Вакансии

Задачи: - Разработка новых и развитие существующих внутренних инструментов автоматизации и корпоративных сервисов - Автоматизация процессов - Проектирование и построение модульных приложений - Разработка веб-сервисов - Проработка интеграций со сторонними сервисами - Мониторинг и оптимизация производительности - Построение приложений для аналитики и работы с данными Требования: - Опыт разработки на JavaScript и/или TypeScript и опыт работы с React — не менее 4 лет - Опыт разработки на Python и Django будет плюсом - Понимание принципов проектирования и архитектуры ПО, умение проектировать масштабируемые и поддерживаемые решения - Опыт работы с Redux Toolkit - Знание принципов работы REST API и WebSocket - Опыт работы с системами контроля версий (Git)

Наш стек включает UI-тесты на Python/Appium, нативные UI-автотесты на каждой платформе, Bugstone для отчетов, выделенную CI/CD команду, Charles, Postman, Android Studio и Xcode. Ты будешь: — Проводить ручное тестирование. — Поддерживать и развивать автоматизированные тесты на Python. — Работать с документацией. — Помогать в релизной деятельности (смоук-прогоны/регресс). — Заниматься автоматизацией смоук-прогонов. — Участвовать в проработке продуктовых задач и других командных активностях. Нам важно: — Обучение на технической специальности бакалавриата или магистратуры на данный момент. — Знание и опыт применения теоретической базы тестирования (основные виды и типы тестирования, знание ключевых терминов тестирования). — Опыт в ручном тестировании от 6 месяцев (учебный, коммерческий, pet-проекты). — Опыт в тестировании мобильных приложений. — Базовые знания Python. — Уверенные навыки работы с документацией (умение исследовать, составлять чек-листы и баг-репорты). — Проактивность, хорошие коммуникативные навыки. Работа в Ozon Tech — это: — Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений. — Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых. — Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга. — Современный стек и развитая инженерная культура - реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.

Banco Plata, a technology-driven platform utilizing AI to transform financial services in Mexico, is seeking a Risk Data Scientist at the Middle+ level. The role involves managing the entire machine learning model lifecycle, including development, deployment, and monitoring. Candidates should have over three years of practical experience in Data Science, preferably within banking or financial sectors. A solid understanding of machine learning algorithms and feature engineering is essential. Proficiency in Python, SQL, Airflow, Git, and BI tools such as Streamlit is required. Educational background should be in Mathematics, Physics, Computer Science, or related STEM fields. Effective communication skills in English at a B1 level or higher are necessary. The position is based in Colombia, with relocation assistance provided.

В компании Читай-город открыта вакансия ведущего инженера по информационной безопасности в Москве с опытом работы от 3 до 6 лет. В обязанности входит сопровождение и развитие SIEM-систем, анализ событий безопасности и расследование инцидентов, аудит Active Directory и привилегированных учетных записей, а также контроль прав доступа для различных специалистов и подрядчиков. Кандидат будет участвовать в развитии процессов управления доступами, внедрении IAM/IDM/PAM решений, проводить аудиты защищенности инфраструктуры, готовить требования по укреплению серверов и сервисов, анализировать уязвимости и контролировать устранение выявленных проблем. Взаимодействие с командами инфраструктуры, DevOps, разработки и подрядчиками, а также участие во внедрении новых средств защиты информации также входят в круг обязанностей. Требуется опыт работы системным администратором, DevOps-инженером, инженером инфраструктуры или специалистом по информационной безопасности не менее 3 лет, практические навыки внедрения и сопровождения систем информационной безопасности, уверенное владение Linux и Windows Server, опыт работы с Active Directory, понимание сетевых технологий (TCP/IP, DNS, VPN, Firewall, VLAN), умение анализировать логи и расследовать инциденты, знание принципов управления доступами и привилегированными учетными записями, а также навыки автоматизации с использованием Bash, PowerShell и Python.

Задачи: – Выявление и формализация бизнес-потребностей – Подготовка бизнес-требований, технических заданий и проектной документации – Взаимодействие с клиентами, бизнес-заказчиками и техническими командами – Декомпозиция бизнес-задач и формирование требований для команд разработки, аналитики и Data Science – Сопровождение реализации цифровых решений – Подготовка и презентация результатов клиентам и руководству Требования: – Высшее образование в сфере IT, экономики, бизнес-анализа, управления или смежных областях – Опыт от 3 лет в бизнес-анализе, системном анализе или управлении требованиями – SQL и анализ данных – Python на уровне прикладных аналитических задач – Понимание процессов разработки цифровых продуктов – Опыт работы с Jira, Trello или аналогами – Навыки переговоров, структурирования информации и подготовки документации Условия: – График 5/2 – Конкурентная заработная плата – Социальный пакет – Премии

Бизнес-аналитик обеспечивает взаимодействие между клиентами, бизнес-заказчиками и техническими командами, участвует в выявлении и формализации потребностей, подготовке требований и технических заданий, а также сопровождает их реализацию. Основная задача должности – обеспечить преобразование бизнес-потребностей в четкие и структурированные требования для разработки и реализации цифровых решений. Основные требования: — Высшее образование в области информационных технологий, экономики, бизнес-анализа, управления или смежных областях. — Практический опыт работы более 3 (трех) лет в сфере бизнес-анализа, системного анализа, управления требованиями, разработки и сопровождения цифровых решений либо на аналогичной позиции. — Опыт самостоятельной подготовки бизнес-требований, технических заданий и иной проектной документации. — Умение проводить встречи и переговоры с клиентами, выявлять, анализировать и структурировать их потребности. — Навыки декомпозиции бизнес-задач и формирования четких функциональных и технических требований для команд разработки, аналитики и Data Science. — Понимание принципов работы с данными, структур данных и взаимосвязей между источниками данных. — Знание SQL и умение использовать его для анализа и проверки данных. — Знание Python на уровне, необходимом для решения прикладных аналитических задач. — Понимание процессов разработки цифровых продуктов и принципов взаимодействия бизнеса с техническими командами. — Опыт работы с Jira, Trello или аналогичными системами управления задачами. — Навыки подготовки и презентации результатов работы клиентам и руководству. — Умение четко и аргументированно излагать информацию и взаимодействовать как с техническими специалистами, так и с представителями бизнеса. Личные и профессиональные качества: — аналитическое и системное мышление; — развитые коммуникационные и переговорные навыки; — способность структурировать большие объемы информации и выделять ключевое; — внимательность к деталям и ответственность за результат; — самостоятельность и инициативность; — способность работать в условиях многозадачности и изменяющихся приоритетов. Условия: — Работа 5/2 — Конкурентная заработная плата — Соц пакет, премии

Location: Indianapolis, United States; Chicago, United States; Cincinnati, United States; Columbus, United States; West Lafayette, United States; Bloomington, United States Location: Indianapolis, IN Metro (Hybrid / 3-Day Onsite) (Open to Regional/EST Candidates with Onsite Travel) Contract Type: Contractor Full-Time / Enterprise Project Engagement (Outsourced via Xenon7) About Xenon7 Where elite tech talent meets world-class opportunities! At Xenon7, we work with leading enterprise clients and innovative startups on high-impact projects across Data, AI, Cloud, and Software Engineering. Our expertise in AI solution architecture and specialized technical talent allows us to partner with enterprise leaders on transformative initiatives, driving innovation and business growth. Job Summary We are seeking a Senior Machine Learning Engineer with extensive experience in production MLOps, model deployment, and system scaling to drive ML engineering initiatives for a top-tier life sciences client. This role sits at the critical intersection of production ML infrastructure, life science research, and manufacturing process engineering. In this position, you will own the architectural design and hands-on execution of production ML systems, model integration APIs, and scalable MLOps pipelines. You will bridge complex domains—from computational biology, small and large molecule research, and clinical trial analytics to active pharmaceutical ingredient (API) manufacturing processes, batch optimization, and industrial automation ML. Operating in a 3-day onsite hybrid capacity in Indianapolis, you will collaborate directly with process engineers, life science researchers, and platform engineering teams to build robust, low-latency ML systems that scale across the enterprise. Key Responsibilities Production MLOps & Systems Architecture Design, deploy, and maintain robust, production-grade MLOps pipelines and infrastructure for continuous model training, deployment, versioning, and monitoring. Implement automated model drift detection, performance monitoring, and self-healing inference pipelines in high-reliability environments. Process Engineering & Manufacturing ML Integration Operationalize and integrate production ML models into operational technology (OT), API manufacturing workflows, and chemical process control systems. Deploy predictive models for batch processing, process control optimization, real-time quality assurance, and facility automation use cases. Scalable Inference & System Integration Build low-latency, high-throughput microservices and serving architectures (FastAPI, Triton Inference Server, TorchServe) for model deployment into live production applications. Containerize and orchestrate ML workloads across distributed cloud and edge systems using Kubernetes, Docker, and modern pipeline engines (Kubeflow, MLflow). Technical Leadership & Domain Alignment Partner directly with chemical engineers, computational biologists, and software architects to translate operational friction into production-ready ML engineering solutions. Establish enterprise MLOps standards, model governance, and CI/CD best practices across the full machine learning operational lifecycle. Requirements Experience & Mindset Experience: Senior-level proficiency (10–20+ years) in software engineering, MLOps, production ML system deployment, and infrastructure scaling. Domain Adaptability: Demonstrated ability to deploy and maintain production ML systems across non-standard, highly specialized domains (e.g., transition between process/chemical engineering ML and clinical/scientific research applications). Location & Work Auth: Must hold unrestricted US Work Authorization (no sponsorship available) and be able to work 3 days per week onsite in the Indianapolis, IN area. Culture & Communication: Pragmatic problem-solving mindset, strong collaborative drive, and the ability to articulate complex MLOps architecture to cross-functional engineering teams. Must-Have Technical Stack Languages & Frameworks: Advanced Python, C++, and deep proficiency with PyTorch, TensorFlow, or Scikit-learn. MLOps & Serving: Proven expertise with Triton Inference Server, TorchServe, MLflow, Kubeflow, or Databricks ML runtime. Infrastructure & Orchestration: Hands-on expertise with Kubernetes, Docker, CI/CD pipelines, FastAPI/gRPC, and cloud platform ecosystems (AWS/Azure). Monitoring & Integration: Experience building real-time model monitoring, feature stores, drift detection systems, and integration with enterprise data pipelines. Domain Competency (Scientific & Process Focus) Deep exposure to applying ML models in either scientific/clinical domains (drug discovery, small/large molecule, computational biology) OR chemical/process engineering environments (API manufacturing, batch processing, SCADA/MES integration, process optimization). Nice-to-Haves & Certifications Academic background in Chemical Engineering, Bio-process Engineering, Computer Science, or a related STEM discipline. Direct experience operationalizing ML models inside regulated GxP environments in the Life Sciences or Specialty Chemicals sectors. Certifications: AWS Certified Machine Learning – Specialty, Databricks Certified Machine Learning Professional, or equivalent MLOps credentials. What This Role Is NOT Not a Data Scientist or Exploratory R&D Specialist: You will not be focusing on exploratory data analysis, academic algorithms, or standalone Jupyter notebook modeling; you are building, scaling, and maintaining production MLOps pipelines, inference engines, and model integration code. Not a non-coding Architect: This is a 100% hands-on MLOps and software engineering lead role requiring direct model deployment, infrastructure creation, and technical execution. Not a Fully Remote Position: This role requires a steady hybrid commitment of 3 days onsite per week at the client site in Indianapolis.

Location: Indianapolis, United States; Chicago, United States; Cincinnati, United States; Columbus, United States; West Lafayette, United States; Bloomington, United States Location: Indianapolis, IN Metro (Hybrid / 3-Day Onsite) (Open to Regional/EST Candidates with Onsite Travel) Contract Type: Contractor Full-Time / Enterprise Project Engagement (Outsourced via Xenon7) About Xenon7 Where elite tech talent meets world-class opportunities! At Xenon7, we work with leading enterprise clients and innovative startups on high-impact projects across Data, AI, Cloud, and Software Engineering. Our expertise in AI solution architecture and specialized technical talent allows us to partner with enterprise leaders on transformative initiatives, driving innovation and business growth. Job Summary We are seeking a Senior Data Engineer with extensive experience in data architecture and platform engineering to drive data initiatives for a top-tier life sciences client. This role sits at the critical intersection of scientific research informatics, clinical data systems, and manufacturing process engineering. In this position, you will own the architectural vision and hands-on execution of scalable data platforms and pipelines. You will bridge complex data domains—from small and large molecule research, genomics, and clinical trial datasets to active pharmaceutical ingredient (API) manufacturing processes, batch data, and industrial control systems. Operating in a 3-day onsite hybrid capacity in Indianapolis, you will collaborate directly with process engineers, clinical scientists, and platform teams to build high-performance data infrastructure that accelerates drug discovery and manufacturing operations. Key Responsibilities Scientific & Clinical Data Platform Architecture Design, build, and maintain production-grade data pipelines and architecture tailored for scientific, clinical trial, and research informatics data (small/large molecule, genomics, proteomics, LIMS). Structure complex, multi-modal clinical and scientific datasets to enable advanced analytics, enterprise reporting, and downstream machine learning models. Process Engineering & Manufacturing Integration Ingest, harmonize, and model operational technology (OT) and manufacturing process datasets, including API manufacturing pipelines, batch processing data, MES, SCADA, and OSIsoft PI systems. Unify disparate laboratory and facility data pipelines into centralized, highly available enterprise data platforms. Enterprise Data Engineering & Compliance Build robust ETL/ELT pipelines using modern cloud platforms (Databricks, Snowflake, AWS/Azure), PySpark, and SQL. Ensure all data pipelines and platform integrations strictly adhere to enterprise governance, data residency, and GxP regulatory standards within a heavily monitored environment. Technical Leadership & Domain Alignment Partner directly with process engineers, chemical engineering leads, and research informatics directors to translate operational friction into robust technical specifications. Establish engineering best practices, data modeling standards, and pipeline monitoring frameworks across the enterprise data stack. Requirements Experience & Mindset Experience: Senior-level proficiency (10–20+ years) in software development, data platform architecture, and complex ETL/ELT engineering. Domain Adaptability: Demonstrated ability to engineer data pipelines across non-standard, highly specialized domains (e.g., transition between process/chemical engineering data and clinical/scientific research informatics). Location & Work Auth: Must hold unrestricted US Work Authorization (no sponsorship available) and be able to work 3 days per week onsite in the Indianapolis, IN area. Culture & Communication: Exceptional problem-solving mindset, strong adaptability, and the ability to articulate complex technical architecture to cross-functional engineering teams. Must-Have Technical Stack Languages & Frameworks: Advanced Python, PySpark, and expert-level SQL. Data Platforms: Hands-on expertise with Databricks, Snowflake, or AWS/Azure enterprise data ecosystems. Orchestration & ETL: Extensive experience with Airflow, dbt, Spark, and enterprise data orchestration engines. Data Pipelines: Proven track record building streaming and batch data architectures via REST APIs, message brokers, and database integrations. Domain Competency (Scientific & Process Focus) Deep exposure to either scientific/clinical informatics (CDISC/SDTM, LIMS, clinical trials, multi-omics) OR chemical/process engineering data (API manufacturing, batch data, SCADA, MES, OSIsoft PI). Nice-to-Haves & Certifications Academic background in Chemical Engineering, Bio-process Engineering, Computer Science, or a related STEM discipline. Direct experience working inside regulated GxP environments in the Life Sciences or Specialty Chemicals sectors. Certifications: Databricks Certified Data Engineer Senior/Professional, Snowflake SnowPro Core/Advanced, or AWS Data Engineer Associate/Professional. What This Role Is NOT Not a pure Data Scientist or ML Researcher: You will not be building or training machine learning models; you are designing and scaling the underlying data architecture, pipelines, and platform infrastructure. Not a non-coding Architect: This is a 100% hands-on engineering lead role requiring direct pipeline construction and technical execution. Not a Fully Remote Position: This role requires a steady hybrid commitment of 3 days onsite per week at the client site in Indianapolis.

Задачи: — Разработка и сопровождение CI/CD-процессов в Jenkins и GitLab CI/CD. — Администрирование и развитие GitLab, GitLab Runner, GitLab Pages, Jenkins, Nexus и HashiCorp Vault. — Контейнеризация и сопровождение приложений с использованием Docker и Docker Compose. — Автоматизация развертывания и настройки инфраструктуры с помощью Terraform и Ansible. — Администрирование Linux-серверов, виртуальной инфраструктуры VMware, платформы наблюдаемости и S3-совместимых хранилищ. — Сопровождение сборки, развертывания и обновления backend- и frontend-приложений. — Диагностика инфраструктурных и прикладных проблем, участие в резервном копировании и восстановлении данных. — Взаимодействие с разработчиками, участие в разборе инцидентов и ведение технической документации. Требования: — Опыт работы DevOps-инженером от трёх лет и уверенное администрирование Linux. — Глубокое знание Docker и Docker Compose: образы, сети, volumes и диагностика контейнеров. — Практический опыт разработки и сопровождения CI/CD-процессов в Jenkins; опыт работы с GitLab CI/CD будет преимуществом. — Опыт автоматизации инфраструктуры с использованием Terraform и Ansible. — Понимание сетевых технологий, протоколов HTTP/HTTPS и TLS, принципов работы reverse proxy и балансировки нагрузки. — Опыт эксплуатации инфраструктурных сервисов, систем мониторинга и централизованного хранения логов. — Базовые навыки эксплуатации PostgreSQL, Redis или Elasticsearch/OpenSearch, включая резервное копирование и восстановление данных. — Навыки автоматизации на Bash и Python, понимание принципов инфраструктурной безопасности. — Умение взаимодействовать с разработчиками, разбираться в требованиях приложений и документировать технические решения. Условия: — Оформление в соответствии с ТК РФ, наличие IT аккредитации Минцифры; — Конкурентоспособное вознаграждение, годовые бонусы; — ДМС (со стоматологией) и страхование жизни; — Индивидуально обсуждаем возможность удаленного формата работы с командировками в Москву 1 раз в месяц; — Возможности для карьерного роста и профессионального развития; — Уникальная корпоративная культура, которая поощряет индивидуальные достижения и ценит командную работу; — Работа в команде профессионалов одного из крупнейших производителей электротехнического оборудования.

Задачи: — Мониторинг и поддержка систем: постоянное отслеживание состояния инфраструктуры, системных журналов, логов, системных метрик для своевременного выявления потенциальных проблем. — Диагностика и устранение неисправностей: быстрое выявление сбоев, причин инцидентов и их устранение, проведение анализа инцидентов и подготовка отчетов. — Управление релизами и обновлениями: планирование, постановка, тестирование и внедрение релизов, обновлений программного обеспечения системы в безопасной среде, минимизация времени простоя. — Инцидент-менеджмент: быстрое реагирование на кибер- и технические угрозы, инциденты безопасности, взаимодействие с командой информационной безопасности для предотвращения возможных атак. — Обеспечение безопасности: поддержка конфигураций систем в соответствии с требованиями безопасности, соблюдение стандартов и политик безопасности. — Ведение документации: создание и актуализация технической документации, журналов, процедур по эксплуатации системы. Требования: — Опыт работы инженером по эксплуатации информационных систем от 2 лет, приветствуется опыт в области критической информационной инфраструктуры (КИИ). — Опыт работы с криптографическими системами, криптоконтейнерами. — Практический опыт диагностики, устранения инцидентов, анализа логов и работы с автоматизированными системами мониторинга. — Глубокое понимание архитектуры информационных систем, сетевых протоколов, стандартов безопасности. — Опыт работы с системами контроля версий (Git) и автоматизации процессов (скрипты). — Навыки постановки и проведения релизов — подготовка, тестирование, внедрение. — Развитое аналитическое мышление, умение быстро реагировать на проблемы. Дополнительные навыки (будет плюсом): — Знание стандартов безопасности (ISO/IEC 27001, IEC 62443). — Опыт работы с системами SIEM, системами мониторинга (Prometheus, Zabbix). — Знание стандартных средств автоматизации (скрипты PowerShell, Bash, Python). — Навыки работы с системами виртуализации и контейнеризации (Docker, Kubernetes). — Понимание работы HSM будет плюсом. Условия: — Опыт работы в аккредитованной IT-компании над социально значимыми уникальными проектами. — Официальное трудоустройство с первого рабочего дня. — Гибридный формат работы в г.Москва, БЦ Академик, Проспект Вернадского д.41 (3 дня офис, 2 дня удалённо). — Стабильный доход и квартальные премии. — Компенсацию 9 видов расходов: от КАСКО до путевок на отдых. — Интересную программу внутреннего и внешнего обучения. — Сильную команду талантливых специалистов. — Прозрачные условия для развития и карьерного роста. — ДМС со стоматологией и международной страховкой.

Задачи: — Готовить и чистить данные, собирать выгрузки под задачи команды; — Строить и оценивать базовые ML-модели на scikit-learn; — Проверять гипотезы, считать метрики; — Работать с LLM: писать и тестировать промпты, оценивать качество ответов, размечать данные; — Оформлять результаты в понятные выводы для команды и заказчиков. Требования: — Знание Python и библиотек pyarrow, openpyxl, statsmodels, scipy, plotly; — Наличие пет-проектов или опыт участия в Kaggle; — Опыт вызова API моделей из Python; — Знакомство с бустингами CatBoost, LightGBM, XGBoost; — Опыт работы с BI-инструментами Tableau, Superset, Power BI; — Опыт проведения самостоятельных исследований и исследовательских проектов; — Аккуратность с цифрами, готовность самостоятельно разбираться и умение вовремя обратиться за помощью к команде; — Способность объяснить результат словами, а не только графиком. Условия: — Работа в IT-компании с миссией по автоматизации работы системы аудита Российской Федерации; — Прозрачная система мотивации, стабильная загрузка; — Оформление в соответствии с ТК РФ; — Дружный коллектив и лояльное руководство; — Разнообразный набор социальных льгот и гарантий; — Уровень заработной платы обсуждается на собеседовании.

Задачи: — глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей — опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок — разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке — разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования) — анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV) — построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений. Требования: — глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха — продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов — понимание принципов микроэкономики и теории цен — опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа) — продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML — опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse). Будет плюсом: — опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) — опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией — умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно — знание основ юнит-экономики и финансового моделирования — опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — 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.

Задачи: — Анализировать поведение пользователей на сайте и в мобильном приложении. — Исследовать клиентский путь и выявлять точки потерь на всех этапах воронки. — Находить точки роста ключевых продуктовых и коммерческих метрик. — Подготавливать рекомендации для Product Managers на основе данных. — Оценивать влияние продуктовых изменений на бизнес-показатели. Цифровая аналитика: — Развивать систему web/app аналитики. — Контролировать корректность сбора данных и качество событий. — Формировать требования к трекингу новых функций совместно с командами продукта и разработки. — Участвовать в проектировании event-схем и поддерживать документацию по аналитике. Анализ эффективности: — Строить дашборды и регулярную отчетность. — Выполнять ad hoc анализы по запросам бизнеса. — Анализировать конверсионные воронки, пользовательские сегменты, retention, когорты и ltv. — Проводить факторный анализ изменений ключевых метрик. Эксперименты: — Участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов. — Формулировать гипотезы совместно с продуктовыми командами. — Интерпретировать результаты экспериментов и оценивать статистическую значимость изменений. Требования: — Опыт работы в веб- и/или мобильной аналитике от 3х лет: Яндекс Метрика, AppMetrica, Google Analytics, Firebase, Appsflyer или аналогичные системы. — Понимание, как работает продуктовая разметка: события, параметры, пользователи, сессии, воронки, конверсии. — Уверенное знание SQL, опыт работы с ClickHouse. — Опыт построения отчетности и дашбордов в BI-системах: Superset, Qlik Sense, Power BI, Tableau или аналоги. — Понимание ETL/ELT-процессов: загрузка данных, расписания, зависимости, проверки, обработка ошибок. — Знание Python для написания скриптов, работы с API, обработки данных. — Умение разбираться в чужих витринах, скриптах и логике расчета метрик. Условия: — Официальное трудоустройство. — Уровень дохода обсуждается индивидуально. — График работы пн-пт с 10:00 до 19:00. — Бесплатное питание, парковка. — Корпоративные скидки 35% на продукцию компании. — Профессиональный коллектив, нацеленный на достижение результата. — Офис в шаговой доступности от м. Яхромская.

Задачи: — Программировать гуманоидных роботов и роборуки; — Работать с микроконтроллерами, моторами, драйверами и датчиками; — Разрабатывать и дорабатывать робототехнические системы; — Работать с техническим зрением; — Обучать и дообучать нейросетевые модели под прикладные задачи. Требования: — Практический опыт с ROS2, Isaac Sim / Gym / Lab; — Знание Python, C/C++ и Ubuntu/Linux; — Опыт работы с нейросетевыми моделями; — Понимание электроники и электротехники; — Опыт работы с микроконтроллерами, моторами, драйверами и датчиками; — Умение самостоятельно находить решения нестандартных технических задач. Условия: — Оформление по ТК РФ или ИП; — Гибкий график; — Гибридный формат работы; — Бонусы за выполнение задач; — Работа с реальными роботами и возможность реализовывать собственные технические идеи.

Задачи: — Разрабатывать современные серверные и клиент-серверные решения для Astra Linux и Alt Linux. — Создавать удобные и функциональные пользовательские интерфейсы на Qt. — Проектировать архитектуру приложений, системных служб и демонов. — Работать с PostgreSQL: проектировать базы данных и разрабатывать интерфейсы взаимодействия с ними. — Реализовывать интеграции с внешними системами через API, шины данных и различные протоколы обмена. — Автоматизировать процессы с помощью Bash и Python. — Настраивать сборку проектов на CMake и QMake, формировать Debian-пакеты. — Развивать и улучшать действующую систему, участвовать в принятии технических решений. — Работать с Git и SVN. Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня. — График 5/2 с 9:00 до 18:00, по пятницам — сокращённый день до 17 часов. — Работа в офисе в 3 минутах от м. «Калужская». — Аккредитованная IT-компания с бронированием от воеккомата. — Корпоративный университет и возможности профессионального развития. — Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях. — Корпоративная пенсионная программа. — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги.

Задачи: — Разработка и утверждение целостной архитектурной концепции платформы — Проектирование высоконагруженных микросервисов на Go — Определение протоколов взаимодействия между сервисами (gRPC, REST, Kafka) и создание четких API-контрактов (OpenAPI, Protobuf) — Разработка стратегии миграции существующих Python-компонентов на Go с обеспечением бесшовного перехода и обратной совместимости — Написание высокопроизводительного, чистого и поддерживаемого кода на Go — Реализация конкурентных паттернов (горутины, каналы, worker pools) для эффективной утилизации ресурсов и обработки пиковых нагрузок — Интеграция с системами хранения данных (PostgreSQL, ClickHouse) и брокерами сообщений (Kafka, Redis) — Обеспечение observability сервисов: внедрение метрик (Prometheus), логирования, трейсинга (Jaeger/OpenTelemetry) Требования: — 5+ лет коммерческой разработки распределенных и высоконагруженных систем — 3+ года коммерческого опыта разработки на Python и Go в production-среде — Опыт разработки модулей для Nginx/Angie будет значительным преимуществом — Знание принципов работы Linux (системные вызовы, файловая система, сетевой стек, управление процессами) — Понимание сетевых протоколов (TCP/IP, HTTP/2/3, gRPC, QUIC, TLS) и умение диагностировать сетевые проблемы — Высшее образование (магистратура/специалитет) в области компьютерных наук, прикладной математики, программной инженерии или смежных дисциплин

Задачи: — проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django) — строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы) — строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka — готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами — разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD — принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью — взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы — готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов. Требования: — от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production — опыт построения агентных систем — обязателен — опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения — Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API — SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами — LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных — Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах — Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — 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.

Требования: — Высшее техническое образование в архитектуре или строительстве. — Практический опыт BIM-проектирования и выпуска документации; понимание междисциплинарной координации. — Опыт создания стандартов, шаблонов и инструкций, применяемых проектными командами. — Уверенное владение Revit и Navisworks; работа с параметрами, семействами и структурой моделей. — Русский — свободно. Английский для технической документации — преимущество. — Знание принципов управления BIM-данными, EIR, BEP и среды общих данных; ACC — преимущество. — Умение выявлять причины дефектов, готовить эталоны и проверять результат на моделях. — Dynamo, Python и IFC — преимущество; способность создавать и проверять прототипы автоматизации. — Опыт практического обучения, подготовки инструкций и передачи знаний местным экспертам. — Умение сопровождать версии материалов и внедрять изменения в действующих проектах. — Техническая точность, ясное изложение и способность согласовывать решения с экспертами разных разделов. Обязанности: — По приоритетам лида по BIM проектированию разрабатывать и внедрять методические материалы для стабильного качества проектной продукции. — Анализировать действующие стандарты, процессы и результаты аудита партнёров, выявлять пробелы и противоречия, предлагать изменения и согласовывать приоритеты с лидом. — Разрабатывать регламенты, инструкции и технологические карты по ролям и этапам проектирования, описывать последовательность работ, входные данные и ожидаемые результаты. — Согласовывать материалы с экспертами АР, КР и инженерных разделов, ОРС и QA/QC; инженерные решения и предметные требования утверждают профильные владельцы. — Запрашивать примеры и исходные данные, организовывать технические разборы, готовить материалы к утверждению; сроки и объём методических работ согласовывать с лидом по BIM проектированию. — Разрабатывать и актуализировать шаблоны моделей, параметры, семейства и типовые настройки. — Обеспечивать единообразие структуры и пригодность данных для согласованных сценариев. — Вести версии, историю изменений и правила применения материалов, проверять совместимость обновлений с действующими проектами, готовить инструкции по переходу. — С BIM-отделами и экспертами разбирать дефекты и причины RFC, обновлять технологию, контрольные списки и учебные примеры. — С ОРС и QA/QC готовить эталоны и практические примеры требований к моделям, проверять корректность извлечения объёмов и данных на согласованных примерах. — Создавать прототипы автоматизации, оценивать инструменты, включая ИИ, проверять качество результата и ограничения применения. — Передавать владельцу продуктов и аналитику потребности и примеры для автоматизации; промышленную разработку и интеграции выполняет BI Innovations. — Сопровождать внедрение правил и методик проверки; регулярный контроль моделей выполняют операционные BIM-отделы и профильные подразделения. — Проверять материалы на пилотных проектах вместе с местными BIM-лидами, фиксировать замечания, дорабатывать решения и подтверждать пригодность к тиражированию. — Консультировать команды по применению технологии и сложным случаям, передавать повторяющиеся вопросы в базу знаний и выносить нерешённые противоречия на профильных экспертов. — Готовить практические задания, инструкции и материалы онбординга, обучать местных экспертов и тренеров, проверять освоение навыков на рабочих задачах. — Передавать материалы и порядок обновления местным владельцам, поддерживать базу знаний, собирать обратную связь и отслеживать снижение повторных дефектов после изменений. Условия: — Достойная оплата труда; — Дружный коллектив; — Обучение и развитие;