Вакансии

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.

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем. Примеры: система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин. Задачи: — разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM — адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO) — участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества — написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой. Требования: — неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов — знание Python, статистики и ML/DL-стека — опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров — опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) — опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents) — знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования — умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID) — опыт работы с Git. Преимуществом будет: — опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse — успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах) — вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face — погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам — знание других языков программирования (например, C++, Java). Условия: — оплачиваемая стажировка — возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская) — корпоративный спортзал и зоны отдыха.

Задачи: — Разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам — Разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля — Разработка моделей для оценки CLTV клиентов — Разработка моделей эластичности по ставкам и другим макрофакторам для различных банковских продуктов для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и изменения ценовой политики по продуктам Требования: — Опыт работы в банковском/финансовом секторе от 3-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов, опыт в моделировании — Хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики — Хорошие знания алгоритмов и методов машинного обучения и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации — Опыт применения моделей классического ML на практике — Хорошие знания Python, опыт разработки моделей на языках Python или R, опыт написания модулей, классов и пр. — Опыт работы с базами данных, владение SQL — Хорошее знание английского языка Будет плюсом: — Выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа — Опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения физлиц — Опыт разработки моделей для оценки CLTV клиента в банках — Опыт разработки моделей эластичности клиентов — Опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue) — Опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL) — Опыт работы с системой контроля версий Git — Знания финансовой математики, случайных процессов и стохастического анализа — Опыт работы с Apache Airflow Условия: — Удаленный формат работы — Официальное оформление по ТК РФ с полным соблюдением (оплачиваемые отпуска, больничные) — Оплата переработок — Оплата внешних курсов и доступ к неограниченному количеству обучающих материалов — Возможность выступать на конференциях, проводить обучения, участвовать в митапах и вебинарах — Возможность занятий спортом вместе с компанией, участие в спортивных и киберспортивных командах — Забота о сотрудниках, развитие soft skills и современных техник коммуникации — Работа без привязки к геолокации

Задачи: — Проектировать новые процессы и функционал микросервисов в рамках сервисной платформы, координировать работы команды разработчиков и решать оперативные вопросы по функционалу сервисов в зоне ответственности — Проектировать клиентские пути и пользовательские интерфейсы (UI) для операторов, сопровождающих процессы — Осуществлять приемку результатов и оценивать качество реализации разработанных решений — Анализировать обратную связь, метрики и дорабатывать требования к сервису на основании результатов промышленной эксплуатации — Принимать участие в организации взаимодействия со смежными командами для достижения общих целей команды, проекта — Вести направление сложного проекта, обеспечивать прозрачную отчетность по прогрессу проекта — Выявление заинтересованных лиц — Выявление, сбор и описание требований — Документирование требований в Confluence и JIRA (или аналогах) — Согласования требований с заинтересованными лицами и командой разработки — Проведение приемки реализованного функционала и в случае необходимости помощь в проведении тестирования — Управлять ожиданиями заинтересованных лиц — Актуализация требований Требования: — Высшее образование, желательно в сфере ИТ, математике или экономике — Опыт описания интеграционных решений с использованием различных инструментов и подходов (Kafka, REST, SOAP, gRPC, ...) — Опыт описания систем с синхронным и асинхронным взаимодействием (понимание разницы) — Общие знания в смежных областях: информационная безопасность, системы управления и мониторинга, обработка данных — Уверенное понимание концепций и ограничений распределенных систем — Опыт проектирования/разработки высоконагруженных приложений на базе микросервисной архитектуры (желательно) — Умение определять границы системы, виды требований, виды сбора требований — Понимания принципов качества требований, написание Use case и User story — Уметь применять нотации моделирования — Уметь создавать логическую структуру хранения данных — Умение писать SQL запросы с выборкой из нескольких таблиц, а также UPDATE и INSERT — Умение описывать интеграционное взаимодействие в OpenAPI спецификации — Высокий уровень коммуникативных навыков, умение слушать заинтересованных лиц, взятие ответственности за результат

Задачи: — Вести Telegram-канал преподавателя по математике; — Создавать образовательный, развлекательный и продающий контент; — Писать живые тексты и адаптировать тренды под аудиторию; — Раскрывать личный бренд преподавателя через контент; — Составлять контент-планы, в том числе под запуски; — Работать в связке с дизайнером и монтажёром; — Участвовать в еженедельных созвонах и брейнштормах; — Вести контент-таблицы, соблюдать дедлайны, анализировать метрики и готовить отчётность. Требования: — Интерес к математике, информатике или IT; — Умение интересно и понятно писать о технических темах; — Насмотренность в TikTok и современных трендах; — Опыт работы с Telegram; — Понимание прогревов и контента под запуски; — Опыт в EdTech / онлайн-школах / технических каналах будет плюсом; — Готовность работать в динамичном графике во время запусков; — Будет тестовое задание — важно быть готовым его выполнить. Условия: — 50 000–60 000 вилка; — Полностью удалённая работа и гибкий график; — Профессиональный и карьерный рост; — Работа над образовательными проектами в команде единомышленников.

Задачи: — Развитие стратегии работы с промомеханиками: искать точки роста, составлять план развития и вместе с продуктовой командой решать, какие изменения запускать. — Эксперименты и исследования: участвовать в проведении более 100 A/B‑тестов в год, аналитики вовлечены во все этапы работы — от поиска гипотез до внедрения успешных решений. — Аналитические инструменты для бизнеса: развивать отчётность, автоматизировать оценку промо и помогать командам быстрее принимать решения на основе данных. Требования: — Опыт в области анализа данных. — Хорошее знание математики и основ статистики. — Владение SQL и Python. — Опыт проведения A/B‑тестов полного цикла. Условия: — Гибридный формат работы. Бонусы: — Спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество и другие преимущества сообщества Яндекс.

Задачи: — Преподавание по подготовке к ЕНТ по направлениям: Математика (русский и казахские группы), Казахстан История (русские группы), Биология (русские группы), Химия (русские группы). Требования: — Опыт преподавания онлайн согласно ЕЦТ; — Желательно преподавание на двух языках; — Умение пользоваться цифровыми платформами, такими как Google Classroom, Google Meet и другие; — Наличие ноутбука и стабильного интернета. Условия: — Работа удаленная, можно совмещать с основной работой; — В неделю около 2-4 уроков; — Почасовая оплата от 10,000 тенге, зависит от опыта.

1С Продукт реализован на базе решений 1С:Управление холдингом КОРП (1С:УХ), 1С:Документоборот (1С:ДО), 1С:Управление торговлей (1С:УТ) и предназначен для автоматизации процессов казначейства, закупок, бюджетирования, а также договорных отношений. Требования: Образование: — Высшее образование в экономике, математике, статистике или IT. — Знание бухгалтерского и налогового учета (доп. курсы или реальный опыт работы). Опыт с 1С: — Знание и опыт работы с 1С Бухгалтерия Предприятия, 1С ЗУП, 1С Управление Торговлей, 1С Документооборот, 1С Управление Холдингом. Аналитические навыки: — Анализ данных, формирование отчетов и дашбордов. — Прогнозирование и оптимизация бизнес-процессов. Технические навыки: — Знание SQL, Excel (на продвинутом уровне), Power BI/Tableau и других аналитических инструментов. Управленческие навыки: — Умение структурировать задачи, работать с бизнесом и презентовать результаты. Опыт работы: — 3-5+ лет в аналитической роли с системами 1С. Дополнительные плюсы: — Знание других ERP-систем, Big Data, Python или других языков программирования. Ключевые компетенции: — Системный анализ данных в 1С (Основные конфигурации ЗУП, БП, УХ). — Создание аналитических отчетов и дашбордов. — Оптимизация бизнес-процессов. — Взаимодействие с бизнесом и руководством. Условия: — Возможность карьерного роста и получения экспертизы в ведущих финансовых организациях страны. — Удаленный формат работы.

Задачи: — Разработка ПО для вычислительных модулей с архитектурой x86, ARM, MIPS для различных дистрибутивов Linux. — Разработка тестового ПО для работы в ОС Linux. — Взаимодействие с hardware инженерами при отладке новых изделий. — Функциональное тестирование и отладка разработанного программного обеспечения. — Техническая поддержка подразделения сервисного обслуживания. Требования: — Высшее образование (информатика и вычислительная техника, ЭВМ, прикладная математика, АСУ, РЭА и т.п.). — Знание Python, C/С++, cmake. — Умение работать в CLI, знание базовых утилит, опыт написания shell-скриптов. — Опыт программирования в среде Linux. — Умение работать с системой контроля версий git. — Опыт эксплуатации систем виртуализации, контейнеризации. — Опыт работы c CI/CD. Приветствуется: — Опыт разработки под ОС Эльбрус, Baikal. — Опыт применения инструментов совместной разработки (GitLab, Jira, Confluence и т.п). — Опыт написания модулей ядра/драйверов Linux. — Понимание работы шин UART, I2C, SPI, USB, PCIe. — Глубокое знание сетевых технологий. — Знакомство с внутренним устройством сетевых коммутаторов (протоколы, встраиваемое ПО и т.д.). Условия: — Работа в успешной компании в команде интересных, увлеченных своим делом людей. — Трудоустройство по ТК РФ и достойную заработную плату – размер обсуждается на собеседовании в зависимости от квалификации кандидата. — Обед на оборудованной кухне или в столовой (демократичные цены). — ДМС после завершения испытательного срока. — Работа в офисе в шаговой доступности от метро Беляево (3 мин пешком).

Задачи: — Разработка клиентской части слот-игр на Pixi.js/TypeScript: сцены, состояния, UI, анимации, эффекты, переходы. — Реализация игровых механик: барабаны/reels, линии/ways, каскады, sticky, respin, hold&win, бонусные раунды (в зависимости от проекта). — Интеграция с игровым API: ставки, спины, результаты, бонусы, автоспин, история, восстановление сессии. — Организация пайплайна ассетов: атласы (TexturePacker), шрифты, preloading, управление памятью, версии ресурсов. — Оптимизация производительности (FPS/память), профилирование, устранение утечек, стабильность на iOS/Android браузерах. — Поддержка общего ядра/фреймворка: переиспользуемые модули, конфигурируемость, документация, код-ревью. Требования: — Уверенный JavaScript/TypeScript, опыт разработки игр или высоконагруженных интерактивных Web-приложений. — Практический опыт Pixi.js: контейнеры, спрайты, текст, маски, фильтры, взаимодействие, менеджмент текстур. — Понимание игрового цикла (update/render), событийной модели, таймингов и анимаций. — Опыт сборки и доставки: Vite/Webpack, Git, базовая дисциплина CI/CD (на уровне проекта). — Архитектура и игровые паттерны (обязательно). — Уверенное применение: Service Locator / DI, Command, State, State Machine, pub/sub. — Понимание и опыт ECS: разделение данных и логики, системы как обработчики, управляемый update. — Практика MVVM и реактивности: биндинги UI к модели состояния, однонаправленный поток данных, предсказуемые сайд-эффекты. — Проектирование расширяемой архитектуры: модульность, переиспользуемые компоненты, контроль зависимостей, тестируемость. Будет плюсом: — Spine/DragonBones, Particles, Shader/filters, WebAudio. — Опыт со слот-математикой и форматами серверных ответов провайдера. — Поддержка нескольких аспектов/ориентаций, локализация, CDN-кеширование ассетов. — Опыт написания внутреннего SDK/движка и сопровождения набора игр. Ключевые технологии: Pixi.js, TypeScript, Vite/Webpack, ECS/MVVM, State Machine, Command, Service Locator/DI (Spine — опционально). Условия: — Удалённый формат работы (WW, кроме РФ). — Работа над новыми проектами с нуля. — Минимум бюрократии и возможность влиять на итоговый облик игр.

Ищем QA Intern для тестирования продукта и повышения стабильности платформы SpaceAI — защищённого слоя между ИИ/LLM/AI-агентами и корпоративными системами. Задачи: — тестировать web‑интерфейс и API; — составлять и проходить тест‑кейсы; — находить, описывать и воспроизводить баги; — проводить smoke и regression testing; — работать вместе с разработчиками над качеством релизов. Требования: — базовое понимание QA и жизненного цикла разработки; — понимание HTTP, REST API и client‑server архитектуры; — желательно знакомство с Postman, DevTools и Git; — внимательность, самостоятельность и желание быстро расти в QA. Условия и развитие: — работа с реальным B2B AI/Security‑продуктом; — сильная практическая практика на живой платформе; — возможность вырасти из стажёра в полноценного QA Engineer; — по задачам: 20% фронт, 80% бэк; — тестирование интеграций с ИИ‑агентами, упор на негативные кейсы; — постепенный переход к автоматизации тестирования через ИИ‑подход. Команда: CEO, CTO, Golang Dev, R&D (математик/ML), AppSec Developer, DevOps, CMO, CPO.

Задачи: • Разрабатывать и валидировать модели машинного обучения, тренировочные пайплайны, системы инференса и поддерживающую инфраструктуру. • Реализовывать компоненты моделей, пайплайны данных, системы оценки и численные методы. • Строить воспроизводимые программные рабочие процессы с использованием Python и командных инструментов. Требования: • Магистерская степень или PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта, прикладной математики, статистики, инженерии или близкой количественной дисциплины. • Сильный профессиональный или исследовательский опыт в машинном обучении. • Практическое владение Python и кодирующими агентами. • Опыт работы в технологической компании, AI-лаборатории, исследовательской организации или другом признанном инженерном окружении приветствуется. • Исключительный опыт в open-source или академической сфере также может быть квалификацией. Условия: • Полностью удалённая работа. • Контрактный формат занятости. • Гибкий график — кандидат сам выбирает часы и дни работы, включая выходные. • Оплата сдельная, от $80 до $150 в час, до 15 часов в неделю. • Выплаты через Stripe или Wise без назначения платежа, аналогично UpWork. • Область проекта: искусственный интеллект. Процесс отбора: • Откликнуться и пройти скрининговые вопросы. • Пройти AI-интервью около 30 минут. • Пройти ревью менеджера по найму. Сроки начала: • Роли обычно закрываются в течение 48 часов. • Ожидается начало выполнения первой задачи в течение 24–48 часов после онбординга. Описание роли: Работа связана с разработкой, обучением и инференсом моделей машинного обучения, оптимизацией производительности и численными вычислениями. Требуется решение сложных инженерных задач, включая реализацию и модификацию моделей, построение воспроизводимых рабочих процессов, оптимизацию памяти и пропускной способности, отладку численных и системных ошибок, а также проверку корректности и производительности реализации.

Обязательные требования: — Локация/Гражданство: только РФ — Опыт работы 3-5+ лет в аналитической роли с системами 1С. — Высшее образование в экономике, математике, статистике или IT. — Знание и опыт работы с конфигурацией 1С Бухгалтерия Предприятия — Знание и опыт работы с конфигурацией 1С ЗУП — Знание SQL, Excel (на продвинутом уровне), Power BI/Tableau и других аналитических инструментов. — Опыт участия в проектах внедрения конфигураций 1С (обследование, моделирование, презентация, обучение, разработка, сопровождение) Желательно: — Знание других ERP-систем, Big Data, Python или других языков программирования. Задачи: Сопровождение и поддержка: — 1С Бухгалтерия Предприятия – обязательно — 1С ЗУП - обязательно — 1С Управление торговлей - опционально — 1С Документооборот - опционально — 1С Управление холдингом - обязательно Условия: — Формат работы: удалённо — Вилка до 200к на руки

Задачи: — Консультирование пользователей по вопросам работы в программных продуктах 1С (в основном - по телефону, в мессенджере МАКС, а также в системе учета заявок). — Удаленный анализ и решение проблем пользователей, связанных с функционалом программ 1С. — Диагностика и первичная обработка ошибок, сбоев в работе программ 1С (включая ошибки СУБД, блокировок сеансов и т.д.). — Ведение и регистрация обращений в системе учета заявок. — Удаленное подключение к рабочим местам пользователей для оперативного решения проблем. — Консультирование по вопросам ведения учета, оформления документов, формирования отчетов. — Эскалация сложных задач на следующий уровень поддержки (L3: программистам, аналитикам) с полным пакетом собранной информации. — Ведение базы знаний (написание инструкций для пользователей по типовым ситуациям). — Работа с заявками на доработку конфигурации по запросам пользователей (сбор информации, составление ЧТЗ, тестирование доработок). — Доработка конфигурации «1С: Медицина. Больница», «1С: Медицина. Больничная аптека» по задачам пользователей. — Администрирование пользователей 1С – добавление, блокировка, изменение прав, сброс пароля в справочнике пользователей и ведение смежных НСИ. — Расширенная настройка отчетов по запросам пользователей. — Написание простых выборок на встроенном языке. — Участие в разработке, кодировании и настройке объектов конфигурации 1С - отчетов, обработок, форм и т.д. Требования: — Образование высшее профильное. — Специализация программирование, разработка ПО, прикладная математика. — Опыт работы с одним или несколькими продуктами 1С не менее 2 лет. — Знание платформы "1С: Предприятие 8.3". — Уверенный пользовательский опыт в одной из основных конфигураций: 1С: Медицина. Больница, 1С: Медицина. Больничная Аптека. — Хорошее владение языком 1С (встроенный язык), хорошее знание языка запросов 1С. — Компьютерная грамотность: уверенное владение ПК (Windows, офисные приложения). — Базовые навыки администрирования 1С: установка/обновление платформы 1С, добавление пользователей. — Желательные (будут преимуществом): опыт работы с системами учета заявок. — Навыки удаленного администрирования (RDP, TeamViewer, RAdmin, DameWare, Мой ассистент или аналогичных). — Знание типовых конфигураций в части доработок: «1С: Медицина. Больничная аптека», «1С: Медицина. Больница», а также понимание предметной области работы медучреждений. — Умение писать чистый, поддерживаемый код, соблюдать стандарты разработки фирмы «1С», умение читать и дорабатывать чужой код, разбираться в типовых механизмах конфигураций без полного переписывания функционала. — Навыки версионирования и групповой разработки. — Навык работы с хранилищем конфигураций 1С. Личные качества: — Коммуникабельность и клиентоориентированность: умение понятно и терпеливо объяснять сложные вещи простыми словами. — Стрессоустойчивость: способность сохранять спокойствие и доброжелательность при общении с негативно настроенными пользователями. — Аналитический склад ума: умение быстро анализировать проблему, задавать правильные вопросы и находить коренную причину. — Внимательность к деталям: тщательное ведение учета заявок, точная передача информации при эскалации. — Самостоятельность и инициативность: способность и желание самостоятельно искать ответы в документации и базе знаний, а не перекладывать задачу на других. — Обучаемость: готовность осваивать новые конфигурации и технологии.

Задачи: — Структурировать и поддерживать в актуальном состоянии документацию. — Помогать в проектировании и сопровождении игровых механик и систем. — Участвовать в настройке игровых параметров, балансных таблиц и внутриигровых предложений. — Выполнять расчёты для акций и специальных предложений. — Проверять корректность настроек, находить несоответствия и потенциальные проблемы до их попадания в релиз. — Анализировать влияние изменений на игровые системы, экономику и пользовательский опыт. — Самостоятельно искать недостающую информацию и предлагать варианты решений в условиях неполного контекста. — Выявлять риски и проблемные места в процессах, механиках и требованиях. — Выполнять исследовательские и аналитические задачи, связанные с развитием проектов. — Формулировать идеи, требования и договорённости в понятные для команды задачи. — Собирать информацию от разных участников команды и синхронизировать работу между отделами. — Помогать в приоритизации задач и контроле их выполнения. Требования: — Готовы рассматривать кандидатов с минимальным опытом в индустрии или без него, если есть один из пунктов: • Высшее образование в сильном STEM-вузе (МИФИ, МГТУ им. Баумана, МГУ и другие сильные технические вузы). • Аспирантура или PhD (физика, химия, молекулярная биология, математика). • Опыт работы медлаборантом в лаборатории или научно-исследовательском центре. — Личные качества: • Высокий уровень внимания к деталям в цифрах. • Критическое мышление. • Высокий уровень исполнительности и персональной ответственности. • Системность. • Мультизадачность. — Будет преимуществом: • Опыт в геймдизайне хотя бы от года. • Знакомство с F2P-экономикой, LiveOps и монетизацией. • Опыт работы с данными и метриками. Условия: — Работа над игровыми проектами с многомиллионной аудиторией и возможность напрямую влиять на их развитие. — 100% удалёнка. — Absence policy: отпуск 22 рабочих дня в году; 5 sick days в год; 14 дней оплачиваемого больничного. — Пространство для экспериментов и реализации собственных идей в балансе и экономике. — Возможность использовать современные AI-инструменты и внедрять новые подходы в рабочие процессы. — Команда, где ценят инициативность, профессиональный рост и системный подход.

Образование, опыт и профессиональный уровень: — Базовое образование в области экономики, информационных систем, математики, статистики или смежных дисциплин. — Опыт работы бизнес-аналитиком от 4 лет. — Опыт сбора, анализа и формализации бизнес- и функциональных требований. — Опыт работы с несколькими стейкхолдерами (бизнес, IT, операционные команды), согласование и защита требований. — Участие в полном цикле разработки: от выявления потребностей до внедрения и поддержки решений. — Опыт работы со сложными системами и интеграциями. Работа с требованиями: — Умение выявлять, структурировать и документировать требования (БФТ, ТЗ, user stories, use cases). — Определение и проработка критериев приемки. — Опыт декомпозиции требований до уровня задач, понятных системным аналитикам, разработке и тестированию. — Поддержка команды на этапах реализации и тестирования (разъяснение требований, участие в обсуждениях решений). Анализ и моделирование: — Уверенное владение нотациями и инструментами моделирования: BPMN, UML (диаграммы процессов, последовательностей, состояний). — Описание и оптимизация бизнес-процессов (as-is / to-be). — Способность работать с данными: анализ, выявление закономерностей, формирование выводов. Инструменты: — Опыт работы с системами управления требованиями и задачами: Jira, Confluence или аналоги. — Использование инструментов моделирования и прототипирования (например, Draw.io, Figma, Visio). Коммуникация: — Умение проводить интервью со стейкхолдерами и выявлять реальные потребности. — Навыки проведения рабочих встреч: обсуждение требований, согласование решений. — Четкое и структурированное документирование. — Способность объяснять сложные вещи понятным языком для разных аудиторий. Личностные качества: — Системное мышление и внимание к деталям. — Ответственность за качество требований и конечный результат. — Самостоятельность в работе и проактивность. — Гибкость и умение работать в условиях изменений. — Желание и способность углубляться в технические детали при необходимости, без выполнения роли разработчика. Условия: — Работа в динамично развивающейся организации Правительства Москвы. — Официальное оформление. — Высокопрофессиональная команда. — Стабильная заработная плата. — Офис на станции метро Кунцевская.

О проекте: Развитие Платформы по работе с большими данными. ML моделирование в области: B2C, B2B, B2O, Инвестиционного планирования. Стек: Языки/библиотеки: Python (pandas), SQL, Spark; BI-инструменты. Что мы ожидаем: Высшее образование (в области математики, статистики, компьютерных наук, экономики или смежных дисциплин). Опыт работы от 3-х лет в области аналитики данных или Data Science. Опыт менторства/ управления командой. Технические навыки: Владение языком программирования Python. Навыки работы с SQL для работы с базами данных. Опыт работы с инструментами визуализации (Grafana, Apache Superset и др.). Базовые знания в области Machine Learning (классификация, регрессия, кластеризация). Опыт работы с большими данными (например, Spark, Hadoop) будет плюсом. Бизнес-навыки: Умение работать с бизнес-требованиями и преобразовывать их в технические задачи. Навыки интерпретации сложных технических метрик для бизнес-пользователей. Умение выявлять точки роста и предлагать улучшения на основе данных. Личные качества: Аналитический склад ума, внимательность к деталям. Коммуникабельность и умение работать в команде. Проактивность и готовность брать ответственность за проекты. Чем предстоит заниматься: Анализ бизнес-требований. Взаимодействие с заказчиком для определения целей проекта и ключевых бизнес-показателей. Перевод бизнес-задач в технические требования для команд аналитики и Data Science. Работа с источниками данных: поиск, доступ и работа с системами-источниками данных. Ведение документации по структуре и качеству данных. Выявление узких мест в системах источников данных совместно с заказчиком. Обработка и подготовка данных: анализ данных на предмет релевантности, очистки, трансформации и выявления аномалий. Взаимодействие с командой Data Science для оптимизации процессов подготовки данных. Аналитика и выявление закономерностей: проведение статистического анализа и визуализация данных. Поиск закономерностей, трендов и аномалий в данных. Разработка гипотез и проведение тестов: формулирование гипотез, связанных с прогнозированием и анализом данных. Организация и проведение A/B-тестов или других методов проверки гипотез для подтверждения идей. Поддержка разработки ML-моделей: оценка применимости данных для ML-подходов. Помощь в сборе и формировании признаков (фич) для моделей прогнозирования. Коммуникация с командой Data Science и бизнесом: передача и разъяснение бизнес-требований для команды Data Science. Помощь в интерпретации результатов анализа и моделей в контексте бизнес-целей. Разработка дашбордов и визуализация данных: создание, поддержка и оптимизация дашбордов для мониторинга ключевых метрик и результатов моделей. Использование инструментов визуализации (например Grafana, Apache Superset) для наглядного представления данных и выводов. Мониторинг результатов моделей: регулярный анализ эффективности моделей и их влияния на бизнес-процессы. Проведение пост-исследований для оценки долгосрочного воздействия внедрённых решений. Условия: Удаленный или гибридный формат работы. Возможность принимать участие в конференциях, проходить обучение за счет компании. Полностью "белая" заработная плата: оклад + годовая премия. Кафетерий льгот. Гибкий график работы: начало работы с 08:00 до 10:00 МСК, окончание - с 17:00 до 19:00 МСК, выходные Сб-Вс.

Location: Москва, гибрид или удалённая работа, RU; Россия О команде Юнит несколько лет развивает продукты монетизации для всех вертикалей Авито. Стрим DS Pricing появился полгода назад. Команда совершенствует ценообразование продуктов продвижения с помощью ML-алгоритмов: оценивает эластичность спроса по цене, находит недо- и перемонетизированные категории. Сейчас ценообразование работает в офлайн-режиме. В течение года команда планирует перейти к онлайн-инференсу. Вся продакшен-среда работает на Go, поэтому важно уметь читать код на этом языке. Писать на Go в ближайшее время не потребуется. Недавно команда разработала пайплайн для офлайн-оценки качества алгоритмов и расчёта ожидаемого эффекта. С его помощью можно проверять гипотезы до запуска A/B-тестов. Тесты длятся от 1 до 3 месяцев в зависимости от продукта, поскольку команда измеряет долгосрочные эффекты. Алгоритмы основаны преимущественно на классическом ML, а также на эконометрике и анализе временных рядов. Какие задачи вас ждут: — внедрять ML-алгоритмы в ценообразование продуктов продвижения по двум основным направлениям: дифференцированному и динамическому ценообразованию; — проводить ценовые тесты совместно с командой аналитики; — оценивать потенциал гипотез и подбирать подходящие метрики для офлайн- и онлайн-оценки; — проверять гипотезы и повышать качество ML-моделей, которые используются в алгоритмах. Мы ждём, что вы: — имеете не менее 3 лет опыта работы с ML и алгоритмами; — умеете принимать решения на основании данных, наглядно аргументировать их, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами; — готовы читать научные статьи и находить в них идеи, применимые на практике; — знаете и умеете применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем; — видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес. Будет здорово, если вы: — имеете опыт работы с ценообразованием, uplift-моделированием или в сфере монетизации; — занимались научной работой и интересуетесь исследованиями; — участвовали и достигали результатов в соревнованиях по программированию, математике или ML. Работа у нас — это: — возможность влиять на опыт миллионов пользователей и развивать ML-продукт Авито; — значимая роль с большой зоной ответственности и возможностью определять развитие направления; — исследовательские и инженерные задачи на большом масштабе; — сильное комьюнити: команда экспертов, с которой можно обсуждать идеи и подходы; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.