Вакансии

Задачи: — Выполнение системного анализа требований, включая BRD, FRD, SRS, Use Cases и User Stories — Моделирование бизнес-процессов с использованием UML, AS-IS / TO-BE — Проектирование и описание данных через ER-диаграммы и логические модели — Анализ данных и требований в реляционных и нереляционных базах данных — Работа с интеграциями через REST API, форматы обмена и спецификации OpenAPI — Декомпозиция сложных бизнес-задач до технических требований — Чтение и написание аналитических SQL-запросов — Взаимодействие с большим количеством стейкхолдеров — Описание требований к ML и аналитическим компонентам — Построение экономических обоснований (ROI, TCO, cost-to-serve) — Анализ данных для валидации гипотез Требования: — Гражданство и локация РФ — Опыт работы в бизнесе в сфере ритейла и производства на роли бизнес/системного аналитика — Опыт работы в консалтинге в сфере управления цепями поставок и ритейла на роли бизнес/системного аналитика — Знание стека: Knowledge Space, Optimacros, Novo BI, Jume, Reshape — Опыт работы системным аналитиком от 5 лет — Желателен совмещённый опыт системного и бизнес-анализа — Опыт работы с аналитическими платформами, корпоративными системами или системами планирования — Опыт участия в сложных проектах с большим количеством данных и интеграций — Понимание событийных интеграций — Высшее образование в области информационных технологий, математики, экономики или прикладных наук — Навыки фасилитации — Опыт в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS — Опыт работы в продуктовых командах с Agile и Scrum — Понимание процессов Supply Chain Planning, S&OP, Demand Sensing — Понимание задач линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP — Базовое понимание методов Operations Research для взаимодействия с разработчиками алгоритмов — Владение инструментами моделирования: Draw.io, PlantUml, Miro или аналоги — Опыт работы с Яндекс.Трекером Axenix, Яндекс.Вики Axenix или Jira, Confluence — Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов и ML-конвейеров — Владение инструментами бизнес-анализа: gap-анализ, моделирование бизнес-объектов — Наличие сертификаций по системному или бизнес-анализу (IIBA CBAP, CCBA, курсы по BABOK) — Обучение в области Supply Chain, Demand Planning, Operations Research Условия: — Удалённая работа — Полная занятость (full-time)

Проработка решений для новых бизнес-задач заказчиков и развитие облачной платформы; Развитие технических компетенций смежных команд: проведение демонстраций, консультрование;

Location: Москва Workplace: В офисе О компании МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform. Обязанности Помогать в подготовке регулярных финансовых отчетов для топ-менеджмента компании (проведение анализа исполнения бюджета компании, выявление отклонений от плана, подготовка факторного анализа); Собирать продуктовый PnL (ежемесячное обновление факта доходов и расходов, прогноз исполнения бюджета по коммерческим продуктам); Анализировать расходы ФОТ в разрезе категорий персонала, ЦО, ролей (drill down до причин перерасхода/экономии ФОТ); Проводить сверки различных систем учета, искать расхождения и формировать рекомендаций по их устранению (сверка HR отчётности с продуктовой и управленческой). Требования Высшее образование (или в процессе обучения); Готовность работать 4 и более часов в день, 4 или более дней в неделю; Знание Excel - формулы ВПР, СУММПРОИЗ, СУММЕСЛИ, сводные таблицы; Знание функционала 1С (универсальные отчеты, ОСВ, анализ счета) и умение работать с OLAP-кубами (будет плюсом). Условия График работы 20-40 часов в неделю; Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом; Мобильная связь за счет компании; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.

Рекрутер с опытом в Igaming в продукт, подробно про вакансию расскажем на собесе. Работать с направлениями Аффилиэйт маркетинга + продуктовые роли.

Ищем самостоятельного продуктового лидера, способного формировать продуктовую стратегию, управлять командой, приоритизировать инициативы и отвечать за бизнес-результат.

Компания: IFellow Формат: hybrid Уровень ЗП: от 250 000net Занятость: full-time 🖥 Формат Москва/МО (гибрид 2-3 в офис) 🕹 Работодатель IFellow 🕹 Список обязанностей: Автоматизация проверок: разработка и поддержка наборов правил (скиллов) для автоматизированной проверки спецификаций и кода.

Location: Москва **О команде** Мы занимаемся независимой оценкой качества и модельных рисков Kandinsky – семейства генеративных моделей для создания и редактирования изображений, видео и аудиовизуального контента, а также моделей мира (world models). Наша задача – находить слабые места моделей, проверять выбранные подходы к оценке и готовить рекомендации, которые помогают принимать решения о релизе и возможных сценариях применения моделей. Мы работаем с новыми версиями Kandinsky до их выхода к пользователям. Разрабатываем собственные методологии, бенчмарки и инструменты полного цикла, объединяя автоматические метрики, human evaluation и подходы LLM/VLM-as-a-judge. **О роли** Мы ищем специалиста на стыке исследований и инженерной разработки. В этой работе не всегда существует готовая методология или универсальная метрика. Нужно определить, из чего складывается качество модели, спроектировать проверяемый эксперимент и реализовать воспроизводимый evaluation-пайплайн. Роль охватывает весь цикл оценки: от формулирования критериев и подготовки тестовых данных до анализа результатов и рекомендаций для команды разработки. Важно не только измерить качество модели, но и понять, насколько она подходит для реальных пользовательских и бизнес-сценариев, какие ограничения критичны и что осталось непроверенным. Обязанности **Проектировать оценку с нуля** * декомпозировать качество на измеримые критерии и собирать под них тестовые сценарии, промпты и выборки * проектировать оценку там, где готовой методологии ещё нет. **Разрабатывать evaluation-пайплайны** * реализовывать на Python инструменты для запуска моделей, сбора результатов и расчёта метрик * обеспечивать воспроизводимость экспериментов и развивать внутреннюю библиотеку оценки * готовить инструкции для асессоров и контролировать качество разметки. **Строить VLM-as-a-judge** * разрабатывать судей под конкретные критерии, учитывать их bias и ограничения * понимать, где автоматическая оценка работает, а где без человека нельзя. **Разбираться в ошибках моделей** * понимать ограничения diffusion-моделей и причины типовых артефактов * отличать реальную проблему модели от ошибки методологии или замера. **Формировать заключение по модельному риску** * анализировать качество по отдельным сценариям, типам промптов и срезам, а не только по среднему значению * формулировать условия релиза, ограничения и явно фиксировать то, что осталось непроверенным. Требования **Хорошее понимание устройства генеративных моделей**: * понимание принципов работы Transformers, diffusion- и мультимодальных моделей и основных задач: T2I, Image Editing, T2V, Audio, Video-Audio. * понимание типовых ограничений, ошибок и артефактов моделей * способность разбираться в причинах ошибок и способах их проверки. **Способность проектировать оценку качества моделей**: * декомпозировать качество на измеримые критерии и проектировать тестовые сценарии, промпты и выборки. * выбирать корректный подход к оценке: human evaluation, автоматические метрики, LLM/VLM-as-a-judge, а также подходящие модели для сравнения; * проверять валидность метрик и уметь проектировать оценку для новых задач и модальностей, где ещё нет готовой методологии. **Навыки работы с LLM и VLM:** * prompt engineering, structured output, tool calling и работа с контекстом и ограничениями моделей * построение и валидация LLM/VLM-as-a-judge, включая проверку автоматической оценки относительно человеческой * понимание нестабильности, bias и галлюцинаций моделей * умение подбирать модель под конкретную исследовательскую задачу. **Понимание AI-агентов и агентных систем**: * понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; * знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация * понимать, когда агентный подход действительно полезен, а когда создаёт лишнюю сложность * уметь оценивать надёжность и ограничения агентных решений. **Умение проводить технический и научный ресерч**: * находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации * сравнивать решения с актуальными подходами и оценивать достоверность результатов * переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. **Будет плюсом** **Умение работать с агентами и субагентами**: * декомпозировать задачи между агентами, задавая им чёткие роли и зоны ответственности * управлять контекстом и изоляцией субагентов, организовывать проверку результатов * собирать результаты нескольких агентов в единое решение и критически оценивать их выводы * **Навыки вайбкодинга и AI-assisted coding**: * уверенно работать с Codex, Claude Code и другими coding-агентами * проверять и дорабатывать сгенерированный код, использовать агентов для тестирования * понимать архитектуру создаваемого решения **Продуктовое мышление**: * связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта * приоритизировать направления проверки и переводить результаты оценки в рекомендации для разработки * понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график - офис / гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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 * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Ищем самостоятельного продуктового лидера, способного формировать продуктовую стратегию, управлять командой, приоритизировать инициативы и отвечать за бизнес-результат.

-Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. -Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.

От 4 лет опыта коммерческой разработки, из них от 2 лет на Go (HTTP/gRPC, конкурентность, тестирование).

Нам нужен Data Engineer в Rahmat Tech.

Формирование и реализация стратегии международного и регионального развития, вывод компании на новые рынки, развитие продуктового портфеля и инфраструктуры (ATM/POS), а также укрепление позиций на международной арене.

Location: Москва SberTech — одна из крупнейших IT-компаний в России. Наш основной заказчик — Сбер, но мы стремимся создавать высоконадежные (99.99) продукты, востребованные на рынке в разных сферах бизнеса. Мы развиваем _Platform V Synapse_ — интеграционную платформу Сбера. Это облачное решение для интеграции и миграции сервисов, обрабатывающее миллионы запросов. Наши продукты являются базовым технологическим слоем для внедрения agentic ai в части всех взаимодействий агентов и служат enabler’ми для AI-трансформации бизнеса. Мы — команда, сочетающая опыт и глубокие знания с активной позицией. Работаем по Agile, используем собственный производственный конвейер. Автоматизированное тестирование и CI/CD — основа нашего процесса разработки. Мы способствуем развитию экосистемы Сбербанка, создавая важные интеграционные элементы. Но не ограничиваемся им – наши продукты широко известны на рынке Российского ПО. Обязанности * проектирование и развитие архитектуры GenAI-решений от прототипа до production, выбор паттернов (prompt-based, RAG, агенты, fine-tuning) * построение LLM-пайплайнов: RAG (chunking, embeddings, reranking), управление контекстом, tool use / function calling * внедрение LLMOps-практик: observability, трассировка, guardrails, тестирование качества * участие в проектировании архитектуры и разработке микросервисов и базовых компонентов платформы (backend, микросервисы, cloudnative) * руководство командой сотрудников, управлением процессом производства ПО: декомпозиция, delivery, code и architecture review, инженерные стандарты, управление качеством * работа с продуктом: анализ потребностей пользователей, полный цикл работы с продуктовыми гипотезами с ИИ-составляющей. Требования * опыт коммерческой разработки от 5 лет: backend, микросервисы, K8s, желательно Golang * опыт управления командой разработки от 2 лет * опыт в AI/ML и GenAI с кейсами вывода решений в ПРОМ * опыт применения паттернов проектирования и принципов построения высоконагруженной микросервисной архитектуры * опыт реализации AI-агентов (LangChain / LangGraph / ReAct / MCP / A2A) * применение практик работы с LLM: ограничения, галлюцинации, context window management. ### Будет плюсом опыт: * проектирования мульти-агентных систем и сложной оркестрации * работы с временными рядами, аномалиями, прогнозированием * работы с Istio Service Mesh, разработки Kubernetes-операторов и сетевых решений * внедрения AI-практик и решений в платформенные инструменты, инфраструктурные решения и PaaS-сервисы. Условия * гибридный формат работы * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * статус аккредитованной ИТ-компании * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Мы отвечаем за продукты лояльности и роста. Ежемесячная аудитория Авито составляет более 72 миллионов человек. Среди них — частные покупатели и продавцы, и мы заботимся о том, чтобы они с лёгкостью решали свои задачи и возвращались на Авито чаще. Мы развиваем основные разделы Авито, работаем с программами лояльности и мотивации, пользовательскими коммуникациями, запускаем и тестируем решения, которые помогают компании развиваться и приносить больше пользы пользователям. Какие задачи вас ждут: проводить продуктовые исследования и выстраивать исследовательские процессы в команде; проводить модерируемые и немодерируемые UX-тесты, глубинные интервью, дневниковые исследования, фокус-группы, конкурентный анализ и внедрять новые методы; инициировать исследования, которые помогут улучшать продукт и формировать его стратегию; проверять решения и гипотезы продуктовых команд, в том числе собирать требования по задаче от заказчиков: дизайнеров и продакт-менеджеров; разрабатывать и согласовывать методологию, анализировать и презентовать результаты; планировать бэклог задач и управлять им; искать текущие проблемы и зоны роста продукта, приоритизировать их для добавления в бэклог команд. Мы ждём, что вы: имеете не менее трёх лет опыта работы в продуктовых исследованиях; имеете глубокую экспертизу в проведении качественных и количественных исследований; умеете встраивать результаты исследований в работу команд; умеете учитывать контекст разных команд и направления в целом, выстраивать доверительные отношения в команде; готовы предлагать, обосновывать и продвигать изменения; умеете говорить на языке бизнеса и цифр, имеете развитое стратегическое и системное мышление. Будет здорово, если вы: имеете опыт работы с B2C-продуктами для массовой аудитории. Работа у нас — это: возможность влиять на масштабный кросс-функциональный продукт для многомиллионной аудитории; гибкие внутренние процессы для согласования инициатив и большие бюджеты для их реализации; выстроенная система обучения и развития, практики обмена опытом внутри команд; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

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: — собирать семантику, использовать поисковые запросы в постах и описаниях каналов; — отслеживать видимость и позиции в поиске; — писать вовлекающие и продающие обзоры, анонсы и подборки; — анализировать прирост подписчиков, ER, переходы и конверсии; — тестировать гипотезы; — взаимодействовать с продуктовой, CRM, affiliate и дизайн-командами. Требования: — опыт SMM от двух лет; — понимание индексации контента поисковыми системами; — базовые SEO-навыки; — владение TGStat, Telemetr, Google Search Console и аналогичными инструментами; — умение вести несколько проектов и принимать решения на основе метрик. Плюсом будут опыт iGaming, восточных GEO, многоязычных проектов и кейсы органического роста с цифрами. Условия: — размер оплаты, график и формат работы уточняются при отклике.

-Разрабатывать и поддерживать frontend-приложения на React + TypeScript.

Имеет опыт от 5 лет разработки на языке C# (язык программирования C#), проектированием и эксплуатацией веб-сервисов. Имеет опыт работы с большими объёмами данных в базах данных.