Вакансии

Задачи: — Работа в системах сбора и обработки данных: мониторинг, проверка, техподдержка — Формирование и обработка электронных документов — Приведение к корректному виду большого количества данных — Составление аналитических, статистических и сводных материалов — Анализ и обобщение нормативной правовой базы, адаптация процессов под изменения законодательства — Составление инструкций, памяток, технической документации — Взаимодействие по телефону, на форуме и по электронной почте — Участие в выстраивании и оптимизации бизнес-процессов, их автоматизация — Участие в тестировании разработанных IT-решений — Организация работы и управление IT-проектами в секторе государственного управления Требования: — Законченное высшее образование (информатика + экономика, математика, IT и т.п.) — Продвинутый уровень Excel (ВПР, сводные таблицы и т.д.) — Развитое логическое и аналитическое мышление — Высокий уровень грамотности — Внимательность, устойчивость к рутинной работе — Ответственность, вежливость, уравновешенность — Умение самостоятельно изучать нормативные документы, инструкции, руководства — Опыт участия в проектах по сбору и обработке большого объема информации — Навыки делового письма, составления регламентов, инструкций и т.п. — Знание бюджетного процесса, финансово-хозяйственной деятельности государственных учреждений — Понимание специфики государственных информационных систем, требований информационной безопасности — Преимуществом будет знание IT-технологий и основ программирования (PHP, JS, ОС Astra Linux, SQL), опыт работы в области интеграции IT-продуктов в секторе государственного управления (финансы и экономика) Условия: — Стабильная работа в аккредитованной IT-организации — Работа в офисе в центре Москвы (м. Комсомольская, м. Кузнецкий мост, м. Фрунзенская) — Полная занятость (5/2), полный рабочий день — Строгое соблюдение ТК РФ, стабильный доход — Атмосфера поддержки, внутреннее обучение, система наставничества — Прозрачная система карьерного и зарплатного роста

Задачи: — Выявление и анализ требований к системе; — Формализация и документирование требований к системе; — Разработка технического задания на систему, описание бизнес-моделей, потоков данных; — Ручное или автоматизированное тестирование, тестирование функциональности, интеграций, регрессивное тестирование; — Обработка запросов на изменение требований к системе; — Разработка регламентов эксплуатации системы; — Сопровождение приемочных испытаний и ввода в эксплуатацию системы; — Обучение пользователей работе с системой. Требования: — Опыт работы от 3х лет в роли системного или бизнес аналитика 1С; — Участие в не менее двух проектах полного цикла внедрения 1С для производственных предприятий; — Знание систем 1С, чтение кода, навык работы с конфигуратором; — Опыт анализа и отражения бизнес-процессов в любой нотации; — Умение последовательно излагать мысли, грамотная устная и письменная речь, уверенное владение офисными программами; — Аналитическое мышление, нацеленность на результат, умение работать в команде; — Участие в проектах 1С - ERP И УХА, численность пользователей от 1000; — Работа в крупных консалтинговых компаниях; — Профильное высшее образование (экономика, математика, ИТ). Условия: — Аккредитованная в Минцифры IT-Компания; — Удаленный график работы с возможностью выезжать на встречу к заказчику Москва и Московская обл. (при желании работа в офисе на м. Нагатинская, БЦ "Сириус Парк"); — Официальное трудоустройство по ТК РФ; — Конкурентная заработная плата, обсуждается индивидуально по итогам собеседования; — Помощь в внедрении и реализации новых ресурсов или методологий на проектах; — Прозрачная обратная связь и коммуникация с высшим руководством, отсутствие микроменеджмента.

Задачи: — разработка LLM агентов — создание логики работы и взаимодействия агентов — дообучение NLP моделей — создание RAG систем — вывод и сопровождение моделей — написание API для выводимых моделей. Требования: — знания в области математики, data science — владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc) — знание SQL, spark — приветствуется опыт работы с git, docker — опыт работы с NLP пайплайнами. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) — 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.

О компании Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики. Роль и задачи Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга. Ключевые обязанности: Управление и стратегия: — Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус". Работа с данными (Data Engineering): — Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников. — Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики. Анализ и моделирование: — Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ. — Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования. — Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры. Взаимодействие с бизнесом: — Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов. — Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health. Ключевые требования Опыт: — От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами. — Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом. Образование: — Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах. Технические навыки: — Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL. — Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования. — Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов. — Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев. — Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией. — Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik. Личные качества: — Сильное аналитическое и критическое мышление. — Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности. — Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов. — Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.

Обязанности: • Формирование верхнеуровневых требований к реализации процессов Антифрода зарубежных филиалов; • Организация проведения анализа локального законодательства страны размещения зарубежных филиалов в части требований по обязательному контролю операций клиентов, ограничений и правил обработки данных и внедрения ИТ-технологий Антифрода; • Формирование по результатам анализа требований на доработку; • Мониторинг и проведение анализа трендов локального и трансграничного мошенничества; • Проведение анализа особенностей финансовых операций зарубежных филиалов; • Реализация мероприятий по противодействию осуществлению переводов денежных средств без добровольного согласия клиента в порядке, установленных законодательством и банком России в отношении зарубежных филиалов банков; • Участие в проработке и согласовании бизнес-процессов банка в зарубежных филиалах, влияющих на выявление и противодействие мошенничеству; • Взаимодействие с сотрудниками структурных подразделений банка и контрагентами в рамках предоставленных полномочий; • Проработка пилотных решений по противодействию мошенничеству; • Подготовка заключений, аналитических записок, статистической и иной установленной отчётности, докладов, материалов. Требования: • Высшее образование (экономическое, юридическое, информационная безопасность, прикладная математика/информатика в банковской сфере, информационно-вычислительная техника в банковской сфере, техническое); • Знание английского на уровне не ниже B2; • Опыт по направлению противодействия мошенничеству в дистанционном банковском обслуживании и других каналах обслуживания юридических лиц. Опыт по противодействию мошенничеству по платежным картам и в других каналах обслуживания физических лиц является преимуществом; • Опыт в области фрод-мониторинга операций, проведение расследований и анализа по инцидентам реализованного мошенничества, выявление признаков/схем мошенничества; • Является преимуществом опыт работы в зарубежных филиалах российских банков, знание требований международного законодательства и законодательства Индии и Китая в области противодействия мошенничеству.

Задачи: • Проектирование и разработка сложных Агентных и AgenticRAG систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости • Разработка решений начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию • Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека • Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования Требования: • Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы ведущих технических и научных ВУЗов (МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИТМО, МИФИ и др.) • Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов • Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектировании архитектуры AI решений • Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку • Высокий уровень владения Python и SQL • Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers • Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG систем • Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5) • Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.) • Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.) • Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker) • Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM) Условия: • Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально) • Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом • Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования • Бесплатная подписка СберПрайм+ • Скидки на продукты компаний-партнеров • ДМС с первого дня и льготное страхование для близких • Корпоративная пенсионная программа • Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию • Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

Обязанности: — анализировать данные для проверки гипотез — разрабатывать методологию формирования драйверов, прототипировать логику расчетов, подготавливать данные для Data Science-команд, вести end-to-end процесс от идеи до реализации — проводить валидацию качества данных, согласованности метрик и результатов расчетов — выявлять пробелы в данных и нелогичности в выходных результатах и работе моделей — участвовать в процессах тестирования, проектировании витрин данных — подготавливать и анализировать данные для интерактивных отчетов (дашбордов) — участвовать в разработке автоматизированных отчетов для регулярного мониторинга — оказывать техническую поддержку и проводить оперативный анализ данных по запросам бизнес-пользователей — подготавливать документацию по данным и расчетам. Требования: — релевантный опыт от 2 лет в роли Data Analyst или BI-аналитика в финансовом секторе, финтехе или риск-менеджменте — опыт создания и разработки моделей (финансовых и продуктовых), проектирования расчетных систем, витрин данных или формализации бизнес-правил — высшее образование (математика, статистика, информатика, финансы) — владение SQL и Python, уверенный практический опыт работы с большими наборами данных — глубокое понимание экономики банковских продуктов, принципов управленческого учета и структуры P&L, способность оценивать влияние аналитических моделей на маржинальность бизнеса — понимание принципов работы ML-моделей, умение проверять A/B-тесты и сложные многомерные гипотезы — навыки создания работающих прототипов (MVP) для демонстрации бизнес-ценности идеи — инициативность, готовность к решению нестандартных задач и эффективной работе в команде — использование нейросетей в рабочих задачах. 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

О нас Мы — учебный центр по математике в Ташкенте. Активно развиваем Instagram и строим отдел маркетинга с нуля. Ищем человека, который станет основой этой системы и вырастет вместе с нами. Основные задачи: — Снимать видеоконтент на телефон / камеру: минимум 3 Reels в день (cinematic, viral, dynamic) — Монтировать ролики в CapCut (как минимум), DaVinci / Premiere — огромный плюс — Контролировать качество: свет, звук, кадр — видеть слабые места и исправлять до публикации — Предлагать идеи для контента, не ждать задач — При необходимости привлекать актёров для съёмок (расходы оплачиваем) — Через 6–12 месяцев — сформировать свою команду и управлять ею Кого мы ищем: — Есть опыт мобилографии / видеографии и монтажа (портфолио обязательно) — Развитый визуальный вкус: чувствует разницу между сильным и слабым контентом — Умеет снимать в разных стилях: cinematic, viral Reels, dynamic hooks, talking head — Уверенный CapCut; знание DaVinci / Premiere / After Effects — большой плюс — Дисциплина и пунктуальность: дедлайны соблюдает, приходит вовремя — Инициативный: видит что улучшить — и делает, не дожидаясь указаний — Готов работать full-time только с нами — полный фокус на одном проекте — Молодой, энергичный, честный, отзывчивый Условия: — График работы с 12:00 до 20:00, 6/1 — Для студентов: Можно сделать гибкий график, чтобы совмещать с учебой — Офис в центре города Ташкент (Ориентир: Алайский рынок, Hyatt Regency) — Пробная неделя — При прохождении пробной недели - Оплачиваемый испытательный срок: 1 месяц — Зарплата c 6.000.000 до 15.000.000 — Свет и микрофон предоставляем. Нужен свой iPhone с хорошей камерой или своя камера — Нагрузка: минимум 3-4 Reels в день — Скилл превращать 3 лайка в «органический рост»! Что вы получаете помимо зарплаты: — Молодой и позитивный коллектив — Реальный карьерный рост до руководителя отдела маркетинга — конкретный трек, не обещания — Процент с привлечённых клиентов: чем больше результат — тем выше доход, без потолка — Участие в построении маркетинговой системы с нуля — Своя команда под вашим руководством — Долгосрочное партнёрство — мы строим отношения на годы

Задачи: — участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для внедрения — исследовать источники данных и современные архитектуры для повышения качества работы моделей — написание алгоритмов для целей сегментации выдач по риск-доходности — презентация результатов исследований бизнес-заказчикам. Требования: — опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек) — знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning — знание Python и библиотек Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers — навыки работы с базами данных, знание SQL, PySpark — высокий уровень ответственности и самостоятельности Будет плюсом: — опыт стажировок — опыт с LLM и AI-агентами — учебные знания в области розничного кредитования, портфельного управления и математики кредитных рисков. Условия: — оплачиваемая стажировка — возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская) — корпоративный спортзал и зоны отдых.

Задачи: — Партнерство с инженерными и кросс-функциональными командами для улучшения измерения, понимания и оптимизации инфраструктуры Pinterest. — Определение, измерение и улучшение здоровья, качества и эффективности инфраструктурных систем. — Создание и совершенствование метрик, дашбордов и аналитических фреймворков для упрощения понимания и действий с техническими системами. — Усиление основ данных через улучшение определений метрик, аудит качества данных и участие в улучшении пайплайнов и систем измерения. — Проектирование и анализ экспериментов, расследований и глубоких исследований для оценки влияния изменений инфраструктуры на пользовательский опыт, надежность и бизнес-результаты. — Перевод неоднозначных технических проблем в четкие аналитические задачи и рекомендации для инженерных и платформенных партнеров. — Поддержка приоритетных расследований и принятия решений, связанных с производительностью, надежностью, стоимостью и качеством измерений инфраструктуры. — Выявление возможностей для улучшения измерения и оптимизации инфраструктуры в различных областях, таких как производительность, инфраструктура для шопинга, управление, качество метрик и надежность сайта. Требования: — Магистерская степень в релевантной области (статистика, прикладная математика, биостатистика) или эквивалентный опыт. — Сильные навыки SQL и аналитического программирования, опыт работы с неидеальными данными и построения надежных метрик и наборов данных. — Опыт участия в создании производственных пайплайнов данных, систем измерения или фундаментальной работы с данными для улучшения качества и удобства использования данных. — Солидные знания в области экспериментов и измерений, умение проектировать анализы, строго интерпретировать результаты и эффективно взаимодействовать с инженерами и другими заинтересованными сторонами. — Способность переводить неоднозначные проблемы в четкие аналитические рабочие процессы и практические рекомендации. — Сильные навыки коммуникации с кросс-функциональными командами, умение ясно объяснять технические выводы. — Умение работать самостоятельно, расставлять приоритеты между долгосрочными проектами и срочными запросами, продвигать работу в динамичной среде. — Любознательность и стремление улучшать сложные системы и создавать более масштабируемые и надежные основы измерений. Условия: — Работа удаленная с необходимостью присутствия в офисе 1-2 раза в квартал для личного взаимодействия. — Позиция не предусматривает помощь с переездом. — Зарплата от $114,297 до $235,319 в год, также доступна опционная программа. — Только для кандидатов, проживающих в США. — Pinterest является работодателем, предоставляющим равные возможности и учитывающим разнообразие.

Задачи: — Интеграция с автопилотами (PX4/ArduPilot), доработка прошивок, offboard управление, MAVlink — Разработка симуляционного стенда и HIL/SIL пайплайнов, автоматизация регрессионных тестов управления — Подготовка и проведение летных испытаний, анализ логов, доработка по полученным данным — Работа с отказоустойчивостью: детекция отказов, safety-логика, деградация режимов — Оценка состояния и sensor fusion (IMU, барометр, магнитометр, GNSS, дальномеры) совместно с командой разработки — Разработка и настройка контуров управления БПЛА (мультироторы): attitude/rate, position, velocity, guidance Требования: — Понимание теории управления на практическом уровне: PID/каскадные схемы, LQR, MPC, фильтр Калмана (EKF/UKF) — Хорошие навыки кодинга на Python — Опыт работы с динамикой летательных аппаратов или роботов: моделирование, идентификация, кинематика/динамика твёрдого тела, кватернионы — Опыт с PX4/ArduPilot/BetaFlight и/или ROS/ROS2 — Сильный бэкграунд в математике и/или физике — Умение работать с реальным железом и логами, а не только с моделью в MATLAB Будет плюсом: — Реальные налёты и опыт настройки аппаратов «в поле», навыки пилотирования — Опыт с симуляторами: Gazebo, Isaac Sim, AirSim, jMAVSim — Навигация без GNSS: VIO, terrain-relative navigation, оптический поток — Опыт с embedded: STM32, RTOS, интеграция на Jetson/Rockchip/RPi — RL или learning-based control как дополнение к классике Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня, полностью «белая» заработная плата — Соц. пакет по ТК РФ — Конкурентная белая заработная плата, обсуждается индивидуально, оклад 100% — Годовая премия по результатам работы — Офис в ОЭЗ «Технополис Москва» Руднево, рядом со станциями метро Некрасовка/Лухмановская — Современный офис, оснащённый по последнему слову техники — График 5/2 с гибким началом рабочего дня (с 08:00 до 10:00), пятница сокращённый день — Испытательный срок 3 месяца — После испытательного срока гибридный график по согласованию с руководителем — Возможность реализовать свои идеи и получить практический опыт в цифровизации/автоматизации — Открытая, демократичная культура, дружный коллектив и хороший психологический климат Просьба в сопроводительном письме указывать зарплатные ожидания.

Digital подразделение крупной производственной компании в поисках Data Engineer (Middle / Senior) в команду, которая строит Корпоративное Хранилище Данных и data-платформы для всего бизнеса. Основной стек проекта: Язык программирования Python Базы данных Greenplum и PostgreSQL Фреймворк Data Build Tool (DBT) Фреймворк Spark Брокер сообщений Kafka Оркестратор Airflow Инфраструктура: Kubernetes Управление инфраструктурой: Terraform, Ansible Управление кодом: GitLab, SonarQube Мониторинг: Prometheus, Grafana, AlertManager Задачи: — Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных — Организация и оптимизация пайплайнов данных — Разработка витрин данных и обеспечение качества данных — Настройка и поддержка инфраструктуры данных (Airflow, Spark, Kafka, DBT) — Взаимодействие с заказчиками: от сбора требований до внедрения и сопровождения решений — Документирование и презентация результатов Требования: — Опыт работы Data Engineer от 5 лет — Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика) — Отличное знание Python и SQL — Опыт работы с реляционными БД (Greenplum / PostgreSQL) — Знание современных технологий обработки больших данных — Опыт с Airflow, Spark, Kafka, DBT — будет преимуществом — Умение работать в команде, сильные аналитические навыки и ответственность Условия: — Официальное оформление по ТК РФ — Возможность выбора формата работы (удаленка, гибрид, офис) — Развитый социальный пакет, ДМС, бонусы

Компания МТС Банк развивает цифровые финансовые продукты и сервисы, разрабатывая ML/DS решения для системы принятия решений в розничных рисках. Требования: — практическая работа с профессиональными базами и/или хранилищами данных, SQL-программирование — владение языком программирования Python — опыт решения задач классификации и детектирования/сегментации, понимание метрик эффективности машинного обучения — знание в области прикладной статистики, математики, эконометрики Задачи: — строить модели вероятностей дефолта (PD) для продуктов: карты, кредит наличными, POS-кредит — строить модели для подразделения коллекшн - NextBestOffer, Uplift-модели — исследовать данные, оценка пользы и качества новых источников данных — исследовать новые подходы к моделированию с применением нейронных сетей — документировать процессы разработки математических моделей, паспорта модели, а также правил и условий для мониторинга — участвовать в тестировании при внедрении новой математической модели, а также при выводе модели из эксплуатации — развивать внутренние методики ML и обновлять ML-библиотеки на Python

Задачи: — Развёртывание и эксплуатация продуктовых систем компании во всех средах: prod, stage, test, qa, demo. — Настройка, развитие и сопровождение CI/CD-пайплайнов для backend-сервисов (.NET), web-frontend, Node.js-сервисов и мобильных приложений (iOS/Android), включая подпись и публикацию в магазины приложений. — Сопровождение self-hosted GitLab, GitLab Runner и Container Registry: обновления, бэкапы, восстановление, производительность, права доступа. — Эксплуатация контейнерной платформы на Docker Swarm: деплой сервисов, конфигурации и секреты, сетевой слой, обратный прокси (Traefik/nginx), TLS-сертификаты. — Обеспечение воспроизводимости и единообразия окружений, контроль отличий между средами. — Автоматизация инфраструктуры как кода (Ansible, Terraform или аналоги), отказ от ручных правок на серверах. — Построение и сопровождение мониторинга, логирования и алертинга (Grafana, Prometheus, Loki, Alertmanager): SLO/SLI для продуктовых систем, дашборды, дежурные уведомления. — Организация резервного копирования и регулярной проверки восстановления для PostgreSQL, MinIO, GitLab и конфигураций. — Эксплуатация инфраструктурных компонентов платформы: PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, MinIO, Keycloak, Redis, включая обновления и миграции. — Работа с облачной инфраструктурой (Yandex Cloud: Cloud Functions, API Gateway, Object Storage, DNS) и GitHub Actions для облачных сервисов. — Внедрение практик безопасности в поставку: SAST/SCA, secret scanning, сканирование образов, управление секретами, ротация ключей, минимизация привилегий. — Подготовка и сопровождение runbook по каждой системе: перезапуск, откат, диагностика, восстановление после сбоя; участие в разборе инцидентов и постмортемах. — Участие в проектировании архитектуры новых цифровых сервисов с точки зрения деплоя, отказоустойчивости, наблюдаемости и стоимости эксплуатации. — Совместная с разработчиками настройка quality gates в CI/CD и стандартов ветвления, релизов и версионирования. Требования: — Высшее образование в области информационных технологий, прикладной математики, программной инженерии, автоматизации, вычислительной техники или смежных технических направлений. — Опыт работы не менее 5 лет в ИТ-инфраструктуре или разработке, из них не менее 3 лет в роли DevOps/SRE-инженера с ответственностью за production. — Дополнительное профильное обучение по разработке ПО, архитектуре, DevOps, cloud, тестированию или ИБ будет преимуществом. — Опыт построения DevOps-практик с нуля в небольшой команде: стандарты, пайплайны, мониторинг, runbook, а не только поддержка готового. — Опыт работы с распределённой по нескольким площадкам инфраструктурой (несколько хостинг-провайдеров плюс публичное облако). — Опыт организации дежурства и реагирования на инциденты, проведения постмортемов. — Опыт проверенного восстановления из бэкапов, а не только их настройки. — Опыт эксплуатации .NET-сервисов в Linux-контейнерах: диагностика производительности, память, health checks, graceful shutdown. — Готовность работать в компактной команде рядом с разработчиками, участвовать в проектировании и code review инфраструктурной части. — Умение документировать системы понятно для коллег и аргументировать технические решения. — Будет преимуществом опыт работы в корпоративной среде с повышенными требованиями к ИБ, traceability и релизному контролю. Условия: — Субсидирование ипотечного кредитования. — Льготные путевки в собственный санаторий. — Ежегодная индексация. — Расширенная ДМС (после испытательного срока). — Корпоративная программа пенсионного обеспечения. — Дополнительные выплаты: поддержка многодетных родителей, выплата при рождении ребенка. — Офис в пешей доступности от станции Сколково. — Корпоративный транспорт от м. Тропарево и от м. Новопеределкино. — График работы: с 8:30 до 17:00, пятница до 16:00.

Обязанности: • Проведение мероприятий на дне открытых дверей • Проведение занятий, по предоставленным методикам, в группе учеников до 10 человек • Ведение отчетности • Участие в жизни нашего проекта Требования: • Опыт работы с детьми школьного и дошкольного возраста, желательно от 1 года и больше • Высшее или неоконченное высшее образование: • Педагогическое образование по профилю информатики и(или) математики • Инженерно-технологическое образование по профилю программирования, моделирования, прикладной информатики, цифровым технологиям, компьютерным наукам • Знание основ программирования на любом высокоуровневом языке (Python, C++, C#, Java, JS) • Знание основ компьютерной грамотности • Знание и использование методик преподавания на группу детей до 10 человек • Фантазия, наличие творческих и ораторских способностей • Общительность и способность заинтересовать детей Мы предлагаем: • Конкурентоспособная заработная плата • Интересное дело, с возможностью постоянного развития своих способностей • Дружная команда молодых специалистов, готовых всегда прийти на помощь • Прохождение обучения авторским методикам для улучшения своей квалификации и возможности работать с разными курсами • Полная методическая поддержка, обеспечение всеми материалами, поурочным планом и методикой на каждый урок • Занятость по желанию (будние или выходные дни, гибкий график) • Постоянное развитие, повышение квалификации • Современный комфортный офис в 1 минуте от метро • НЕ полный рабочий день, совмещение с другой работой ВОЗМОЖНО!

Задачи: - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision, возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Требования: - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.

Задачи: - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision, возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Требования: - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения

О ПРОЕКТЕ: Совместно с компанией-партнером создаем профессиональную торговую платформу для ПК, веб-терминал и систему управления ордерами (OMS) для проп-трейдинговых компаний. Задачи: — backend-разработка на C# и .NET Требования: — Опыт backend-разработки на C# и .NET от 10 лет — Глубокое понимание алгоритмов и структур данных — Практический опыт работы с критически важными для производительности компонентами .NET: multithreading, memory/allocations, GC, Span/structs — Наличие профильного высшего образования (компьютерные науки, математика или смежные технические области) — Опыт работы в сфере торговли, финтеха, высокочастотной торговли или других системах с низкой задержкой/работы в реальном времени — Практический опыт принятия реальных архитектурных решений и обучения других разработчиков Софт-скиллы и специальные требования: — Свободное владение английским языком — устным и письменным (уровень B2 или выше для общения с командой) — Умение четко объяснять технические решения в ходе обсуждений с распределенной командой — Пересечение рабочего времени в течение как минимум 4 часов в интервале с 9:00 до 17:00 по североамериканскому восточному времени (EST) — Отличные аналитические способности и навыки решения проблем — Развитые коммуникативные навыки, умение работать самостоятельно и вести несколько задач одновременно Условия: — Удаленная работа по среднеевропейскому времени (CET), фултайм — Оформление по B2B контракту, проектная занятость на 6+ месяцев с возможностью последующего трудоустройства в штат заказчика — Почасовая оплата до 30$/час (по итогам интервью) — Готовность выйти в течение 3 недель Этапы и проверка данных: — Background check: проверка наличия судимости и правового статуса по месту нахождения — Интервью (3 этапа): техническое собеседование (2 часа) и собеседование с клиентом (2 этапа)