud, Azure, AWS. – Опыт самостоятельного внедрения инфраструктурных решений у заказчиков. Будет плюсом: – Опыт работы сразу с несколькими облачными платформами. – Опыт построения инфраструктуры с нуля. – Понимание security-практик в DevOps. – Опыт работы с AI/ML-инфраструктурой и соответствующим стеком. – Опыт технического взаимодействия непосредственно с заказчиком.

Location: Москва Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени. Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям. Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель. Обязанности * разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph) * проектирование и внедрение мультиагентной платформы для обработки больших объемов данных о деятельности субъектов малого и микробизнеса * создание механизмов автоматического мониторинга и выявления ранних признаков риска возникновения просроченной задолженности среди клиентов сегмента ММБ * организация работы команды специалистов по разработке AI-решений: формирование требований, контроль качества выполнения проектов и своевременность исполнения задач * разработка методологии и инструментов автоматизированного когортного анализа клиентского портфеля малого и микробизнеса * подготовка прогнозных моделей, основанных на искусственном интеллекте, позволяющих своевременно реагировать на изменения состояния клиентской базы * взаимодействие с профильными департаментами компании для согласования подходов к обработке данных и интеграции решений. Требования * высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях * опыт работы с различными LLM * опыт разработки агентов * 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow) * глубокое знание SQL и оптимизации запросов * опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса * глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения * знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса. Будет преимуществом: * опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками * понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков * наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций * опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере * навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская / Тульская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Paris, France Workplace: Hybrid HEALTH CAN’T WAIT. Not for symptoms to get worse. Not for a six‑month appointment. Not for a system to catch up. But that’s exactly how healthcare works today. You wait, until you can’t. Alan exists to end the wait. Health is a universal right, and we believe this right can only become real when it’s coupled with prevention. We need to stop treating health as something we repair and start treating it as something we build, every day. It’s not solely a question of willpower. It’s the healthcare system itself that needs to work for everyone, in a sustainable way. So we are building the new standard in prevention insurance. Alan is the first company that integrates insurance, prevention, and care into a single, acclaimed user experience. We are on an incredible journey to build a global leading company, with a unique culture https://alan.com/en/careers. We already partner with 40K+ companies of all sizes, serving more than 1M+ members, and have reached €800M+ in ARR. Prevention as the new norm. That's what we're building with our team of 1000+ people. If it speaks to you: we're hiring across France, Spain, Belgium, and Canada. And beyond. ⭐️ THE DATA FOUNDATIONS TEAM ⭐ At Alan, every decision we make about our members' care, contracts and claims is a data decision. The Data Foundations team builds the platform that makes those decisions possible in a safe way. - Being part of the Data Foundations team means you’ll build, maintain, and improve the Data Platform used by everyone at Alan. - We enable Alan’s data-driven nature and help our colleagues make the most of their data. - Partner closely with people across Alan (technical and non-technical) to understand their needs and build data solutions they can trust and use effectively. - We own and manage all data-related tools that power Alan. - AI is changing the way companies work with data: agents are becoming first-class users of our data warehouse. It opens a world of new usage and exciting features, as well as concerns around security, data quality and governance. We are building the foundations that allow Alan to make the most of this exciting new paradigm. - Alan is expanding quickly: we went from 4 to 6 countries this year and we won’t stop there. Our objective is to onboard new countries in weeks, not months. Having strong data foundations is a cornerstone of that expansion, allowing our teams to make sense of a patchwork of insurance systems, regulations and reporting rules. - Examples of our missions: - improve the developer experience when building and maintaining data pipelines, - enable reliable and secure access to our data warehouse for Alaners and AI agents, - strengthen security and governance around our data assets, - define and implement standard data practices across Alan, - maintain and evolve our core data infrastructure to accommodate Alan's international expansion and growing product breadth… - Our core tools include Python, Airflow, Snowflake, AWS/GCP, Metabase, Terraform, dbt, and others. - Who you'll work with: Data Foundations is a small, high-leverage team inside the Tech Foundations area, whose mission is to enable product crews through world-class infrastructure, developer experience, operational excellence, and built-in security. You'd be joining as one of its core engineers, working daily with the whole Data community at Alan. 🎯 EXPECTED SKILLS AND ABILITIES You would thrive at Alan if most of this sounds like you: - Passionate about owning ambitious problems and developing simple solutions for them. - 3+ years of experience demonstrating impact in Data positions. We welcome candidates from early-career to highly experienced profiles. You may already have strong expertise in Data Engineering, or be an experienced data or software engineer looking to deepen your specialization in this area. - Experience building and operating production data infrastructure: orchestration (Airflow or similar), a cloud data warehouse, infrastructure as code. - Experience designing systems, tools or libraries used by other engineers, scientists or analysts. - Proficient in Python and SQL. Setting a high standard of rigor and precision for yourself, interested in your craft. - Curious about AI and eager to use it thoughtfully to increase your impact. - Great listening and communication skills. - Humble, kind, collaborative, and still willing to grow (no matter your seniority!). - Fluent and clear in English, both oral and written (no need to speak French!). For this role, we are looking to hire within the C0-E level range https://alan.com/en/careers/a/salary-equity. ⚙️ IMPORTANT NOTE: WE HIRE PEOPLE, NOT ROLES. If you're excited about this opportunity but don't check every box, we'd love to hear from you. Everyone, no matter how underrepresented, should feel free to apply, as it can only bring learning or success. If you identify yourself as a woman: Did you know that research shows women often apply only when meeting 100% of requirements? Remember, this is just a guide, not a checklist. We'll be thrilled to receive your application! 🔖 Check out our About Alan https://alan.com/about and Career https://alan.com/careers pages, as well as our Medium https://medium.com/alan, blog https://blog.alan.com/ and Glassdoor page https://www.glassdoor.com/Overview/Working-at-Alan-EI_IE1696043.11,15.htm for more info. YOU WANT TO KNOW MORE ABOUT ALAN? - 🙌 Perks & Benefits https://alan.com/en/careers/a/salary-equity: Alaners are provided with a stimulating environment and perks ensuring they are happy, efficient and spend only high-quality time with co-workers. - 🤘 A strong culture https://alan.com/en/about/a/leadership-principles: People joining Alan are often surprised and delighted by our innovative working method. We have a set of cultural values that guide our approach to work 🔄 A quick note about the process Note: While you're applying for a specific area, you may join a different engineering team based on where we think you'll have the most impact. Check out descriptions of other areas here https://www.notion.so/Software-Engineering-Areas-Alan-2c61426e8be7805bacd2cdbc08c32640?pvs=21. #LI-DNP

Задачи: — Создание и развитие собственных базовых языковых моделей Авито: проверка гипотез в области претрейна, continual pre-training, post-training, RL и синтетических данных — Масштабирование обучения и оптимизация инференса (квантование, speculative decoding) — Построение процедур оценки качества моделей — Написание продакшен-кода на Python и PyTorch Требования: — 3+ года опыта разработки и эксплуатации ML-решений — Глубокое понимание Transformer и принципов обучения LLM — Практический опыт обучения и внедрения NLP-моделей — Уверенный Python и PyTorch — Понимание компромиссов между качеством, latency и стоимостью Плюсом: — Опыт с continual pre-training, SFT/LoRA/RL, DeepSpeed, vLLM, TensorRT-LLM, MLOps-инструменты

Компания ИВИ — онлайн-кинотеатр с библиотекой из десятков тысяч фильмов, сериалов, ТВ-каналов и оригинальных проектов собственного производства. Стек: Python, SQL, Spark, PyTorch, ClickHouse, Redis, S3.

Задачи: — Исследовать актуальные угрозы, тактики, техники и процедуры (TTP) APT, анализировать современные методы проведения кибератак; — Разрабатывать алгоритмы выявления угроз: создавать правила и сценарии детектирования; — Разрабатывать сценарии реагирования и рекомендации по обработке инцидентов информационной безопасности; — Участвовать в проектных и иных активностях в качестве эксперта ИБ; — Развивать продукты компании, повышая качество механизмов обнаружения угроз и реагирования на инциденты; — Автоматизировать процессы анализа и детектирования угроз, развивать собственную экспертизу и делиться знаниями внутри команды. Требования: — Знание современных тактик и техник атакующих, основных векторов атак, способов их обнаружения; — Знание принципов работы сетевых протоколов, операционных систем и веб-приложений; — Опыт использования или понимание принципов работы решений классов Threat Intelligence (TI); — Умение анализировать журналы регистрации событий различных информационных систем, СЗИ, ОС, сетевого оборудования, СУБД, приложений и т.п; — Опыт в расследовании инцидентов информационной безопасности; — Умение эмулировать действия APT в тестовой среде для проверки сценариев обнаружения; — Опыт разработки сложных правил корреляции и сценариев детектирования для SIEM; — Опыт администрирования Linux/Unix и Windows; — Опыт разработки скриптов на Bash, Python и PowerShell. Будет плюсом: — Наличие профессиональных сертификатов (OCSP, SANS, CISSP); — Опыт участия в CTF или в проведении Pentest; — Понимание жизненного цикла атак (Cyber Kill Chain, MITRE ATT&CK); — Опыт работы с Kubernetes, Docker, VMware; — Опыт работы в SOC; — Опыт публичных выступлений и подготовки технических материалов; — Высшее образование по направлению ИТ и/или ИБ. Условия: — Работа в гибридном формате в офисе класса «А» в двух шагах от ст. м. Римская/Площадь Ильича или удаленный формат работы на территории РФ; — Достойная оплата труда, соответствующая профессиональному уровню и компетенциям; — Статус аккредитованной ИТ-компании со всеми преимуществами; — ДМС со стоматологией и госпитализацией по всей России, страхование от несчастного случая, полис ВЗР для поездок за границу, ветеринарная поддержка; — 100% компенсацию больничного, +10 дополнительных дней в году на отгул по болезни; — Регулярный обмен обратной связью по системе полугодового Performance Review; — Возможности для обучения и профессионального развития: корпоративную библиотеку, менторство, внутренние митапы по обмену опытом, практику публичных выступлений, возможность участвовать в создании контента для профессиональных сообществ; — Программу корпоративных скидок и привилегий; — Развитую корпоративную культуру: открытую коммуникацию, онлайн и офлайн встречи, клубы по интересам, спортивные активности и поддержку инициатив сотрудников.

Задачи: — Адаптировать релизы платформы под компоненты инфраструктуры. — Разрабатывать и развивать адаптеры для сервисов хранения и процессинга данных. — Разрабатывать провайдеры для систем аутентификации и авторизации. — Устранять замечания и инциденты, связанные с кибербезопасностью. — Разрабатывать HotFix для оперативного устранения инцидентов. — Разрабатывать форки и адаптировать ПО под особенности Cloud-инфраструктуры. — Организовывать поддержку и тестирование стендов в Cloud. — Взаимодействовать с командами ПАО/ДЗО и СберТех. — Участвовать в развитии и сопровождении платформы на уровне backend и архитектуры. Требования: — 5+ лет коммерческой разработки на Java. — Глубокое знание Spring Boot: Spring MVC, Spring Data, Spring Security. — Уверенный SQL и опыт работы с реляционными БД: транзакции, индексы, оптимизация запросов и планов выполнения. — Опыт работы с JPA / Hibernate. — Знание и практическое применение паттернов проектирования. — Опыт проектирования микросервисной архитектуры. — Опыт написания unit-тестов. — Высшее техническое образование. Будет плюсом: — Hadoop / Spark. — Python. — Kubernetes / OpenShift. — Английский для чтения технической документации.

We are looking for a software engineer with deep knowledge of blockchain technologies to develop and support innovative solutions in the field of crypto processing, blockchain, DeFI, dApps and multi-party computations. Requirements: — 5+ years of software development experience — Strong Go and Solidity skills, with deep Web3 knowledge — Hands-on experience with blockchain platforms, cryptographic protocols, smart contracts, and DeFi — Curiosity for solving challenging problems Core stack: Go, Solidity Bonus: Rust, JavaScript, Python, Docker, Kubernetes, and experience with high-load financial systems

Задачи: — Поддержка федеральных клиентов, предоставление архитектурного дизайна и внедрение продуктов Collibra в соответствии с моделями доставки, процессами и стандартами безопасности (FedRAMP, FISMA, GovCloud). — Предоставление федеральным агентствам индивидуальных стратегий управления данными, включающих лучшие практики и способствующих достижению бизнес-целей. — Взаимодействие с командами продаж, инженерии, продукта, поддержки и руководства для согласования с циклами закупок и приоритетами. — Выявление возможностей расширения использования продуктов Collibra в агентствах. — Выполнение или превышение целей по использованию услуг для успеха клиентов и повторных проектов. — Вклад в рост услуг и лицензирования Collibra в государственном секторе через расширение аккаунтов и стратегическое планирование. Требования: — 5-10 лет опыта консультирования федеральных агентств США в области управления данными, качества данных или управления данными. — Знание ведущих PaaS-провайдеров, Data Lakes, баз данных и интеграционных платформ, используемых федеральными агентствами. — Минимум 2 года опыта работы с облачными платформами, API-интеграцией (REST/JSON) и автоматизацией развертывания. — Владение Linux CLI. — Практический опыт AWS/Azure, Kubernetes, инфраструктуры и платформ. — Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Spark и Hadoop. — Гражданство США, проживание на территории США и наличие активного допуска к секретной информации (Secret/TS/TS-SCI). Преимущества: — Знакомство с корпоративными решениями безопасности, такими как LDAP или Kerberos. — Опыт работы с инструментами качества данных, конвейерами данных, оркестрацией данных и контролем заданий. — Знание процессов управления данными, включая управление данными, каталогизацию и управление бизнес-правилами. — Владение API через Java, Python или аналогичные языки для кастомных решений в Linux/Unix. — Опыт с хранилищами данных, ETL и интеграцией данных. — Навыки разработки функциональных и технических спецификаций. — Опыт работы с Collibra или аналогичными технологиями. Условия: — Предпочтительно расположение в районе Вашингтона, округ Колумбия, с необходимостью до 50% работы на месте. — Годовая базовая зарплата от $96,000 до $120,000. — Возможность дополнительной комиссионной оплаты. — Конкурентный пакет вознаграждений, включая бонусы, акции, пенсионные планы и другие льготы. — Гибкая программа льгот, поддерживающая разнообразные жизненные обстоятельства. — Равные возможности для всех кандидатов без дискриминации.

Задачи: — Проектировать и автоматизировать средства контроля, механизмы обнаружения и инструменты для улучшения информационной безопасности инфраструктуры и продуктов Algolia — Исследовать, оценивать и рекомендовать новые технологии, методы и фреймворки информационной безопасности — Проектировать, внедрять и поддерживать системы мониторинга и устранения проблем информационной безопасности для защиты данных клиентов и систем Algolia — Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции информационной безопасности в новые функции, системы и конвейеры разработки — Способствовать улучшению стандартов, процессов и лучших практик информационной безопасности в компании — Проводить оценку рисков и моделирование угроз для основных систем, сервисов и сторонних поставщиков — Участвовать и иногда возглавлять мероприятия по реагированию на инциденты информационной безопасности и анализу после инцидентов — Поддерживать текущие и новые инициативы по информационной безопасности и соответствию (например, SOC 2, Type II, ISO 27001, C5, GDPR) — Управлять и развивать программы публичного багбаунти и раскрытия уязвимостей Algolia Требования: — 3–6 лет опыта в инженерии информационной безопасности, защите инфраструктуры или смежных технических областях — Владение скриптингом или автоматизацией на одном из языков: Python, Bash, Go или аналогичных — Предпочтение опыту работы с Kubernetes — Глубокое понимание принципов информационной безопасности для современных облачных сред (AWS, GCP, Azure) и дата-центров — Опыт эксплуатации, настройки и управления системами логирования/SIEM, обнаружения угроз, управления позицией безопасности, EDR, SAST, SOAR, CTI и другими системами информационной безопасности, предпочтительно с опытом работы с Crowdstrike или Obsidian — Знание распространённых угроз, векторов атак и стратегий их смягчения — Хорошее понимание компьютерных систем, сетей и низкоуровневых протоколов с точки зрения информационной безопасности — Опыт обнаружения инцидентов, реагирования и управления уязвимостями — Отличные коммуникативные навыки для объяснения рисков и концепций информационной безопасности технической и нетехнической аудитории — Способность работать совместно с вице-президентом по информационной безопасности и самостоятельно достигать бизнес-целей — Свободное владение английским языком Желательно: — Опыт масштабирования программ информационной безопасности в быстрорастущих SaaS-компаниях — Сертификаты или эквивалентное обучение по облачной информационной безопасности (например, AWS Security Specialty, GCP Professional Security Engineer) — Опыт работы с системами управления секретами, такими как Hashicorp Vault — Участие в сообществах информационной безопасности, багбаунти, open-source инструментах или CTF — Опыт в области инженерии конфиденциальности, моделирования угроз или безопасного проектирования ПО Условия: — Гибкая модель работы с возможностью полностью удалённой или гибридной работы — Работа в международной команде с офисами в Париже, Нью-Йорке, Лондоне, Сиднее и Бухаресте — Конкурентная годовая зарплата в диапазоне £66,080–£91,800 — Культура, ориентированная на обучение, сотрудничество и инновации в области информационной безопасности — Поддержка профессионального развития и возможность влиять на безопасность систем, используемых миллионами пользователей