Вакансии

- Strong hands-on experience with Databricks, especially Databricks Jobs. - Advanced Python skills, writing notebooks daily from ingestion to the gold layer.

- Ведение проектов от инициации до выхода на прод и снятия результатов: план, этапы, зависимости, риски; - Декомпозиция проекта на фичи и задачи вместе с командой, контроль размера задач и сроков;

Кандидату в команду поиска предстоит: - Разрабатывать и поддерживать поисковые сервисы по полному циклу жизни объявлений: от индексации до финального ранжирования и пайплайна learning to rank.

• Опыт в роли аналитика от 3 лет (middle+), Senior — от 5 лет. • Опыт в банках от 1 года обязательно.

Overview Мы разрабатываем продукты рискового скоринга и лидогенерации. Нашими решениями пользуются 80% банковского сектора России. Также мы создаём продукты для страхования, электронной коммерции, ритейла и туризма. Мы ищем Middle Python-разработчика (на декретную ставку) в команду проекта компании OneFactor. Сервис принимает сегменты абонентов из потоковых и пакетных источников, применяет правила фильтрации и арбитража, а затем управляет рассылками через внешних партнёров. Задачи: • Развивать существующие и разрабатывать новые сервисы на Python • Проектировать и реализовывать бизнес-логику сервиса • Создавать и поддерживать интеграции с Kafka, внутренними системами и HTTP API внешних партнёров • Повышать производительность и надёжность асинхронных сервисов, улучшать метрики, логирование и обработку ошибок • Разбирать инциденты, участвовать в архитектурных решениях и поддерживать интеграционные тесты Требования: • Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет • Уверенное владение asyncio и понимание конкурентного выполнения, таймаутов, повторных попыток и контроля нагрузки • Опыт разработки API и сервисных интеграций; практическая работа с FastAPI или aiohttp • Хорошее знание SQL и PostgreSQL, опыт работы с SQLAlchemy • Понимание принципов распределённых отказоустойчивых систем и опыт работы с Kafka • Умение диагностировать производственные проблемы и писать интеграционные тесты Будет плюсом: • Опыт работы с Redis и большими наборами данных • Понимание контейнеризации в Docker • Мониторинга сервисов в Prometheus и оптимизации асинхронных приложений. • Готовность при необходимости перейти на Go Наш основной стек Python 3.13, FastAPI, asyncio, aiohttp, SQLAlchemy, PostgreSQL, Kafka, Redis, Docker, pytest, Prometheus

▪️Разработка uplift-моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и офферов на поведение клиентов. ▪️Построение моделей склонности и ценности оффера для клиента.

– Организация органических стримов у блогеров. – Публикации на рф и межд.

Обязательные требования: — Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования. — Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности. — Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования. — Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных. — Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов. — Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации. Дополнительные требования: — Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP. — Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов. — Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset. Задачи на проекте: — Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования. — Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных. — Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии. — Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта. — Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса. — Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно. — Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию. Этапы отбора: 1. Внутренний квалификационный. 2. Интервью с клиентом с техническими вопросами. Описание проекта и команды: Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика. Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.

Задачи: — Разработка корпоративных цифровых платформ — Разработка IT-инфраструктуры Требования: — Backend: Node.js, NestJS, Typescript — Frontend: Next.js, React — Инфраструктура: Kubernetes, Docker — Хранение данных: PostgreSQL, Redis, MinIO — Очереди и фоновые задачи: BullMQ — Real-time коммуникация: WebSocket — Опыт в multi-tenant SaaS: изоляция данных клиентов, конфигурация под клиента, white-label — Предметная область: закупки, тендеры, ЭДО, финтех, биржевые или банковские системы — ЭЦП и криптография в контексте РК: NCALayer, сертификаты НУЦ РК — Интеграции с 1С — Опыт работы с высоконагруженными системами — Самостоятельность: умение двигаться при неполных требованиях, а не ждать полной постановки — Готовность задавать вопросы аналитику и продакту и оспаривать требование, если оно противоречит логике продукта — Ответственность за результат в проде, а не за закрытую задачу в Jira — Умение работать в условиях параллельных приоритетов Условия: — Оформление по ТК РК — График: пятидневка, 9:00–18:00, гибкое начало дня — Формат: гибрид — 2 дня в офисе — Офис расположен на территории МФЦА — Итоговая заработная плата обсуждается по результатам технического интервью

Белорусская 🕹 Работодатель Ventra IT Solutions 🕹 Список обязанностей: Проводить тестирование производительности систем и проверять их соответствие требованиям; Собирать и анализировать данные мониторинга на тестовых и боевых серверах, чтобы вовремя решать задачи;

- Проектировать, разрабатывать, поддерживать и развивать инфраструктуру и инструменты для разработки, автоматизации процессов тестирования, интеграции и развертывания ПО; - Взаимодействовать с системными инженерами, разработчиками ПО и инженерами по тестированию развивая и улучшая существующие решения, выявляя их ограничения и слабые места;

• Развивать и сопровождать CI/CD-пайплайны проверки безопасности ПО (security gate). • Встраивать новые инструменты анализа, автоматизировать проверки.

✓ 3+ years in market/quant risk. ✓ Derivatives & risk modeling.

— вести несколько клиентских проектов и быть основным контактным лицом для клиента; — работать с кабинетами Wildberries и/или Ozon;

• Тестирование ПО. Включая его функциональность и производительность.

What You'll Work On. - Building and maintaining a Databricks Lakehouse on a medallion architecture.

- разработка и доработка конфигураций на платформе «1С: Предприятие 8» на управляемых формах; - интеграция программных продуктов 1С с другими информационными системами;

Проектирование и поиск решений для прикладных задач на платформе 1С 8.3. Разработка и адаптация конфигураций 1С (доработка, адаптация, модификация).