Location: India; Colombia; Mexico; Romania; Hungary; Slovakia
About Huzzle
At Huzzle, we connect exceptional talent with top opportunities at leading companies across the UK, US, Canada, Europe, and Australia. Our clients include startups, digital agencies, and tech platforms in industries such as SaaS, MarTech, FinTech, and HealthTech. Unlike an outsourcing agency, we place you directly with a client where you’re hired in-house as a valued member of their team.
About the Company
A fast-growing, post-revenue AI startup is building an AI-powered SAP Consultant platform for enterprise customers. The company works with DAX 40 and Fortune 500 clients
Job Type:
Full-time
Location:
On-site in Berlin, Germany
Job Summary
We are seeking a high-caliber Fullstack Engineer to join a fast-moving team dedicated to building production-grade applications from the ground up. This is a role for a true builder—someone who thrives on end-to-end ownership, from translating broad business requirements into technical architecture to deploying and monitoring robust systems. If you are a self-directed engineer who balances speed with architectural integrity and enjoys the challenge of integrating AI and complex data pipelines, this is the place for you.
Key Responsibilities
Architect, build, and maintain complete web applications and backend services from concept through to production.
Design and implement responsive frontend interfaces, complex user flows, and internal dashboards.
Develop and manage APIs, background workers, scheduled jobs, and automated processing pipelines.
Integrate third-party APIs, LLMs (agentic workflows, tool calling), and data-ingestion systems, including authorized scraping.
Oversee cloud deployment, infrastructure monitoring, and CI/CD pipelines to ensure high system resilience.
Perform load-testing and stress-testing to preemptively address bottlenecks and scaling issues.
Maintain a focus on cost-conscious engineering, optimizing cloud, database, and AI token consumption.
Requirements
Proven track record of end-to-end ownership, having personally built and shipped complete applications.
Advanced proficiency in JavaScript / TypeScript and modern frontend frameworks (React, Next.js).
Strong backend experience with Python, Node.js, or similar technologies.
Deep understanding of relational database design (PostgreSQL) and event-driven architectures (Redis, Queues).
Experience with major cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) and containerization (Docker).
Ability to work independently in a fast-paced environment, identifying the simplest viable technical approach to solve complex problems.
Excellent communication skills with the ability to explain technical tradeoffs and risks to non-technical stakeholders.
Nice-to-Haves
Experience building AI-powered products or sophisticated data platforms.
Familiarity with vector databases (Elasticsearch/OpenSearch) and NoSQL environments.
Background in developing SaaS applications, marketplaces, or high-volume search tools.
Experience with browser automation and large-scale data extraction
Benefits
💰 Competitive salary
🌎 Fully remote work environment
🚀 Career growth opportunities
📈 Long-term stability
🤝 Collaborative and supportive team culture
Основные требования:
— Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов.
— Понимание основных этапов разработки ML-решений: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, обучение моделей, оценка качества, тестирование и внедрение результатов.
— Уверенные навыки программирования на Python и опыт работы с основными библиотеками анализа данных и машинного обучения: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch или аналогичными инструментами.
— Опыт работы с временными рядами, историческими данными и построением прогнозных моделей.
— Навыки обработки, очистки, объединения и анализа больших объемов производственных и технологических данных.
— Общее понимание процессов энергетической отрасли: производство, передача, распределение и потребление энергетических ресурсов, режимы работы оборудования, технологические показатели и показатели эффективности.
— Навыки работы с SQL, базами данных и инструментами хранения и обработки информации.
— Умение формировать качественные наборы данных для аналитики и обучения моделей машинного обучения.
Чем предстоит заниматься:
— Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.
— Создавать модели прогнозирования производственных и технологических показателей энергетических объектов.
— Разрабатывать прогнозы производства, потребления, нагрузки и других ключевых параметров на различных временных горизонтах.
— Анализировать технологические и эксплуатационные данные, выявлять зависимости, закономерности, отклонения и потенциальные точки повышения эффективности.
— Разрабатывать модели для оценки и прогнозирования состояния оборудования и технологических процессов.
— Решать задачи оптимизации режимов работы энергетического оборудования и объектов.
— Создавать алгоритмы выявления аномалий, отклонений и нестандартных режимов работы.
Что мы предлагаем:
— Участие в разработке современных цифровых и интеллектуальных решений для энергетической отрасли.
— Работа над практическими задачами цифровизации, аналитики и повышения эффективности энергетических объектов.
— Возможность применять технологии Machine Learning, Data Science и Artificial Intelligence для решения реальных производственных задач.
— Работа с промышленными, технологическими и эксплуатационными данными энергетических предприятий.
— Участие в проектах по прогнозированию, оптимизации, предиктивной аналитике, мониторингу оборудования и развитию цифровых двойников.
— Возможность профессионального развития в направлениях Data Science, Machine Learning, Industrial AI и цифровой энергетики.
— Взаимодействие с командой специалистов в области IT, анализа данных, автоматизации и энергетики.
— Возможность участвовать в проектах, направленных на повышение надежности, эффективности и технологичности энергетической инфраструктуры.
— Конкурентные условия труда и возможности для долгосрочного профессионального развития.
Задачи:
— Взаимодействие с функциональными заказчиками, ИТ-специалистами и должностными лицами заказчика, сбор требований, анализ процессов, защита решений;
— Проведение обследования объектов автоматизации, анализ и оформление требований Заказчика;
— Формирование проектной документации по ГОСТ, описание технических решений в рамках выполняемых организацией проектов, разработка предложений по UI / UX;
— Взаимодействие с внутренней разработкой (внедренцы корпоративной платформы), постановка задач, контроль исполнения;
— Функциональное тестирование информационных и автоматизированных систем;
— Подготовка презентационных и методических материалов, аналитических отчетов;
— Анализ и структурирование больших объемов данных в короткие сроки
Требования:
— Знание основ бизнес-анализа, нотации UML, BPMN;
— Понимание принципов веб-разработки и архитектуры современных ИТ систем (SOAP, REST);
— Знание: Jira, Visio или draw.io или аналог, SQL;
— Опыт проектирования пользовательских сценариев (User Flow) и понимание принципов UI / UX;
— Понимание взаимосвязей между сущностями на концептуальном, логическом и физическом уровнях;
— Знание принципов межмодульного и межсистемного взаимодействия;
— Понимание жизненного цикла ПО и применяемых технологий (в том числе CI/CD);
— Опыт написания постановок, ТЗ и ПМИ по ГОСТ.
Желательно:
— Опыт автоматизации документооборота, участие в разработке и внедрении ERP, CRM, ECM;
— Опыт проектирования баз данных;
— Умение читать код C#, C++, Java, Python.
Условия:
— Работа в крупной, стабильной и аккредитованной Минцифры IT компании;
— Официальное оформление по ТК РФ, полностью "белая" заработная плата;
— Расширенный пакет ДМС со стоматологией для вас;
— Спортивные активности (командные соревнования), увлекательные корпоративы и тимбилдинги;
— Подарки для детей к праздникам и семейные мероприятия, материальная поддержка при рождении ребенка, заключении брака и в других значимых жизненных ситуациях;
— Офис в 5 минутах от м. Савеловская, гибкое начало рабочего дня.
leadГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Сбор, обработка и анализ данных Яндекс.Метрики и внутренних систем.
— Создание ETL-пайплайнов, витрин данных и регулярной отчётности.
— Разработка парсеров и интеграций с внешними API.
— Построение классических ML-моделей для целей аналитики.
— Создание аналитических ИИ-агентов.
— Контроль качества, полноты и актуальности данных.
— Поддержка аналитических сервисов и автоматизированных отчётов.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое).
— Уверенное знание SQL и Python.
— Практический опыт работы с ClickHouse.
— Опыт работы с Яндекс.Метрикой, включая API и Logs API.
— Опыт разработки ETL-пайплайнов.
— Опыт написания веб-парсеров и интеграций с API.
— Понимание аналитических метрик и принципов построения витрин данных.
— Опыт создания ИИ-агентов или LLM-интеграций.
Будет преимуществом:
— Знание Airflow и других инструментов оркестрации.
— Docker, PM2, FastAPI.
— Redash, Superset, DataHub.
— Selenium и автоматизация работы с веб-интерфейсами.
— PostgreSQL, Redis, Qdrant.
— RAG, MCP и работа с LLM API.
— Опыт работы с большими объемами медиаданных.
Условия:
— График работы: 5/2, гибрид.
— Оформление по трудовому договору.
— Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
— Испытательный срок 3 месяца.
— По окончании испытательного срока возможность подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики.
— Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Задачи:
— Разработка и сопровождение предиктивных моделей эффективности закупки трафика;
— Разработка регрессионных и классифицирующих моделей для различных задач маркетинга (прогноз плательщика, оттока и т.п.);
— Участие в интеграции внутренней системы маркетинговой аналитики;
Требования:
— Не менее 3-х лет опыта в роли DS или DA для команды маркетинга или продуктовой аналитики в мобильных или ПК играх;
— Хорошее владение SQL, Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy), PySpark в задачах анализа больших данных;
— Опыт работы с BI системами (Tableau, PowerBI, FineBI);
— Прикладной опыт в анализе успешности маркетинговых кампаний и прогнозировании LTV;
— Продуктовое мышление, когда метрики это не только цифры, но и поведение пользователей, изменения в продукте;
— Умение проверять и анализировать данные, проверять гипотезы, опыт проведения A/B-тестирования;
— Знание теории вероятности, математической статистики;
Будет плюсом:
— Опыт написания продуктовых пайплайнов Airflow (PySpark);
— Проведение глубоких продуктовых исследований;
Условия:
— расширенный ДМС со стоматологией — с первого рабочего дня;
— офис в шаговой доступности от метро;
— 100% оплата больничного (30 дней в год);
— материальный бонус при рождении ребенка, ведение беременности, ДМС и подарки детям;
— телемедицина и медицинская поддержка 24/7;
— полис страхования от критических заболеваний;
— программа благополучия сотрудников, включающая работу с психологом, финансовые и юридические консультации;
— материальная помощь в особых случаях;
— занятия английским языком;
— корпоративные скидки;
— дополнительное профессиональное обучение;
— компенсация затрат на спорт — занятия в фитнес-клубе, индивидуальные тренировки и участия в соревнованиях.
Задачи:
— разработка прикладного ПО для контроллеров (Segnetics, Owen, Siemens, ICP DAS, Xinje, ODOT Automation, VEDA, INVT и др.) с учётом технологических ограничений;
— создание интерфейсов для панелей HMI (в т.ч. Weintek), обеспечение визуализации, аварийных сообщений, журналов событий и прав доступа;
— базовая настройка частотных преобразователей, интеграция в систему управления, реализация логики пуска/останова, защит и регулирования;
— настройка связи по протоколам Modbus RTU/TCP, Ethernet, EtherCAT, PROFINET, BACnet и другим, отладка обмена между ПЛК, HMI, SCADA и смежными системами;
— участие в пусконаладочных работах на объектах заказчика (около 70% рабочего времени), устранение замечаний, сдача системы в эксплуатацию;
— разработка алгоритмов, тестирование в стендовых условиях, поиск и устранение ошибок, проверка логики блокировок и аварийных сценариев;
— составление алгоритмов, пояснительных записок, эксплуатационных инструкций, таблиц сигналов и карт адресов для наладки и эксплуатации.
Требования:
— опыт от 1 года в автоматизации технологических процессов с реальными проектами и ПНР;
— уверенное владение языками программирования стандарта МЭК 61131‑3: ST (Structured Text), FBD (Function Block Diagram), LD (Ladder Diagram), SFC (Sequential Function Chart);
— понимание IL (Instruction List) как базового уровня;
— практический опыт работы в средах SM Logix, CODESYS, TIA Portal, STEP 7, EcoStruxure и аналогичных;
— умение читать и понимать электрические схемы, функциональные схемы, кабельные журналы, таблицы подключений;
— опыт настройки и интеграции SCADA‑систем (Simple SCADA, WinCC, МастерSCADA, InTouch и др.);
— профильное высшее образование (автоматизация, АСУ ТП, электроника, робототехника) или подтверждённый опыт, компенсирующий отсутствие диплома;
— готовность к командировкам и работе на объектах.
Условия:
— официальное трудоустройство по ТК РФ;
— прозрачная система оплаты: оклад + процент за выработку, зависящий от количества и качества закрытых проектов;
— оплата всех командировочных расходов (проезд, проживание, суточные);
— возможность профессионального роста: корпоративные курсы, сертификации, разбор типовых и нетиповых задач;
— стабильная загрузка реальными проектами по автоматизации и диспетчеризации инженерных и технологических систем;
— общее время на дорогу до места работы и обратно не более 2 часов.
Дополнительно:
— вакансия не подходит для специалистов по администрированию, тестированию, веб‑ и бэкенд‑разработке (Python, FastAPI, Django, REST API, Docker, CI/CD и т.п.);
— требуется инженер‑программист в промышленной автоматизации, умеющий писать код для ПЛК, настраивать HMI и панели, интегрировать оборудование по промышленным протоколам и готовый выезжать на объекты для ПНР.
Требования:
— Экспертный опыт администрирования Linux
— Опыт сопровождения высоконагруженных distributed systems
— Глубокое понимание S3/Object Storage и distributed storage architecture
— Опыт сопровождения Kubernetes-платформ
— Практический опыт эксплуатации компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg
— Опыт эксплуатации MinIO / Object Storage решений
— Понимание replication, erasure coding, consistency, fault tolerance
— Практический опыт troubleshooting: CPU, RAM, network, disk I/O, latency, throughput
— Опыт работы с observability stack: Prometheus, Grafana, alerting, log analysis
— Опыт автоматизации: Ansible, Terraform, Bash, Python
— Понимание incident/problem management и SRE-практик
— Навыки RCA, postmortem analysis и повышения reliability платформ
Задачи:
— Сопровождение и эксплуатация Data Lake платформ
— Поддержка S3/Object Storage инфраструктуры
— Мониторинг, диагностика и устранение инцидентов
— Troubleshooting производительности платформы и storage систем
— Сопровождение Kubernetes и компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg
— Проведение RCA и postmortem analysis
— Автоматизация эксплуатационных задач
— Взаимодействие с командами Data Engineering и инфраструктуры
— Сопровождение Big Data Platform
Условия:
— удаленный формат работы
— Белая заработная плата, оформление согласно Трудовому кодексу РФ
— Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR
— Поддержка: IT-отсрочку и консультации HR/юристов
— Прозрачные процессы и открытую коммуникацию
— Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате
— ДМС: медицинское страхование за счет компании
— Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры
— Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей
— Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок
— Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей
Задачи:
— проектирование, реализация и оптимизация масштабируемых CI/CD-систем для нескольких команд разработчиков
— автоматизация процессов разработки и управления инфраструктурой с использованием Python
— применение подходов Infrastructure-as-Code, поддержка стандарта и контроль качества инфраструктурного кода
— развитие облачных решений и управление контейнерами с Kubernetes, Helm и операторами
— анализ корневых причин сбоев (RCA), обеспечение высокой доступности и надежности систем
— наставничество коллег и передача экспертизы внутри команды
Требования:
— опыт работы DevOps-инженером или в смежных областях свыше 6 лет
— глубокие знания Python и владение принципами ООП
— продвинутые навыки настройки и эксплуатации CI/CD-конвейеров (GitLab CI, и др.)
— свободная работа с операционными системами семейства Linux (Ubuntu, CentOS) и Bash-скриптами
— уверенное использование практик Infrastructure as Code (Terraform, Ansible)
— опыт работы с облачной инфраструктурой и оркестрацией контейнеров
— практический опыт решения инженерных задач с LLM-агентами, настройка harness, написание собственных скиллов
Дополнительные преимущества:
— владение системами мониторинга и аналитики (Prometheus, Grafana, ELK Stack)
— способность разрабатывать архитектуру программного обеспечения
— опыт внедрения LLM-агентов и RAG в процессы разработки продукта, контроль качества и CI
— высокий уровень владения английским языком (Upper Intermediate+)
Условия:
— комфортный современный офис в Москве - м. Кутузовская, либо Нижний Новгород - Тургенева 30.
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— 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
— корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников;
— Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо;
— Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений;
— Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах;
— Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг;
— Руководить проектированием и внедрением решений;
— Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот;
— Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации;
— Принимать участие в написании production-кода;
— Контролировать соблюдение сроков и качества результатов;
— Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки;
— Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества;
— Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения.
Требования:
— Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин;
— Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет;
— Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов;
— Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию;
— Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества;
— Глубокое владение Python и SQL;
— Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git);
— Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum;
— Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы;
— Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery;
— Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product);
— Владение инструментами командной работы Jira и Confluence.
Условия:
— Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов;
— ДМС со стоматологией, корпоративное обучение;
— Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити);
— Современные технологии и подходы к ведению проектов;
— Работа в аккредитованной IT-компании.
Обязанности:
— Взаимодействие с бизнес-подразделениями по развитию корпоративной аналитической платформы: сбор, анализ и уточнение бизнес-требований, согласование технических заданий, прототипирование, тестирование и подготовка предложений по развитию аналитических решений.
— Проектирование и разработка витрин данных в корпоративном хранилище данных (КХД): разработка SQL-запросов и скриптов для извлечения и преобразования данных из разнородных источников.
— Подготовка технических заданий для инженеров данных по интеграциям КХД с системами-источниками.
— Разработка, развитие и сопровождение корпоративной BI-системы, включая создание интерактивных аналитических дашбордов и отчётности.
— Технический анализ алгоритмов формирования данных и отчётности в информационных системах компании.
— Разработка единых аналитических моделей, витрин данных, инструментов анализа и прогнозирования для автоматизации управленческих решений и самостоятельного анализа данных бизнес-пользователями.
— Выявление возможностей автоматизации аналитических процессов, оптимизации производительности и разработка решений по замене ручных операций.
— Участие в развитии корпоративной системы управления данными (Data Governance): описание владельцев и пользователей данных, бизнес-глоссария, происхождения данных, каталога данных, дерева показателей и контроль соблюдения стандартов.
— Разработка и сопровождение правил анализа качества данных, выявление причин ошибок и подготовка предложений по их устранению.
— Участие в развитии культуры Data-Driven: консультирование пользователей, проведение обучений, методологическая поддержка и сопровождение внедрения аналитических решений.
— Участие в разработке и сопровождении технической, эксплуатационной и методологической документации по аналитической платформе.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое, экономическое).
— Опыт работы от 4 лет в аналитике данных, аналитике DWH или BI-разработке.
— Уровень Senior / Middle+.
— Знание и опыт работы с SQL, преимущественно PostgreSQL.
— Будет плюсом знание Python, ClickHouse, OpenMetaData.
— Опыт работы с Data Vault или схожими архитектурами хранилищ.
— Опыт работы с BI-системами, в том числе Power BI, Tableau, Fine BI, QlikView / Qlik Sense, Superset.
— Преимущество: опыт работы с 1С:Предприятие (1С:ДО, 1С:ERP, 1С:УХ, 1С:WMS, 1С:MDM, 1С:MES).
— Работа по методологии Agile (Scrum) в Jira, документация в Confluence, репозиторий в GitLab.
— Способность выходить за рамки привычных компетенций при нестандартных задачах.
— Высокий уровень самостоятельности и умение работать с большим бэклогом.
Условия:
— Работа в крупной стабильной компании-разработчике и производителе компьютерной техники и IT-решений с более чем 30-летним опытом на российском рынке.
— Возможности профессионального роста и развития.
— ДМС после испытательного срока.
— Грамотная система адаптации.
— Развитая корпоративная культура.
— Оформление по ТК РФ.
— График работы 5/2 с 10:00 до 19:00 или с 09:00 до 18:00.
— Корпоративный транспорт от м. Крылатское, ул. Народного ополчения, ул. 1905г.
Задачи:
— Погружаться в задачи и бизнес-процессы заказчика, помогать формулировать реальную потребность.
— Совместно с аналитиками и технической командой формировать концепцию AI-решения.
— Участвовать в Discovery и предпроектной проработке.
— Переводить бизнес-запрос заказчика в понятные задачи для команды.
— Вести проект от идеи до запуска: управлять сроками, приоритетами, рисками и договорённостями.
— Проводить встречи и демо, собирать обратную связь и управлять ожиданиями заказчика.
— Видеть возможности для развития решения и предлагать новые сценарии применения AI.
Требования:
— Опыт управления IT-проектами, связанными с разработкой, внедрением или интеграцией решений в области искусственного интеллекта / машинного обучения (AI/ML) от 3 лет.
— Опыт работы с заказной разработкой и/или сложными B2B/B2G-проектами.
— Понимание специфики и жизненного цикла ML-проектов (сбор данных, разметка, обучение моделей, валидация, эксплуатация).
— Базовое техническое понимание ML-стека (Python, основные фреймворки, облачные AI-сервисы).
— Практический навык управления бюджетом, сроками, ресурсами и рисками проекта.
— Отличные коммуникативные и презентационные навыки, умение работать с техническими командами и бизнес-стейкхолдерами.
Условия:
— Гибрид (Москва) с возможностью приезжать в офис/к клиентам в Москве для ключевых встреч.
— ДМС после успешного прохождения испытательного срока.
— Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату.
— Возможность работать над сложными и интересными бизнес-проектами в сфере AI.
— Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.
Задачи:
— Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru.
— Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).
— Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM.
— Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов.
— Проведение A/B-тестов и анализ результатов.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление).
— Опыт работы в Data Science от 3 лет.
— Уверенное знание Python и SQL.
— Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
— Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур.
— Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
— Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
— Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
— Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
— FastAPI, Docker.
— Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
— Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
— Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.
Условия:
— График работы: 5/2, гибрид.
— Оформление по трудовому договору.
— Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
— Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики.
— Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук).
— Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Задачи:
— выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей
— анализ текущего процесса, который в основном реализован в Excel и SQL скриптах, разбирать логику и формулы
— поиск источников данных, анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем
— разработка меппингов для работы с большими хранилищами и системами с более чем 500 параметрами
— создание витрин данных, проектирование и наполнение агрегированных слоев для бизнес-планирования
— внедрение автоматизированного процесса поддержки, обучение бизнес-пользователей новому формату
— прототипирование во внутренней системе (собственная разработка), создание модели планирования и запуск расчетов
Требования:
— опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитике, клиентской аналитике физических лиц
— опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знание SQL и Python
— умение визуализировать данные, писать качественные бизнес-требования на разработку дашбордов
— понимание метрик и драйверов для процессов бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики
— опыт финансового моделирования продуктов, проектов, пилотов, инициатив
— базовые знания статистики
Будет плюсом:
— опыт работы в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom
— знания методов cohort analysis, uplift modeling
— опыт работы с ML-моделями
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— 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
— корпоративная пенсионная программа
Задачи:
— Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов;
— Работать с RAG-подходами: подготовка данных, индексация, поиск релевантного контекста, генерация ответа на его основе;
— Участвовать в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем;
— Настраивать фактчекинг, фильтрацию и оценку качества ответов модели;
— Разрабатывать пайплайны для суммаризации полезного контента;
— Сравнивать результаты, подготовленные моделью, с редакционными версиями материалов, в том числе на примере «Картины дня»;
— Создавать и развивать векторные поисковые индексы для задач RAG;
— Тестировать промпты, гипотезы и подходы к улучшению качества ответов.
Требования:
— Опыт разработки на Python;
— Опыт работы с задачами NLP: обработка текстов, классификация, генерация, суммаризация, NER, семантический поиск или похожие задачи;
— Понимание принципов работы LLM и практический опыт их применения;
— Опыт или хорошее понимание RAG-подходов;
— Опыт работы с библиотеками и инструментами для ML/NLP: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Transformers или аналогами;
— Понимание fine-tuning/LoRA/prompt engineering на уровне, достаточном для прикладных задач;
— Умение оценивать качество моделей и промптов: метрики, сравнение результатов, базовый benchmarking;
— Знание SQL и опыт работы с базами данных;
— Готовность разбираться в продуктовой задаче, а не только в модели.
Условия:
— Официальное трудоустройство;
— ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
— Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»;
— Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
— Полный день в офисе, гибридный график или 100% дистанционный формат работы;
— Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
— Насыщенная корпоративная жизнь.
Задачи:
— участвовать в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур)
— проектировать и развивать API для внешних интеграций
— писать код с покрытием автотестами
— внедрять AI-повестки в рабочие процессы (агенты, SDD).
Требования:
— опыт работы в роли бэкенд разработчика от 4 лет
— экспертное владение одним из языков программирования (Go, Python, C++, Rust), готовность учиться и писать на Scala
— понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография)
— опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy)
— опыт с Kubernetes
— опыт работы c агентской разработкой
— опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC)
— опыт работы с PostgreSQL и очередями Kafka.
Условия:
— возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
— комфортный современный офис: Москва, пер. Оружейный, 41 (БЦ Оружейный)
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— поддержка серверной и офисной инфраструктуры: VPS, dedicated servers, Proxmox, Windows и Linux;
— настройка и обслуживание VPN, MFA, firewall, удалённого доступа, мониторинга, логирования и резервного копирования;
— администрирование сетевого оборудования, VLAN и Wi-Fi;
— администрирование Google Workspace и других корпоративных SaaS-сервисов;
— hands-on поддержка пользователей L1/L2 на macOS и Windows, онбординг и офбординг, управление доступами;
— администрирование 1С и корпоративного мессенджера;
— взаимодействие с подрядчиками и провайдерами, работа с оборудованием, лицензиями и инвойсами;
— автоматизация регулярных задач.
Требования:
— от 5 лет опыта системным администратором или универсальным IT-специалистом;
— практический опыт работы с Windows, Linux и macOS;
— уверенное знание сетей и опыт с Cisco, MikroTik, Ubiquiti, Fortinet, UserGate или другим сетевым оборудованием;
— опыт виртуализации: Proxmox, Hyper-V, KVM или аналоги;
— опыт с VPN, firewall, мониторингом, логированием, backup и recovery;
— опыт администрирования Google Workspace; сильный опыт с Microsoft 365 или Яндекс также рассмотрим;
— навыки автоматизации на Bash, Python, PowerShell или аналогичных инструментах;
— опыт администрирования 1С;
— английский от B1 обязателен для рабочих созвонов и взаимодействия с зарубежными дата-центрами;
— самостоятельность, ответственность и готовность к hands-on работе.
Будет плюсом опыт администрирования Slack или другого корпоративного мессенджера, интеграций и сервисов OpenAI/GPT.
О компании:
Scentbird — цифровой сервис подписки и маркетплейс ароматов, помогающий людям открывать и исследовать ароматы за пределами обычного.
Задачи:
- Анализировать performance marketing по маркетинговым каналам
- Отвечать за анализ CAC, LTV, ROI и помогать оптимизировать эффективность маркетинга
- Строить и поддерживать модели атрибуции, поддерживать тестирование инкрементальности
- Проектировать и анализировать A/B тесты по креативам, лендингам и воронкам
- Оценивать эффективность email, SMS, push-уведомлений и других CRM-каналов
Требования:
- Опыт 3+ года в маркетинге, продуктовой или дата-аналитике
- Уверенные навыки SQL и Python, опыт работы с большими данными
- Опыт работы с digital-аналитикой (GA4, Mixpanel, Amplitude, Looker)
- Глубокое понимание метрик performance marketing (CAC, LTV, ROAS, Attribution)
- Практический опыт A/B тестирования и проектирования экспериментов
- Опыт работы с event tracking и Google Tag Manager
- Знания инкрементального тестирования, MMM или причинно-следственного анализа
- Опыт анализа CRM или lifecycle маркетинговых кампаний
- Английский язык на уровне Upper-intermediate и выше
Условия:
- Конкурентная компенсация и бонусы
- Полностью удалённая работа
- Оплачиваемый отпуск
- Быстрорастущая продуктовая компания с сильной аналитической культурой
Location: San Francisco, California
Workplace: Hybrid
ABOUT SENTRY
Software runs the world and the pace is faster than ever. Sentry helps developers fix errors and performance issues before users notice, so teams can spend less time firefighting and more time building.
Trusted by 200,000+ organizations, Sentry is today’s application monitoring standard and our team is building its AI-native future.
ABOUT THE ROLE
Sentry's Infrastructure Engineering team is what makes operating Sentry simple, safe, and seamless for every other engineering team in the company. They build the internal control platforms, configuration systems, traffic routing, and automation that let product engineers operate services safely at scale without needing deep infrastructure expertise themselves.
As the Engineering Manager for Infrastructure Engineering, you'll lead a team of engineers building the tools that power Sentry's growth: internal admin and change management tools, configuration automation, and the routing layer that underlies Sentry's architecture. You'll be responsible for technical vision, team health, system reliability, and partnership with engineering teams across the company who depend on your team's tools every day.
You'll work closely with leaders across Infrastructure, Platform, and Production Engineering to shape how Sentry scales its operational model as the company grows.
IN THIS ROLE YOU WILL
- Lead a team of engineers building the internal control platforms that every engineering team at Sentry relies on to operate services safely.
- Drive the evolution of Infrastructure Engineering's platform, including configuration management, traffic routing and environment controls
- Own the team's technical direction, contributing to key decisions on API architecture, internal tooling design, and automation frameworks.
- Nurture and grow engineers at different levels, providing support through coaching, mentorship, and career development.
- Foster an inclusive, high-performing team culture focused on ownership, learning, and delivery.
- Partner with Production Engineering, SRE, and Developer Infrastructure to make sure operational tooling stays consistent and well-scoped across the org.
- Own the reliability, adoption, and roadmap of the team's tools while building a culture of technical excellence and pragmatic decision making.
YOU'LL LOVE THIS JOB IF YOU
- Are passionate about building tools that make operating complex systems simple for other engineers.
- Enjoy solving infrastructure problems around configuration, routing, and automation, and turning them into clean, self-service abstractions.
- Believe in using proven technologies and committing to a single, reliable choice rather than chasing novelty.
- Think in terms of building for scale and cost effectiveness from day one, and for the needs of many teams rather than one.
- Value cross-functional collaboration and thrive in hybrid, in-person settings with engineers across functions, levels, and geographies.
- Take pride in building strong, healthy teams and enabling them to lead high-impact, multi-year initiatives.
- Want to be part of a thoughtful, highly technical team that cares about long-term system health and operational simplicity.
QUALIFICATIONS
- 10+ years of software engineering experience, ideally with a focus on internal tooling, infrastructure automation, platform engineering, or distributed systems.
- 4+ years of engineering management experience, including growing and managing teams of engineers.
- Experience as a Tech Lead or Engineering Manager leading the architecture and long-term evolution of internal control platforms or similar systems.
- Strong backend or full-stack engineering background, with solid Python skills.
- Familiarity with Kubernetes, terraform, python, and a systems mindset for abstracting complex infrastructure for others to use.
- Strong technical communication skills and a track record of effective cross-team and leadership collaboration.
- Proven experience delivering and owning multi-year engineering initiatives in a leadership or technical leadership capacity.
- Comfortable working across org boundaries and aligning priorities across infra, platform, and product teams.
The base salary range that Sentry reasonably expects to pay for this position is $220,000 to $400,000 USD, plus an annual performance bonus of up to 15% of base salary. A successful candidate’s actual base salary (or hourly wage) amount will be determined by a variety of relevant factors including, without limitation, the candidate’s work location, education, work and other relevant experience, skills, and job-related knowledge. A successful candidate will be eligible to participate in Sentry’s employee benefit plans/programs applicable to the candidate’s position (including incentive compensation, equity grants, paid time off, and group health insurance coverage). See Sentry Benefits https://sentry.io/careers/ for more details about the Company’s benefit plans/programs.
EQUAL OPPORTUNITY AT SENTRY
Sentry is committed to providing equal employment opportunities to its employees and candidates for employment regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, veteran status, or other legally-protected characteristic. This commitment includes the provision of reasonable accommodations to employees and candidates for employment with physical or mental disabilities who require such accommodations in order to (a) perform the essential functions of their jobs, or (b) seek employment with Sentry. We strive to build a diverse team, with an inclusive culture where every teammate can thrive. Sentry is an open-source company because we believe that everyone, everywhere, should have the ability and tools to make great software. Software should be accessible. That starts with making our industry accessible.
If you need assistance or an accommodation due to a disability, you may contact us at accommodations@sentry.io.
Want to learn more about how Sentry handles applicant data? Get the details in our Applicant Privacy Policy https://sentry.io/careers/applicantprivacy/.
