Вакансии

О команде Мы строим платформу потоковой обработки данных, на которой работают критичные real-time-системы Авито: антибот, антифрод, рекламная аналитика, маркетинговые триггеры и CDC-пайплайны. Работаем в двух направлениях: продуктовые задачи (новые алгоритмы детекции, обогащение событий) и платформа (оператор Flink на Kubernetes, инфраструктура деплоя, миграции). Серверная инфраструктура, поддержка железа и обновление ОС — зона ответственности отдельной команды инфраструктуры, с которой мы тесно взаимодействуем. Задачи: — развивать real-time антибот и антифрод: детектировать ботов и фрод с помощью потоковых эвристик, разрабатывать новые сигналы; — развивать обогащение событий: строить операторы обогащения кликстрим-событий (геолокация, категории, атрибуты пользователя, рекламные метрики); — развивать CDC и data ingestion: разрабатывать пайплайны захвата изменений из БД и доставки данных в DWH в формате Apache Paimon; — развивать рекламную аналитику: считать CTR impressions, auction withdrawals и маркетинговые конверсии в реальном времени; — развивать Flink Platform: управлять Flink Kubernetes Operator, Helm-чартами, деплоями в нескольких дата-центрах и регионах; — обеспечивать техническое лидерство команды: задавать архитектурные стандарты и помогать команде расти. Требования: — обладаете глубокой экспертизой в Apache Flink или другом фреймворке потоковой обработки данных (Spark Streaming, Kafka Streams); — обладаете опытом руководства командой разработки от 4-х лет; — используете системный подход к работе с людьми (мотивация, развитие, адаптация); — работали с высоконагруженными продакшен-системами; — умеете декомпозировать задачи и выстраивать технический роадмап; — понимаете принципы работы Apache Kafka и распределённых систем. Будет здорово, если вы: — имеете опыт руководства платформенной командой без продакт-менеджера и системного аналитика. Условия: — возможность реализовать свои идеи в проекте с многомиллионной аудиторией; — талантливая команда, готовая поддержать ваши инициативы; — мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы; — прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании; — личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции; — забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист; — удалёнка и офисы в разных городах.

Задачи: — Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM; — Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning; — Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools; — Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД; — Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения; — Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений; — Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits; — Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента; — Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента; — Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM. Требования: — Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security; — Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки; — Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие; — Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling; — Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency; — Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search; — Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM; — Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits; — Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд. Что мы ищем в кандидатах: — Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений; — Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF; — Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop; — Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов; — Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов; — Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks. Будет плюсом: — Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами; — Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами; — Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation; — Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage. Условия: — Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк); — Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами); — Условия ипотечного кредитования от Сбербанка; — Индивидуальный план развития; — Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ; — Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника; — Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.

Задачи: — проводить аналитические исследования бизнес- и операционных процессов. — самостоятельно определять, какие данные и показатели нужны для ответа на вопрос. — находить причины изменений показателей, закономерности, аномалии и точки роста. — анализировать бизнес-, операционные и продуктовые метрики: LTV, CAC, ROMI, retention, конверсию и др. — проверять гипотезы и оценивать результаты изменений. — работать с данными из внутренних систем и баз данных. — формулировать выводы и рекомендации по результатам анализа. Требования: — коммерческий опыт в аналитике данных. — умение самостоятельно разбираться в данных, находить закономерности и делать выводы по результатам анализа. Будет плюсом: — опыт в iGaming, FinTech, платежах или других сферах с большими объемами данных. Условия: — официальное трудоустройство и помощь с ВНЖ. — работа в офисе в Белграде (гибрид или удаленная работа не предусмотрены). — график работы: 5/2 с 9:00 до 17:00. — оплачиваемый отпуск и больничные. — 4 дополнительных day-off в год. — заработную плату обсуждаем.

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Мы ищем менеджера по продукту в блок по управлению закупками. Это роль для сильного эксперта, который умеет выстраивать процессы и влиять на ключевые бизнес-решения. Обязанности вести и приоритизировать продуктовый бэклог в соответствии с целями продукта; собирать и уточнять требования внутренних бизнес-заказчиков; исследовать потребности пользователей и улучшать клиентские пути: описывать процессы, строить CJM, Sequence Diagrams, USM и другие артефакты продуктового дизайна; управлять командой внутренней разработки и командой подрядчика, контролировать выполнение; слаженно работать в команде других владельцев продуктов на этом проекте; выстраивать эффективные коммуникации с заказчиками, пользователями и смежными продуктовыми командами; формировать и проверять продуктовые гипотезы, оценивать результаты внедрения изменений. Требования опыт работы Product Owner / Product Manager от 3 лет; опыт управления внутренними корпоративными продуктами (ERP/CRM, другие системы Enterprise уровня, например SAP, ORACLE) от 2 лет; опыт работы с кросс-функциональными командами и несколькими потоками разработки; опыт построения CJM, user story mapping (USM), описания пользовательских сценариев и секвенций взаимодействия; навыки коммуникации, управления стейкхолдерами и построения рабочих отношений внутри команды и с бизнесом; умение формировать бизнес-кейсы и обосновывать продуктовые решения; сильные навыки приоритизации; знание процесса закупок будет отличным преимуществом. Условия ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников; страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях; прием врачей общей практики и массаж в офисе. Консультация психологов и программа поддержки сотрудников; отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день; компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание. Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; cобственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

— самостоятельно готовить контент-план и визуалы в стилистике бренда под руководством креативного директора; — создавать и монтировать продуктовые, атмосферные, трендовые и экспертные Reels;

Агентство «Штольцман и Кац» ищет дизайнера Middle+ для айдентики девелоперских проектов и упаковки FMCG: бренд-концепции, фирменный стиль и продуктовые носители.

Location: Москва Workplace: гибкий VK — это более 200 технологичных проектов, больше 15 000 сотрудников и безграничные возможности проявить себя. Мы делаем современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому. Задачи Сформировать целевые KPI: ARPU, ARPPU, конверсия в платёж, доля платящих, LTV, ROI. Привязать их к этапам воронки — первый вход → первый платёж → повторные покупки Составить дорожную карту монетизации по кварталам: какие механики внедрять первыми, какие A/B‑тесты запускать Сегментировать аудиторию для разных подходов: новички, возвращающиеся игроки, платящие, «киты». Для каждого сегмента — отдельные гипотезы и метрики успеха Проработать итерационные механики: бустеры, пропуска, боевые пропуски/ивент‑пассы, сезонные предложения, «лестницы наград» с платными опциями Контролировать и оптимизировать дашборды, когортный анализ, воронки, отток, средний чек, частоту покупок, сбор и обработку данных: события в игре и на витрине, сессии, клики, отказы, ошибки платежей Регулярно делать ретроспективы: что сработало, где просели метрики, какие гипотезы брать в бэклог Согласовывать с продуктовой командой подходы, гипотезы и реализацию Планировать спринты, демо, ретроспективы, отчётность, согласования с бизнесом Требования От четырёх лет работы в монетизации (Head of Monetization, Lead Game Designer / Product Manager Monetization) Глубокое понимание психологии монетизации free-to-play (F2P) игр, механик gacha, battle pass, ресурсоемких воронок Продвинутое владение продуктовой и игровой аналитикой Экспертиза в проведении A/B-тестов Понимание особенностей аудитории социальных сетей, платформ интеграции (API соцсетей) и веб-платежей Способность находить баланс между финансовой отдачей и комфортом игрока без агрессивного «выжигания» базы Умение работать со сложными многокомпонентными экономическими системами Качественное взаимодействие с геймдизайнерами, продюсерами, аналитиками и маркетологами Будет плюсом Опыт работы в монетизации социальных/браузерных игр или финтехе.

Задачи: — Поддержка и доработка текущих функций аналитической платформы для лучшего понимания продукта и процессов. — Выполнение разнообразных задач: парсинг данных, агрегации, разработка API, рефакторинг и оптимизация. — Создание и оптимизация сложных запросов к базам данных Postgres и Clickhouse для анализа и модификации данных. — Обеспечение качества и надежности кода, регулярный рефакторинг. — Участие в архитектурных обсуждениях, предложение и внедрение улучшений. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Golang не менее 3 лет. — Отличное знание SQL, умение писать и отлаживать сложные запросы в Postgres и Clickhouse, понимание когда использовать ORM. — Навыки написания тестируемого кода и акцент на простоту отладки. — Проактивность, способность смотреть на продукт глазами пользователя, стремление к совершенству продукта. — Вдумчивое использование AI-инструментов в работе. — Английский язык на уровне не ниже B2. Будет плюсом: — Опыт работы в стартапах или небольших продуктовых компаниях. — Опыт работы с CI/CD, Kubernetes и Docker. — Вклад в open-source проекты. Условия: — Полностью удаленная работа из Казахстана, Польши, Сербии, Грузии или Армении. Кандидаты из других локаций или с условием переезда не рассматриваются. — 100% компенсация больничных и отпусков без лишних документов. — Предоставление MacBook Pro для комфортной работы. — Возможность изучать и применять современные инструменты и подходы к разработке. Компания: AppMagic (приобретена Sensor Tower) — SaaS платформа для аналитики рынка приложений и игр, ориентированная на SMB-клиентов.

Развивать одно из приоритетных направлений — каналы мессенджера; Проводить задачи через весь цикл продуктовой разработки — от формулирования гипотез до измерения эффекта после запуска изменений в продукте;

- Развивать и поддерживать текущий дизайн продукта: библиотеки компонентов и стилей, токены, состояния, адаптивы под веб, iOS и Android, чтобы новые экраны собирались из готового; - Развивать продукт целиком: главная и витрины, каталог, поиск и фильтры, карточка тайтла, ридер, профиль и личный кабинет, экраны подписки на всех трёх платформах;

Планирование программных релизов совместно с менеджером продукта, аналитиком и архитектором. Задача включает в себя согласование с бизнес-заказчиком объёма релиза и сроков, организацию и фасилитацию встреч по оценке с командами подрядчиками, выявление программных зависимостей и выстраивание календаря работ с учётом графиков релизов смежных команд;

Обеспечивать защиту разрабатываемых и используемых приложений компании: архитектура, требования к ПО и интеграциям, контроль реализации требований.

Сейчас ищем Бизнес-аналитика (кампейнера) по запуску CVM кампаний, который поможет нам выстроить процессы и настроить коммуникации в рамках жизненного цикла для клиентов.

Location: Москва Мы ищем продуктового дата-аналитика, который присоединится к команде, отвечающей за разработку и запуск страхового продукта для физических лиц внутри мобильного приложения Сбербанка. Вы будете работать на стыке бизнеса, продукта и разработки, помогая превратить идею страхового сервиса в работающий функционал приложения. **Продукт** Продукт-конструктор добровольного (некредитного) страхования недвижимости, финансов и здоровья клиентов-физических лиц в СК «Сбербанк Страхование». В составе конструктора «Защита на любой случай» - такие программы как: Защита квартиры, Защита дома, Защита денег (Сбереги финансы), Защита от травм, Защита от серьезных болезней, Защита от клещей. Клиенты продукта – это клиенты Сбербанка по всей России. Миссия продукта: предоставлять клиентам удобный, полезный и выгодный сервис по управлению комплексной страховой защитой с учетом жизненных обстоятельств и персональных предпочтений. **Команда** Команда отвечает за процесс продаж клиентам страховых программ в мобильном приложении «Сбербанк Онлайн». В своей работе команда стремится к data-driven подходу, использует большие данные Группы Сбер и AI-модели для персонализации предложений клиентам. Ключевая метрика команды – выручка с входящего в процесс оформления страхового полиса пользователя мобильным приложением «Сбербанк Онлайн», а также конверсия, средний чек и уровень оплачиваемости очередных страховых взносов. В команде есть дизайнер, бизнес-аналитик, системные аналитики, java-разработчики и тестировщики, что позволяет делать полный цикл разработки от гипотезы до вывода фичи в пром, анализа изменений и их тиражирования. Производственный процесс базируется на методологии agile. Обязанности * Проводить глубокий анализ ретроспективных данных по страховому продукту в мобильном приложении СберБанка для поиска барьеров и точек роста; * Разрабатывать и поддерживать витрины данных в BI-системах; * Проводить A/B-тесты: от дизайна эксперимента до статистической проверки гипотез и подготовки итоговых выводов; * Готовить цифровую оценку продуктовых гипотез, подводить итоги после их проверки и формировать выводы и предложения; * Участвовать в квартальном бизнес-планировании, в проектах по развитию персонализации предложений для клиентов банка; * Анализировать клиентский путь (CJM), искать инсайты и вырабатывать рекомендации по улучшению продуктовых метрик (конверсия, средние чеки) на каждом шаге воронки продаж; * Строить ML-модели для сегментации аудитории. Требования * Опыт работы аналитиком с уклоном в data science от 3 лет; * Отличное знание SQL (Greenplum, PostgreSQL, Hive)/Excel (ВПР, сводные таблицы)/Python (pandas, numpy); * Знания/ опыт проведения A/B-тестов; * Аналитическое мышление, внимательность к деталям; * Высшее техническое или экономическое образование; * Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом; * Опыт работы с ИИ-инструментами. Условия * ОФИСНЫЙ формат работы (современный офис в Москве на метро Кутузовская); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; * Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.

• Поддержка инфраструктуры, ее оптимизация, автоматизация процессов. • Обеспечение бесперебойного функционирования системы.

В роли продакт-менеджера вы будете отвечать за полный цикл управления продуктовой областью, фокусируясь на ключевых метриках, а не просто на выпуске релизов. Ваша задача — анализировать сложные и нечеткие проблемы, выявлять их коренные причины и создавать модели решений, а не просто собирать пожелания. Вы будете разрабатывать сценарии с приоритетом на искусственный интеллект, определяя, где модель может заменить этап процесса, где выступать в роли ассистента, а где её вмешательство нежелательно. Также потребуется самостоятельно создавать прототипы с использованием ИИ — скрипты, SQL-запросы, агенты и кликабельные прототипы без ожидания разработки. Анализ данных и оценка влияния новых функций на показатели MRR и удержания пользователей также входят в ваши обязанности. Для этой позиции необходимы техническое или математическое образование (например, прикладная математика, компьютерные науки, физика, инженерия) либо эквивалентный опыт. Требуется минимум три года опыта в B2B SaaS, с подтвержденными кейсами, где вы самостоятельно выявляли проблему, внедряли решение и улучшали метрики с конкретными результатами. Ежедневное использование ИИ в работе с собственными артефактами (агенты, пайплайны, прототипы, скрипты) обязательно. Навыки работы с SQL или Python на уровне самостоятельного извлечения и проверки данных, а также понимание когортного анализа и смещений выборки необходимы. Важно также разбираться в экономике подписок, включая показатели MRR по компонентам, удержание клиентов по логотипам и доходу, а также чистый доход от подписок (NRR).

Строить партнёрскую сеть: SEO- и digital-агентства, веб-студии, интеграторы, CMS и конструкторы сайтов. Привлекать крупных клиентов и enterprise-сегмент для Magic SEO, вести ключевые переговоры.

Задачи: — Ведение переговоров с зарубежными блогерами и проверка ценности предложений. — Организация интервью с аудиторией блогеров. — Самостоятельный анализ исследований и формирование продуктовых выводов. — Сбор команды под задачи направления, включая JTBD-исследователей. — Поиск продуктовых возможностей на основе полученных инсайтов. Требования: — Практический опыт самостоятельного проведения интервью и анализа результатов. — Сильные исследовательские и продуктовые навыки. — Уверенное владение английским языком для переговоров с зарубежными блогерами.