Вакансии

LGEG ищет менеджера выездных программ — человека, который возьмёт на себя подготовку, запуск и проведение детских и семейных выездов от идеи до заезда. • Участвовать в создании новых выездных программ и дорабатывать уже существующие.

Задачи: — Выполнять комплексные оценки рисков клиентов: сбор документов, интервью, оценка по взвешенным типологиям рисков, написание отчётов, определение уровня риска и условий перед запуском. — Управлять программой андеррайтинга: применять и поддерживать критерии, рекомендовать лимиты расходов, переводов и резервов, пересматривать программы при изменении объёмов, продуктового микса и финансового состояния. — Вести операции по управлению рисками третьих сторон: приём и классификация поставщиков, проверка отчётов по дью-дилидженс, оценка эффективности контроля, ведение реестра рисков поставщиков, ежегодные обзоры и отслеживание инцидентов. — Поддерживать оценку корпоративных рисков и реестр рисков: вести инвентаризацию и календарь оценок, собирать и проверять доказательства контроля, применять методологию оценки, готовить материалы для Комитета по корпоративным рискам. — Постоянно улучшать программы: совершенствовать рубрики, веса, анкеты и шаблоны на основе результатов, создавать и поддерживать стандарты операционных процедур (SOP). — Тестировать, внедрять и настраивать агентные инструменты на базе ИИ в рабочих процессах оценки, включая обзор документов, анализ анкет, дью-дилидженс поставщиков и подготовку документов, документировать контекст для повторяемости и обоснованности результатов. — Определять и отчётность по ключевым показателям эффективности (KPI) и ключевым рисковым индикаторам (KRI) программ оценки, выявлять концентрации, тренды и тематические выводы для руководства и надзорных органов. — Быть ответственным за предоставление доказательств для партнёрских банков, аудитов и проверок, касающихся оценки рисков клиентов, третьих сторон и корпоративных рисков. — Наставлять и обучать коллег методологии оценки, дисциплине оценки и работе с инструментами. Требования: — Практический опыт проведения оценок рисков в финтехе, платежах или банковском секторе по клиентам, контрагентам, третьим сторонам и корпоративным рискам. — Знание основ андеррайтинга: анализ финансовой отчётности, ликвидности, мониторинг убытков и рисков, установление лимитов. — Владение методологиями оценки с использованием рубрик и умение последовательно применять и защищать оценки. — Опыт самостоятельного ведения программ оценки рисков с ограниченным руководством, включая создание SOP и определение метрик. — Умение читать отчёты по контролю (ISO 27001, SOC 2 Type II, PCI DSS AOC) и переводить выводы в позицию остаточного риска и рекомендации по устранению. — Комфортная работа с инструментами на базе ИИ, включая тестирование, настройку, документирование и защиту решений перед банками и регуляторами. — Инициативность, умение создавать структуру там, где её нет, и понимать, когда необходимо эскалировать и сотрудничать. — Чёткое и лаконичное письмо в соответствии со стандартами комплаенса: отчёты, меморандумы и материалы для комитетов, выдерживающие проверку партнёрскими банками и проверяющими. Условия: — Годовой оклад от $86,000 до $144,000 плюс акции. — Неограниченный оплачиваемый отпуск. — 12 недель полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком. — 4 недели оплачиваемого саббатикала после 5 лет работы. — Возможность работать из любой точки мира 4 недели в году. — 3% кэшбэк на покупки по корпоративной карте Privacy.com. — Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. — Взносы в HSA и 401(k) с матчингом. — Добровольное страхование жизни и краткосрочная/долгосрочная нетрудоспособность. — Для сотрудников в Нью-Йорке: работа из офиса в SoHo три дня в неделю с гибким выбором третьего дня. — Компенсация проезда и бесплатные обеды по вторникам и четвергам в офисе.

Главная задача — сделать так, чтобы каждый партнёр получал стабильный поток гостей и максимальную отдачу от размещения на «Авито Путешествиях Вам предстоит: развивать ключевых клиентов в категории Авито Путешествия в Екатеринбурге и Уральском Федеральном Округе; растить выручку и контент в регионе;

разработка и совершенствование систем с frontend-компонентами (дизайн-системы, системы администрирования СберБанк Онлайн); выстраивание микромодульной архитектуры frontend-приложений для внутренних рабочих мест;

Развертывать стенды с нуля, включая настройку инфраструктуры, сетей, хранилищ и других необходимых ресурсов; Настраивать и конфигурировать кластера Kubernetes;

Разработка новых сервисов по ТЗ. Исследование проблем текущих сервисов и их развитие.

Работа с Big Data на основе баз данных Нильсен; Подготовка отчетов, обзорных презентаций и аналитики по бизнес вопросам клиентов (FMCG-рынок);

Активное взаимодействие с клиентами и партнерами. Выявление потребностей и предложение оптимальных решений.

Основные задачи: Работа с инфлюенсерами и сообществом:

Задачи: — Руководить командой из 5–7 специалистов по взысканию; — Контролировать выполнение планов и KPI команды; — Анализировать причины просадки показателей и находить точки роста; — Обучать сотрудников, давать обратную связь и помогать им повышать результативность; — Контролировать качество работы и разбирать сложные кейсы; — Работать со стадиями просрочки Soft / Soft+ / Hard в зависимости от направления. Требования: — Знание казахского языка; — Опыт работы в МФО / микрофинансовых организациях / коллекторских агентствах; — Практический опыт работы с взысканием и просроченной задолженностью; — Понимание специфики Soft / Soft+ / Hard Collection; — Опыт управления командой будет преимуществом; — Умение работать с KPI, обучать и мотивировать сотрудников; — Готовность к высокой динамике, большому объёму задач и переработкам. Условия: — Полностью удалённая работа, full-time, 5/2; — Доход обсуждается индивидуально; — Оплата в USDT; — Оплачиваемый отпуск; — Онбординг и поддержку на старте; — Возможность профессионального и карьерного роста.

Наличие опыта работы Team Lead от 6 мес / Senior Manager FB farm от 12 месяцев. Общий опыт в фарм отделе от 1 года.

Задачи: — развитие и тюнинг моделей ранжирования и рекомендаций — разработка новых ML-решений и feature engineering — прототипирование и внедрение моделей в production на Python — работа с обучающими выборками и анализ результатов A/B-тестов — улучшение продуктовых метрик Требования: — опыт внедрения ML-моделей в production — знание основных методов и алгоритмов ML — понимание нейросетевых моделей для обработки текста — уверенный Python (NumPy, SciPy, PyTorch, scikit-learn) — знание алгоритмов и структур данных — опыт с A/B-тестами Условия: — работа в команде экспертов — широкий технологический стек, сотни проектов — гибкий график работы — льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры) — возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии — процессы удаленной работы и просторные офисы с зонами коворкинга — возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack — развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка — активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании — уютный мерч — полный соцпакет и «белая» зарплата — корпоративная база знаний и социальная сеть для общения с 1500+ сотрудниками

— вести клиентов агентства совместно с командой; — участвовать в разработке и реализации коммуникационных стратегий;

• Вести интересные и объемные проекты, контролировать процесс и результат работы на всех участках. • Координировать работу команды, способствовать здоровому проектному климату.

— решение реальных бизнес-задач с первого дня стажировки; — участие в работе одной из команд — например, по контролю качества, речевым технологиям или развитию мобильных сервисов;

Bags Again — проект в сфере luxury resale, работающий с люксовыми сумками и аксессуарами, помогая клиентам находить актуальные, редкие и снятые с производства модели. Задачи: — самостоятельно искать и подбирать сумки под конкретные запросы клиентов, включая редкие и снятые с производства модели; — принимать решения на основе накопленных данных и внутренних критериев проекта; — собирать наиболее подходящие варианты и передавать информацию менеджеру; — предлагать решения и улучшения, которые помогают команде работать эффективнее. Требования: — брать ответственность за результат своей работы и качество каждого подбора; — быстро обучаться и с интересом разбираться в новых брендах, моделях и площадках; — искренне интересоваться люксом и стремиться развивать экспертизу в этой сфере; — внимательно работать с деталями, от которых зависит ценность и точность предложения; — рассматривать эту работу как долгосрочное профессиональное направление и быть готовым развиваться вместе с проектом. Опыт работы с сумками, fashion, luxury или ресейлом станет преимуществом, но не обязателен — всему необходимому готовы обучить. Главное — самостоятельность, энергия, внимательность и желание становиться сильнее в этой сфере. Условия: — удалённая работа и возможность выстроить комфортный рабочий процесс; — гибкий график, который согласовывается с командой; — оплату по договорённости — в зависимости от опыта и объёма задач; — перспективу долгосрочного сотрудничества и роста внутри проекта; — возможность влиять на процессы, предлагать идеи и видеть результат своей работы.

Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных. Задачи: — Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента. — Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их. — Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние. — Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных. — Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах. Требования: — Глубокое понимание NLP. — Знание Python и опыт разработки на нём. Будет плюсом: — Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации). — Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов. — Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).

Основные требования: — Высшее техническое образование, желательно в области информационной безопасности, IT или телекоммуникаций — Знание инфраструктуры сетевой безопасности, сетевых технологий и протоколов — Понимание современных киберугроз, методов атак и принципов реагирования на инциденты — Основы криптографии, контроля доступа, защиты рабочих станций и серверов, оценки уязвимостей — Уверенное владение инструментами сетевого мониторинга и защиты информации — Практический опыт в кибербезопасности от 2 лет и сертификаты Cisco (CCNA/CCNP), CompTIA, CEH — преимущество — Умение грамотно и доступно объяснять технический материал, ответственность и пунктуальность Задачи: — Проводить онлайн-занятия по утверждённой программе курса — Проверять домашние задания и давать обратную связь студентам — Консультировать обучающихся по вопросам курса — Объяснять сложные технические темы доступным языком — Поддерживать высокое качество обучения и соблюдать расписание занятий Условия: — Удалённый формат работы, частичная занятость — Занятия по утверждённому расписанию, оплата за проведённые занятия — Размер вознаграждения обсуждается по итогам собеседования — Учебная программа, материалы и методическая поддержка — Возможность долгосрочного сотрудничества