О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование
Нам нужно:
— Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить
— Готовность влиять на продукт с первого дня
— Мышление продуктом, а не выполнение задач
— Готовность работать только за долю от компании
— ML / Data Science / AI
— Python и привычный ML-стек
— работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей
— ML-эксперименты и проверка качества результатов
— самостоятельное исследование неизвестной области
— интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем
— recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models.
Что предстоит делать
✔️создавать систему синтетических профилей данных
✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий
✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов
✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы
✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов
✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей
✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных
✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой
Что предлагаем:
— Удаленка
— Гибкий график, part-time
— Долгосрочное участие
— Опционы
— Маленькая команда, где слышат каждого
— Продукт с большой миссией
Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат
About Glean:
Glean is the Work AI platform that helps everyone work smarter with AI. It offers an advanced enterprise search evolving into a full-scale Work AI ecosystem with intelligent Search, AI Assistant, and scalable AI agents on a secure, open platform. It supports over 100 enterprise SaaS connectors, flexible LLM choice, and robust APIs, enabling organizations to govern, scale, and customize AI without vendor lock-in or costly implementation cycles.
Glean redefines how enterprises find, use, and act on knowledge through its Enterprise Graph and Personal Knowledge Graph, delivering personalized, context-aware responses. Its AI agents automate work across teams by accessing broad data sources, resulting in measurable business impact such as faster onboarding, increased productivity, and smarter decisions.
Recognized by Fast Company, CNBC, Bloomberg, Forbes, and Gartner, Glean serves customers across 50+ industries with 1,000+ employees in 25+ countries, integrating with platforms like Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, and GitHub.
About the Role:
Glean seeks an Enterprise Account Executive to drive new business and expand relationships within large enterprise accounts. Responsibilities include landing and managing multi-million dollar global accounts using Glean’s AI technology and knowledge graph to deliver business outcomes.
You will:
— Source and close new logos within a territory
— Navigate complex organizations to identify executive sponsors and champions
— Understand customer business objectives and perform value-driven sales cycles
— Collaborate internally to advance deals and ensure customer success
— Consistently deliver ARR revenue targets using a metric-based approach
— Develop and execute sales strategies to generate pipeline and predictable bookings
— Provide timely input to corporate functions
— Create ROI and business justification reports based on data
— Run tight POCs based on business success criteria
About you:
— 6+ years of closing experience in sales with a top performer track record
— Ability to learn, pitch, and demonstrate a highly technical product in a fast-changing environment
— Proven success closing complex deals and selling into complex organizations
— Experience uncovering greenfield opportunities and building new territories
— Experience building relationships and selling face-to-face to C-level executives
— Knowledge of best-of-breed software, technical understanding of integrations, APIs, infrastructure management, security, and analytics
— Experience selling technical SaaS and cloud-based software solutions
— Basic understanding of search infrastructure is a plus
— Experience working with multiple teammates including SEs, BDRs, PMs, Executives, and Engineers
— Familiarity with target account selling, solution selling, and methodologies like MEDDIC and Challenger is a plus
Location:
This role is remote but requires the candidate to be based in Chicago.
Compensation and Benefits:
OTE range is $250,000 - $300,000 annually, determined by location, level, knowledge, skills, and experience. Some roles may be eligible for variable compensation, equity, and benefits.
Benefits include competitive compensation, Medical, Vision, Dental coverage, generous time-off, 401k plan contributions, home office improvement stipend, annual education and wellness stipends, regular company events, and daily healthy lunches.
Diversity and Inclusion:
Glean is committed to an inclusive and diverse company, not discriminating based on gender, ethnicity, sexual orientation, religion, civil or family status, age, disability, or race.
AI-First Mindset:
AI fluency is core to Glean’s work culture. The interview process includes an AI-focused exercise or discussion to assess candidates' approach to AI integration in their role.
Global Data Privacy Notice:
Applicants agree to data processing as per Glean’s Privacy Policy and Applicant Arbitration Agreement by submitting their application.
УдалённоChicago
250 000 – 300 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Мы - компания Standard Data - образовательная компания, которая создаёт и реализует практические программы обучения в сфере AI, Data Science для корпоративных команд.
Ищем бизнес-ассистента руководителя на частичную занятость - внимательного, организованного и ответственного человека, который поможет держать в порядке договоры, документы.
Задачи:
— Работа с типовыми договорами, отправлять договоры авторам и подрядчикам;
— Запрашивать необходимые реквизиты и документы;
— Контролировать сроки подписания и предоставления договоров, актов, приложений;
— Отслеживать статусы договоров и дополнительных соглашений;
— Поддерживать актуальный реестр договоров;
— Ассистирование руководителю: выполнять текущие организационные поручения; контролировать выполнение отдельных задач и дедлайнов.
Требования:
— Опыт работы бизнес-ассистентом, помощником руководителя, координатором или специалистом по документообороту;
— Опыт работы с договорами и закрывающими документами будет большим плюсом;
— Внимательность к деталям и документам;
— Системность и умение доводить задачи до конца;
— Опыт работы с Codex или Claude;
— Готовность много общаться в мессенджерах;
— Умение самостоятельно контролировать сроки и напоминать другим;
— Работа в Московском часовом поясе.
Условия:
— Удалённая работа;
— Занятость 0,5 ставки;
— Гибкий график;
— Оплата до 80 000 руб.мес. (по итогам собеседования);
— Понятный круг задач и зона ответственности;
— Образовательная компания и интересные проекты в сфере AI и современных технологий;
— Возможность постепенно расширять зону ответственности.
Требования
Опыт и роль:
- Опыт работы в роли аналитика данных не менее 3 лет в финансовых проектах с промышленным хранилищем данных.
- Самостоятельно ведет аналитический контур: от сбора и уточнения требований до постановки задач, приемки результата и сопровождения внедрения.
- Способен работать с несколькими источниками данных, выявлять противоречия в требованиях и данных, фиксировать решения в проектной документации.
- Имеет практический опыт именно в аналитике данных, а не только в системном анализе, и понимает специфику аналитических решений на базе КХД.
- Понимает банковские продукты, основные банковские операции и бизнес-процессы;
- опыт работы с финансовой отчетностью является преимуществом.
Данные и SQL:
- Уверенно работает с Greenplum или другими MPP-СУБД: сложные SQL-запросы, оконные функции, агрегаты, CTE, анализ планов выполнения на прикладном уровне.
- Понимает распределение данных, партиционирование, особенности работы с большими объемами и ограничения DWH-архитектуры.
- Участвует в проектировании витрин, моделей данных, метрик и правил расчета, понимает схемы звезда, снежинка и базовые принципы Data Vault 2.0.
- Исследует системы-источники, описывает маппинги загрузки данных в хранилище, фиксирует правила трансформации и контрольные сверки.
- Работает с большими объемами транзакционных данных, умеет выявлять аномалии, несогласованность справочников и расхождения между источниками.
BI и бизнес-анализ:
- Самостоятельно формирует требования к BI-отчетам и дашбордам, согласует метрики с заказчиком, проверяет корректность визуализаций и фильтров.
- Уверенно работает с Power BI или аналогичными BI-системами, понимает DAX, ролевые модели доступа, производительность отчетов и ограничения источников данных.
- Переводит бизнес-потребности в измеримые показатели, описывает правила расчета и критерии приемки.
- Умеет объяснять бизнес-ценность аналитического решения: сокращение ручного труда, повышение прозрачности, ускорение принятия решений.
- Участвует в переводе Excel-отчетности и ручных процессов в промышленные BI-дашборды и витрины.
Качество и взаимодействие:
- Участвует в проверке данных от начала до конца по цепочке источник - DWH - витрина - BI, формирует сценарии сверки совместно с тестировщиками и инженерами данных.
- Ведет коммуникацию с бизнес-заказчиками, разработчиками и тестировщиками, аргументированно защищает аналитические решения.
- Готовит и поддерживает аналитическую документацию в базе знаний.
- Готовит тест-кейсы и приемочные критерии для проверки метрик, витрин и отчетов; участвует во внутреннем и пользовательском тестировании.
В компании Т-Банк в Москве открыта вакансия инженера безопасности данных. В обязанности входит разработка комплексной защиты данных, начиная от API и микросервисов и заканчивая Data Lake и ML-платформами, с применением принципов security by design. Необходимо выявлять уязвимости в инструментах и процессах, связанных с обработкой больших данных, а также формировать архитектурные стандарты и принципы защиты данных. Важной частью работы является автоматизация контроля и защиты данных, включая развитие и внутреннее сопровождение решений DSPM и DLP. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре современных IT-систем, включая облачные среды, микросервисы, API и хранилища данных, а также иметь знания в области информационной безопасности и управления данными, таких как Privacy Engineering, Zero Trust и DSPM. Требуются навыки моделирования угроз, обнаружения и устранения уязвимостей в бизнес-логике и технических решениях, а также умение эффективно взаимодействовать с бизнесом и IT-командами для достижения общих целей.
- Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов. - Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.
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
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:
— Писать код, следуя стандартам проекта и принятой архитектуре (изоляция слоёв).
— Оценивать задачи в трекере.
— Покрывать код тестами, проводить рефакторинг, поддерживать документацию.
— Участвовать в code review, поддерживать code style и процесс деплоя.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 2х лет.
— Уверенное владение современным Python: type hints, async/await для всего I/O.
Технологический стек:
Основные: FastAPI, asyncpg, NumPy, pyproj, uv, ruff, pyright, hypothesis, pytest.
Будет плюсом: Docker + docker-compose, Helm / Kubernetes, GitLab CI, базовый опыт с Vue 3, математическая подготовка (линейная алгебра, тригонометрия, теория вероятностей, статистика), алгоритмы на графах, работа с 3D-пространством, цифровая обработка сигналов, data fusion, английский (чтение и ведение технической документации).
Условия:
— Официальное трудоустройство по ТК РФ.
— Современные инструменты и качественное оборудование.
— Профессиональное обучение и развитие.
— Конкурентная зарплата по итогам собеседования + бонусы и премии.
О направлении
Роль отвечает за программную и управляющую часть автоматизированных систем UmproTech для американского рынка: robots, PLC/HMI, safety, sensors, industrial networks, alarms, recovery logic и remote diagnostics.
Главная задача
Если главный инженер определяет архитектуру системы, а механический инженер прорабатывает компоновку и механику, этот специалист заставляет всю систему правильно, безопасно и устойчиво работать.
Основные обязанности
1. Программирование промышленных роботов.
2. PLC programming и HMI development.
3. Разработка sequence/state-machine logic.
4. Создание I/O architecture и machine interfaces.
5. Интеграция robots с laser, welding, conveyors, fixtures, vision и периферией.
6. Industrial networks, servo/motion, sensors и drives.
7. Safety PLC, light curtains, scanners, safety gates и interlocks.
8. Alarm, diagnostics и recovery logic.
9. Manual/automatic modes, recipes и fault handling.
10. Offline programming, simulation и cycle-time optimization.
11. Подготовка software к FAT и remote commissioning support.
12. Анализ логов и удалённая диагностика систем в США.
13. Создание reusable PLC/HMI/robot software libraries UmproTech.
14. Документирование программного обеспечения и commissioning procedures.
Стандартизация
Задача — не программировать каждый проект с нуля. Нужно создать единый UmproTech Automation software framework: структуру PLC, robot↔PLC communication, HMI, alarm codes, diagnostics, recovery, safety states и reusable function blocks.
Пример задачи
Есть роботизированная сварочная ячейка: robot, welding power source, fixtures, pneumatic clamps, safety scanner, gates, sensors, HMI и PLC.
1. Разработать control architecture и I/O list.
2. Сформировать sequence of operation.
3. Запрограммировать PLC, robot и HMI.
4. Реализовать safety states.
5. Создать alarm и recovery logic.
6. Реализовать ручной и автоматический режим.
7. Подготовить систему к FAT.
8. Подготовить инструкции для американского field engineer.
Что выполняется из Москвы
1. PLC/HMI development.
2. Robot programming и offline simulation.
3. I/O, sequence, alarm/recovery logic.
4. Software documentation.
5. Анализ логов и remote troubleshooting.
6. Reusable software libraries и standards.
Что выполняется в США
1. Физический монтаж и wiring.
2. Проверка реальных I/O и подключений.
3. Robot mastering и фактическая калибровка.
4. Финальная safety validation.
5. Commissioning, SAT и работа с клиентом.
Требования
1. 4+ лет в промышленной автоматизации, PLC/АСУ ТП или industrial robotics.
2. Практический опыт программирования PLC и промышленного робота.
3. Опыт запуска реального промышленного оборудования.
4. Понимание IEC 61131-3, Structured Text, Ladder и Function Blocks.
5. Умение читать электрические схемы и работать с digital/analog I/O.
6. Industrial networks, servo/motion, sensors и machine safety.
7. Сильный troubleshooting и способность самостоятельно находить причину неисправности.
8. Структурированный код и техническая документация.
9. Английский для документации и переписки.
Желательные платформы
1. PLC: Siemens, Beckhoff, Allen-Bradley, Codesys, Omron или Mitsubishi.
2. Robots: FANUC, ABB, KUKA, Yaskawa, Kawasaki, Universal Robots или аналогичные.
3. Практический commissioning ценится выше лабораторного опыта.
Большое преимущество
1. Robotic welding, machine tending, laser automation.
2. Palletizing, material handling, conveyors.
3. Machine vision, grippers, pneumatics, servo systems.
4. Remote diagnostics, industrial data collection и OEE.
Первые задачи
1. Выбрать совместно с главным инженером стандартную PLC architecture.
2. Создать robot↔PLC communication standard.
3. Разработать базовый UmproTech automation software framework.
4. Создать стандарт HMI, alarms, diagnostics и recovery logic.
5. Подготовить software первой robotic welding cell.
6. Участвовать в разработке automatic laser loading/unloading.
Результат первых 12 месяцев
1. Рабочий UmproTech Automation software framework.
2. Первая запущенная robotic welding cell.
3. Первые customer projects в США.
4. Reusable PLC/robot function blocks.
5. Стандартизированные HMI, alarms, diagnostics и recovery procedures.
6. Сокращение времени разработки и commissioning следующих проектов.
Отбор
Кандидат получает практический кейс с robot, PLC, fixture, welding system, safety scanner и sensors. Нужно объяснить architecture, sequence, safety states, alarm/recovery logic и действия системы при сбоях. Главный критерий — способность построить устойчивую и обслуживаемую промышленную систему.
Задачи:
— разрабатывать и развивать backend SberMode на Python
— проектировать и реализовывать интеграции с внутренними источниками данных
— загружать, преобразовывать и обрабатывать большие объёмы данных
— разрабатывать модели данных и логику расчёта показателей эффективности
— реализовывать сложные расчёты, агрегации и алгоритмы обработки данных
— оптимизировать SQL-запросы и производительность сервисов
— разрабатывать API для собственного frontend-приложения
— участвовать в проектировании архитектуры новых компонентов платформы
— обеспечивать качество и корректность расчётов с помощью тестирования
— находить узкие места в производительности и предлагать решения
— вместе с аналитиками и командой продукта превращать бизнес-задачи в работающие технические решения.
Требования:
— опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
— уверенное владение Python
— практический опыт работы с Django и/или FastAPI
— хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными БД
— опыт работы с большими объёмами данных
— понимание принципов оптимизации запросов и производительности приложений
— понимание REST API и микросервисного взаимодействия
— знание алгоритмов и структур данных
— опыт написания unit-тестов и функциональных тестов
— опыт командной разработки с использованием Git
— способность самостоятельно разобраться в сложной предметной области и предложить решение, а не только реализовать готовое ТЗ
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Будет большим плюсом:
— опыт разработки аналитических или data-intensive систем
— опыт построения ETL/ELT-процессов и интеграций с различными источниками
— опыт оптимизации баз данных и высоконагруженных сервисов
— знание OpenShift/Kubernetes
— опыт работы с большими распределёнными системами
— интерес к AI/GenAI и применению современных технологий для работы с данными.
Условия:
— офисный формат (Кутузовский проспект 32к3)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— выгодная ипотека для сотрудников
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
— корпоративная пенсионная программа.
Компания МТС Банк ищет Ведущего Web-разработчика в Центр компетенций портальных решений для продуктовой разработки внутренних сервисов банка (личные кабинеты, командировки, отпуска, расчетные листы, коворкинг и т.д.).
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать веб-приложения на React.js и Next.js
— Применять стейт-менеджеры Redux и Saga/Thunk для управления состоянием приложения
— Писать юнит-тесты с использованием Jest
— Работать с библиотекой styled-components для стилизации компонентов
— Взаимодействовать с командой и другими отделами для решения технических задач и улучшения продукта
— Участвовать в двухнедельных спринтах и стандартных SCRUM-церемониях
Требования:
— Глубокие знания React.js
— Опыт работы с Next.js
— Знание рендеринга: Static Site Generation (SSG), Server-Side Rendering (SSR), Incremental Static Regeneration (ISR), Client-Side Rendering (CSR) и выбор стратегии
— Опыт работы с роутингом (App Router - новее, Pages Router), динамическими роутами, API Routes
— Опыт работы с Data Fetching (getStaticProps, getStaticPaths, getServerSideProps, App Router fetch + cache)
— Навыки написания тестов (Unit, Jest, Cypress или аналоги)
— Опыт работы с gitlab CI
— Умение проектировать масштабируемые, поддерживаемые приложения и выбирать оптимальные технологии
— Умение анализировать и устранять неочевидные проблемы
Задачи:
• Разрабатывать и развивать сервисы на Go.
• Определять техническое направление развития backend‑платформы.
• Повышать надёжность, доступность и безопасность систем.
• Проектировать масштабируемую архитектуру, включая multitenancy.
• Оптимизировать процессы разработки и доставки кода, сокращать time‑to‑market.
• Участвовать в развитии инфраструктуры, observability и направлении Data Engineering / DWH.
Требования:
• Отличное знание Go и понимание современной инфраструктуры.
• Опыт в роли тимлида от 1 года.
• Профильное IT‑образование (приоритет — МГУ ВМК, Мехмат, ВШЭ ФКН, Физтех, Бауманка, ИТМО).
• 5–7+ лет коммерческого опыта.
• Опыт проектирования и разработки высоконагруженных систем.
• Понимание принципов AuthN/AuthZ, знакомство с service mesh и подходами к observability.
Будет плюсом:
• Опыт в AdTech.
• Опыт с YDB.
• Опыт работы в бигтехе (Яндекс, VK, Ozon, Magnit и т.д.).
Условия:
• Современный технологический стек и отсутствие legacy.
• Возможность влиять на архитектуру продукта и техническую стратегию.
• Возможность развивать внутреннюю инженерную культуру и процессы команды.
• Много системных и нетривиальных задач, требующих глубины инженерных решений.
• Конкурентная зарплата — обсуждается индивидуально.
• Понятные рабочие процессы: планирование, code review и регулярные командные встречи.
Задачи:
— Поддержка и развитие крупных распределённых систем с высокой доступностью в банковской/финансовой сфере.
— Автоматизация процессов с использованием CI/CD, Ansible, Docker/Podman, Kubernetes/OpenShift, Helm.
— Обеспечение безопасности, управление патчами и поддержка продакшн-среды.
Требования:
— Опыт работы в инженерии/операциях не менее 7 лет, из них 5+ лет в DevOps.
— Опыт работы в банковской или финансовой сфере.
— Знание CI/CD инструментов: Jenkins, GitHub Actions, ArgoCD.
— Опыт работы с Ansible, Docker, Podman, Kubernetes, OpenShift, Helm.
— Владение Linux и Shell scripting.
— Знание основ сетевых технологий.
— Опыт работы в Agile среде.
— Уровень английского языка не ниже B2.
Будет плюсом:
— Опыт CI/CD для Data Engineering или ML пайплайнов.
— Глубокое понимание принципов DevOps, SRE, IaC и 12-Factor App.
Условия:
— Работа в офисе в Дубае 4 дня в неделю.
— Возможность работать с передовыми технологиями в инновационной среде.
— Динамичная и дружелюбная рабочая атмосфера.
— Помощь компании с расходами на релокацию.
— Медицинская страховка.
ОфисseniorDubai
27 000 – 32 000 AED
ОфисseniorТверь
Зарплата не указана
УдалённоМосква
280 000 – 400 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 23 · Job Hunters