Загружаем вакансии…
Разрабатывать и поддерживать монолиты и микросервисы на NestJS по готовым архитектурным паттернам; Реализовывать бизнес-логику, писать чистый и поддерживаемый код на TypeScript;
Зарплата не указана
Что предстоит делать. Управленческая аналитика.
150 000 – 200 000 ₽
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. Высшее образование в экономике, математике, статистике или IT.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
разрабатывать интерактивные интерфейсы на React, требующие обновления данных в реальном времени (Real-time data); реализовывать логику WebSocket-соединений: обработка событий открытия/закрытия сокета, получение сообщений, обработка ошибок связи и переподключений (reconnect);
Зарплата не указана
Graphwise is a company that helps organizations turn fragmented data into a connected, trusted knowledge graph ready for search, analytics, and AI. On-site (Sofia, Bulgaria). Flexible working hours.
Зарплата не указана
-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Зарплата не указана
Задачи: — сбор требований: взаимодействие с заказчиками и конечными пользователями, выявление потребностей в отчётности и дашбордах; — проектирование данных: проработка логики расчётов, постановка ТЗ разработчикам / дата инженерам на трансформацию данных от систем-источников до целевых витрин; — контроль качества данных: проверка корректности, полноты и консистентности данных для конечных пользователей; — развитие хранилища: участие в проектировании слоёв и витрин DWH, оптимизация запросов при работе с большими объёмами данных; — проектирование интеграций: понимание подходов к получению данных из смежных систем (REST API, Kafka, RabbitMQ, прямое обращение к БД); — улучшение процессов: оптимизация существующих процессов разработки BI-аналитики, ведение документации; — разработка и оптимизация отчётности: создание и доработка дашбордов в Tableau, оптимизация производительности и UI/UX. Требования: — уверенный SQL (фильтрация, подзапросы, агрегация, оптимизация); — понимание ETL/ELT-процессов и архитектуры хранилища данных; — опыт построения дашбордов и отчётности; — умение переводить бизнес-процессы в сущности хранилища; — ориентированность на результат, многозадачность, способность предлагать и внедрять решения. Будет плюсом: — опыт работы с Tableau (понимание принципов работы LOD, Table Calculations, Sets, логической модели данных, Data Blending); — опыт взаимодействия с PySpark, Hive (на уровне аналитика); — опыт взаимодействия с ИИ агентами. Условия: — формат работы на выбор: офис/гибрид/удаленка; — гибкий график (с 8 до 17, с 9 до 18 или с 10 до 19); — участие в проекте кафетерия льгот (ДМС, спорт, мобильная связь, обучение); — полугодовые премии; — корпоративные скидки до 30% на товары Спортмастер, Ostin, Funday, Demix; — внутреннее и внешнее обучение, конференции; — BestBenefits – сервис персонализированных скидок и привилегий; — технику предоставляем.
Зарплата не указана
We are looking for an experienced Marketing Analyst to support and scale our marketing analytics capabilities. In this role, you will partner closely with Marketing, Product, and Data teams to measure performance, uncover growth opportunities, and drive data-informed decision-making across digital channels.
от 55 000 $
-Проводить анализ источников, унификацию/подключение источников к DDS. -Формировать витрины данных на слое DMT.
Зарплата не указана
Ищем Senior Golang Engineer для работы над high-load backend-системами в betting-продукте. Что важно: — 7+ лет коммерческой разработки; — 4+ последних лет преимущественно с Go; — Обязательный опыт разработки betting-продуктов; — Глубокое понимание Go и его внутренних механизмов: concurrency, memory allocation, GC, data structures; — Сильный SQL и опыт с relational databases; — Production-опыт с Kafka, Kubernetes, Docker, Linux; — Опыт работы с high-load / distributed systems; — English — Intermediate+, Russian — Upper-Intermediate+ Будет плюсом: PostgreSQL, ClickHouse, microservices, DDD / Clean / Hexagonal Architecture, а также опыт с financial/transactional systems. Условия: — Fully Remote — Full-time
Зарплата не указана
Ищем Python-разработчика / AI Engineer уровня Middle+ / Senior на проект по автоматизации обработки и сверки финансовых документов. Проект связан с разработкой сервиса, который будет принимать акты сверки и внутренние выгрузки, извлекать из них данные, сопоставлять документы, находить расхождения и формировать понятный результат для пользователя. Задачи: — Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы. — Извлекать табличные данные из документов. — Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля. — Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных. — Выявлять расхождения между двумя источниками. — Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации. — Интегрировать OCR и Document AI-инструменты. — При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений. — Разрабатывать backend/API для сервиса. — Участвовать в проектировании архитектуры MVP. — Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с pandas и табличными данными. — Опыт обработки Excel / CSV. — Опыт парсинга PDF. — Опыт разработки backend-сервисов и REST API. — Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных. — Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ. — Опыт работы с Git. Будет большим плюсом: — Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами. — Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula. — Опыт с fuzzy matching. — Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing. — Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов. — Опыт разработки систем reconciliation / data matching. — Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами. — Опыт On-Premise решений. — Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI. Что здесь не требуется: — Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля. В проекте важнее: — сильная прикладная Python-разработка; — работа с документами и данными; — построение надежной логики сопоставления; — понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы. О проекте: — На первом этапе планируется разработка MVP без глубокой интеграции с внутренними учетными системами. — Базовый сценарий: пользователь загружает акт сверки и внутреннюю выгрузку, система извлекает и нормализует данные, выполняет сопоставление, показывает совпадения и расхождения, формирует структурированный результат для пользователя. — Ожидаемый результат — рабочий прототип, который можно проверить на реальных исторических данных. Условия: — Удалённая работа. — Проектная занятость / аутстафф. — Возможна полная или частичная загрузка — обсуждается индивидуально. — Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения. — Работа в составе небольшой проектной команды. Ожидаемый уровень: Middle+ / Senior Нам нужен специалист, который сможет самостоятельно разобраться в предметной области, предложить техническое решение и довести его до рабочего результата. Будет преимуществом в отклике: — опыт похожих задач: обработка документов, OCR, reconciliation / matching, financial data processing, Document AI, LLM-интеграции. — указание текущей доступности, возможной загрузки в часах в месяц, часовой ставки, формата работы (ИП / самозанятый / другой).
Проект: команда развивает аналитические продукты и сервисы для внутренних пользователей и внешних клиентов Экосистемы банка. В рамках направления участвуют в развитии внутреннего продукта – Корпоративное хранилище данных на платформах Hadoop и Greenplum. Данные используются аналитиками банка для управленческой отчетности, моделирования, data science и автоматизированных процессов. Используются данные внутренних систем банка и внешних источников (Единый государственный реестр ЮЛ/ИП, база арбитражных дел, портал госзакупок и др.). Используемые инструменты: Hadoop, Greenplum, Oozie, Airflow, Nifi, Bash, Scala, Spark, Hive, Git, Jenkins, SonarQube. Требования: опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL). Задачи: — разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL); — поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчёта и эффективности использования вычислительных ресурсов; — повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и рисков, развитие системы логирования для промышленной эксплуатации, участие в решении инцидентов; — развитие системы контроля качества и автотестов. Условия: — возможность участия в интересном проекте; — профессиональный и карьерный рост в компании; — опыт работы в команде профессионалов; — уровень заработной платы обсуждается индивидуально; — формат работы офисный/гибридный в Москве; — перспективы профессионального развития в России и зарубежных представительствах.
Зарплата не указана
• Стать маркетинговым экспертом продукта по управлению талантами: рынок, конкуренты, тренды, потребности клиентов; • Формировать позиционирование, ценность и ключевые преимущества продукта, сегментировать аудиторию и ЛПР;
от 200 000 ₽
We're building AI agents for performance marketing. Plurio, the AI agent for media buying teams running $300K–$15M/month on Google, Meta, and TikTok. It connects to your internal backend data and your ad accounts, automates analysis and optimization, saves 50% of time, and boosts ROAS by 10–30%. Our agents already run $500M+/year in ad spend. Since our public release in March, our customer base has grown 4× in 10–12 weeks. Our goal is the autonomous user acquisition factory that runs 10× better than anything before, growing budgets under management to $30B/year. Задачи: — Вы будете руководить командой и агентом, отвечать за рост клиентских метрик. — Улучшать и обучать агента, формировать методологию его работы: как он читает данные, анализирует сигналы, автоматизирует решения и действия, взвешивает параметры. — Встраивать логику медиабаинга в рабочие процессы и правила агента. — Собирать лучшие практики из собственного опыта, клиентского портфеля и рынка, адаптировать их для агента и клиентов разных вертикалей. — Совершенствовать агента совместно с продуктовой командой и AI маркетинговыми инженерами. — Работать с клиентским портфелем: обучать команды клиентов работе с агентом, улучшать и контролировать рабочие процессы, правила и процессы внутри агента для роста метрик клиентов. — Общаться с руководителями по привлечению пользователей, CMO и лидерами перформанс-маркетинга клиентов, обучать их, разбирать кейсы, находить новые задачи для агента. — В случае, если агент управляет рекламой клиента, вы вместе с агентом и AI маркетинговыми инженерами становитесь командой клиента по Meta Ads, определяете логику и механику работы. Требования: — Опыт управления рекламным бюджетом в Meta от $1M в месяц. — Опыт разработки стратегии, структуры, подходов к тестированию, автоматизации и найму команды, как лично, так и через команду. — Глубокое понимание работы Meta: сигналы, аукционы, структура аккаунтов, логика оптимизации. — Опыт управления командой из минимум 3-4 человек: медиабаеры, аналитики, креативные продюсеры. — Умение объяснять логику и механику работы команде и отстаивать решения на уровне CMO. — Опыт работы с автоматизацией: создание собственной или интеграция внешних сервисов, понимание CPA, правил масштабирования и остановки, логики принятия решений. — Знание потребительских воронок: мобильные, веб, web-to-app, app-to-app, особенности окон конверсии, задержек атрибуции и отслеживания доходов. — Опыт создания или соучастия в создании креативной фабрики для Meta: анализ, механика тестирования и генерация. — Свободное владение английским языком, уверенное общение и письменная коммуникация с англоязычными клиентами. Условия: — Работа в команде, использующей AI-агентов во всех функциях: инженерия, продажи, операции, клиентские проекты. — Обучение использованию и созданию агентов, интеграция вашего опыта в них. — Прямая работа с основателями и руководством компании. — Компенсация до $15K в месяц, включая базовую часть и бонусы за результат.
Responsibilities AWS Security: Own and improve security across Phantom’s multi-account AWS environment, including IAM, Identity Center, networking, compute, storage, secrets, logging, and organization-level guardrails. Identity and Access: Design least-privilege access models for engineers, services, and automation.
200 000 – 250 000 $
Andersen Lab is hiring a Full Stack QA Engineer (Python) for a project enhancing data science solutions and ensuring the quality and performance of machine learning models. 💦Experience in QA, predominantly in backend testing, with strong proficiency in Python (Pytest) for writing and maintaining automated test scripts for 3+ years.
Зарплата не указана
— Разработка backend части системы, построенной на микросервисной архитектуре; — Проектирование технических решений для решения бизнес задач на проекте.
Зарплата не указана
Сейчас мы в поиске Community Manager который поможет нам перестроить направление и прийти к более стратегическому, а также data-driven подходу. Эта позиция про взаимодействие, в первую очередь, с нашими топовыми idle-аркадами, но также и с ПК проектом 👩💻.
Зарплата не указана
Зарплата не указана
до 15 000 $