Вакансии

• Полный цикл B2B-маркетинга: paid, отраслевые ивенты, квартальная конференция и вебинары, CRM-база и прогревающие рассылки; • ABM и demand gen под enterprise в связке с продажами;

• Закупка больших объёмов релевантного трафика через Telegram Ads с целевыми показателями по объёму FTD, стоимости привлечения, ROAS и LTV.

Location: Москва Мы поддерживаем высоконагруженную банковскую систему класса критичности Mission Critical+ (МС+). Это максимальный класс: система работает круглосуточно, и любой сбой сразу замечают клиенты банка. Третья линия — последний рубеж перед разработкой. К нам приходят инциденты, которые не решились ранее, а от нас уходят задачи, после которых эти инциденты не повторяются. Мы ищем инженера, которому мало просто потушить пожар: важно понять, почему он начался, и сделать так, чтобы он не случился снова Обязанности * Разбирать инциденты, эскалированные от бизнес пользователей, системы мониторинга и дежурной смены: не только сбои, но и деградацию производительности под нагрузкой. Находить причину по логам, метрикам, трассировкам и данным в БД. * Вести управление критичными инцидентами (процесс управления инцидентами): собирать нужных людей, координировать работу, держать бизнес и смежные команды в курсе статуса (коммуникационный план). Для системы МС+ счёт идёт на минуты. * Готовить справки по итогам инцидентов: хронология, влияние на клиентов и бизнес, первопричина, что уже сделано и что нужно сделать, чтобы инцидент не повторился. * Находить дефекты в продуктиве и подтверждать их: шаги воспроизведения, логи, запросы, ожидаемое и фактическое поведение. * Ставить задачи на исправление в разработку так, чтобы разработчику не пришлось ничего переспрашивать, и вести их до выката исправления. * Искать закономерности и повторяющиеся причины в прошедших инцидентах. * Предлагать и доводить до конца меры, которые снижают число инцидентов: исправления, изменения в процессах, автоматизацию. * Описывать новые метрики и алерты, если инцидент показал, что мониторинг не заметил проблему или заметил её поздно. * Разбирать метрики, которые срабатывают неверно (ложные срабатывания, пропуски, неверные пороги), и добиваться их исправления. Требования * Опыт от 3 лет во второй или третьей линии поддержки, в эксплуатации или SRE. * Опыт поддержки высоконагруженных систем, работающих круглосуточно. * Уверенные знания Linux: логи, процессы, сеть, базовый bash. * SQL на уровне, достаточном, чтобы самостоятельно найти и проверить данные в продуктивной БД. * Опыт работы с системами логирования и мониторинга: ELK / OpenSearch, Grafana, Prometheus, Zabbix * Понимание устройства распределённых систем: микросервисы, HTTP/REST, очереди Kafka / RabbitMQ, интеграции. * Знание процессов управления инцидентами и проблемами (ITIL или аналог). * Аккуратность в работе с продуктивными данными в рамках требований информационной безопасности. * Умение ясно писать: справка по инциденту и задача в разработку — ваш основной рабочий результат. * Спокойствие и собранность во время критичного инцидента. Будет плюсом: Будет плюсом * Опыт работы в банке или финтехе, понимание банковских процессов: платежи, карты, расчёты. * Опыт ведения крупных инцидентов и проведения разборов в формате blameless postmortem. * Kubernetes, Docker. * Умение читать код Java / Python настолько, чтобы найти место дефекта. Писать продуктовый код не требуется. * Трассировка и APM: OpenTelemetry, Jaeger и аналоги. * Понимание SLI/SLO и практик SRE. * Скрипты автоматизации на Python или bash. * Сертификат ITIL 3/4 Foundation. Условия * Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Алматы Задачи Разрабатывать ML модели для широкого круга задач; Участвовать в разработке сервиса на основе ML на всех этапах: от сбора данных до выкатки в продакшн и дальнейшего мониторинга/сопровождения сервиса; При необходимости оптимизировать модели под HighLoad системы; Тесное взаимодействие со своей продуктовой командой; Работать с нейронными сетями и обучать PyTorch модели для production; Интегрировать языковые модели (LLM/SLM) в существующие сервисы компании. Требования Понимание теории вероятности, математической статистики, линейной алгебры; Знание “классического ML” на хорошем уровне (регрессия, методы кластеризации, деревья решений и их ансамбли); Знание основ Deep Learning в сфере CV и NLP (работа с разнородными данными: изображения, текст, табулярные данные); Владение Python (опыт использования Pytorch) и связанным с ним стэком для ML (pandas, sklearn, numpy); Знание Git и Docker. Будет плюсом Опыт разработки ML решений в одной из следующих областей: NLP, CV, Recommendation Systems; Опыт работы с DVC, MLFlow; Опыт работы с airflow, bigquery; Понимание kubernetes.

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Обязанности Готовность писать код (играющий тренер); Активное участие в проектировании архитектуры проекта; Вовлечённость в технические решения команды: код-ревью, техдолг; Ответственность за качество и стабильность: CI/CD, мониторинг, инциденты, качество кода; Организация цикла разработки: регулярные активности (дейли, оценка, ретро, демо); Планирование ресурсов и загрузки: от квартальных целей до задач на спринт; Взаимодействие с продуктом и другими командами; Участие в собеседованиях, onboarding новых сотрудников; Работа с развитием разработчиков: постановка ИПР, проведение 1:1. Требования Глубокое знание Golang, обучаемость, готовность вовлекаться и в разработку и в продукт; Опыт продуктовой backend-разработки 3+ года до перехода на позицию тимлида; 2+ года управления командой; Опыт построения сложных backend-систем; Умение управлять процессом разработки: планирование, декомпозиция, контроль сроков, качества и выкатки в прод; Знание Docker/K8s/PostgreSQL/Mongo/Kafka/инструментов CI/CD; Знание и практический опыт работы с гибкими методологиями (Scrum, Kanban) будет плюсом. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

- Разработка программных модулей решения; - Проектирование части системы в рамках свое зоны ответственности;

- Прорабатывать бизнес- и продуктовые требования, превращать их в технические постановки для разработки.

– Опыт в продуктово-маркетинговых коммуникациях от трех лет.

Location: Москва Workplace: Офис Мы разработали систему симуляции, которая позволяет тестировать новые версии компонент автопилота в виртуальной среде. Ищем сильного ML-разработчика. Откликайтесь, если знаете Python, имеете опыт работы с данными, занимались генеративным CV и обучали нейросети на распределённых кластерах. Больше о команде Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Оценивать их только на реальных дорогах долго, дорого, а для некоторых сценариев практически невозможно. Поэтому в Яндексе мы разработали систему симуляции, которая позволяет тестировать новые версии компонент автопилота в виртуальной среде и быстро оценивать, как меняется поведение автомобиля в разных дорожных ситуациях, погодных условиях и на разных территориях. Достоверность таких тестов определяется тем, насколько реалистично окружающая среда реагирует на действия автономного автомобиля. Для этого мы используем ML-модель, которая предсказывает движение других участников дорожного движения: машин, мотоциклов и пешеходов. Над этой моделью и предстоит работать будущему участнику нашей команды. Симулятор используют много команд, поэтому наши улучшения напрямую влияют на скорость и качество разработки автономного автомобиля Яндекса. Обязанности Улучшение качества и разработка новых функций модели Вам предстоит работать над повышением базового качества нейросети для генерации траекторий машин и пешеходов. Задачи включают улучшение датасета (сбор, фильтрацию и предобработку данных), архитектурные доработки моделей, оптимизацию процесса обучения и инференса, а также исследование возможностей внедрения inpainting, различных conditioning и guidance для решения продуктовых задач. Удачные наработки затем нужно будет внедрять в продакшен своими силами и силами бэкенд-команды. Разработка фреймворка приёмки моделей Вторым фокусом будет участие в построении надёжной и автоматизированной системы оценки качества и приёмки новых версий модели. Нужно будет реализовывать в продакшен-системе и train-цикле моделей метрики из SOTA-статей, разрабатывать собственные метрики для оценки краевых случаев и внедрять краудсорсинг в процессы приёмки для комплексной оценки моделей. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML Требования * Программировали на Python * Работали с данными (сбор из сырых логов, формирование новых датасетов) * Занимались генеративным CV * Обучали нейросети на распределённых кластерах * Участвовали в ML-проектах полного цикла с привязкой к бизнес-потребностям Будет плюсом * Имеете практический опыт обучения диффузионных моделей * Внедряли модели в продакшен через FastAPI + Docker, Triton Inference Server или любой другой фреймворк * Участвовали в соревнованиях по ML или программированию (ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.) * Умеете программировать на C++ * Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл

Ищем SRE в команду, которая отвечает за доступность, обновления и восстановление систем хранения и обработки данных. — диагностика сбоев, производительности и репликации платформы данных;

Location: Москва Мы развиваем крупное финтех-приложение для iOS. Кодовая база — более 1 млн строк, над ней одновременно работают более 50 разработчиков. Вы присоединитесь к команде ядра приложения, которая отвечает и за продуктовые фичи, и за инфраструктуру приложения: архитектуру, сборку, производительность, стабильность и релизы. Обязанности * разработка новых фич в крупном iOS-приложении на Swift / SwiftUI * решение инфраструктурных задач: архитектура, модуляризация, сборка, инструменты разработки, CI/CD * работа над производительностью и стабильностью приложения, разбор инцидентов в продакшене * миграции, рефакторинг и развитие унаследованного кода без остановки продуктовой разработки * полная ответственность за технически сложные задачи: от проектирования до релиза в App Store * взаимодействие с продуктовыми командами, которые используют решения команды ядра * участье в code review. Требования * коммерческая разработка на Swift от 3 лет * коммерческий опыт работы со SwiftUI от 2 лет, понимание Combine * опыт работы в крупной продуктовой компании с большой кодовой базой и большой командой разработки * уверенное использование GCD и Structured Concurrency (async/await, Task, actors) * знание функциональных особенностей языка: Collections, Optionals, Protocol-Oriented Programming, Generics * знание платформы iOS и экосистемы Apple: жизненный цикл приложения, сертификаты и профили подписи, App Store Connect и TestFlight * понимание управления памятью в iOS, уверенное владение инструментами отладки и профилирования (Instruments) * понимание архитектурных паттернов (MVVM, MVP, VIPER и др.) и принципов SOLID * понимание сетевого взаимодействия: REST API, HTTP, JSON * понимание принципов безопасности мобильных приложений: SSL pinning, безопасное хранение данных (Keychain), защита передаваемых данных * написание unit-тестов * опыт работы с Git, знание git flow. Будет плюсом: *  уверенное владение AI-инструментами * опыт модуляризации приложения: разбиение на фреймворки/модули, работа с несколькими таргетами, управление зависимостями (SPM, CocoaPods) * опыт работы с истемой сборки и CI/CD: ускорение сборки, настройка конвейеров сборки, инструменты для разработчиков * опыт оптимизации производительности: время запуска, потребление памяти, размер приложения * опыт обфускации и защиты приложения от реверс-инжиниринга * опыт подготовки и прохождения релизов в App Store * опыт масштабных миграций и рефакторинга унаследованного кода. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, ул. Кутузовский проспект 32, формат работы - гибрид * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Мы ищем технического продакт-менеджера, который будет развивать два платформенных продукта для команд Авито: LLM Gateway — единую точку доступа к внутренним и внешним языковым моделям с удобным подключением, управлением лимитами и прозрачной стоимостью использования; LLM Eval — платформу оценки качества разных LLM-проектов, которая поможет командам сравнивать решения, проверять изменения и находить ухудшения качества до релиза. Вам предстоит вести полный продуктовый цикл: исследовать потребности внутренних пользователей, определять стратегию и приоритеты, запускать решения вместе с техническими командами и оценивать их пользу. Главная задача — сделать работу с LLM в Авито удобной, надёжной и экономически эффективной. Какие задачи вас ждут: исследовать потребности внутренних команд, находить общие проблемы и превращать их в возможности для развития платформ; формировать стратегию, дорожную карту и бэклог двух продуктов, согласовывать приоритеты и зависимости с заинтересованными командами; определять метрики успеха: скорость подключения и запуска первых сценариев, активное использование платформ, стоимость обращений к моделям и охват проектов регулярными проверками качества; отвечать за внедрение продуктов: организовывать пилоты, собирать обратную связь, улучшать документацию и пользовательские сценарии. Примеры будущих задач: в LLM Gateway: развивать самостоятельное подключение команд к моделям: каталог доступных LLM, оформление доступов, управление квотами и лимитами, просмотр потребления; выстроить прозрачную экономику использования внутренних и внешних моделей: оценку стоимости запросов, распределение затрат между командами, бюджетирование и прогнозирование расходов; вместе с закупками, юристами, информационной безопасностью и инженерами организовать выбор и подключение внешних провайдеров с учётом качества, стоимости, надёжности и требований к данным; совместно с DS и инженерными командами развивать подходы к выбору моделей и маршрутизации запросов, находить баланс между качеством ответа, скоростью и стоимостью; в LLM Eval: определить ключевые сценарии и MVP платформы оценки качества для разных LLM-проектов внутри Авито; вместе с DS и продуктовыми командами сформировать требования к тестовым наборам, метрикам и способам оценки: автоматическим проверкам, экспертной разметке и использованию LLM в роли оценщика; создать удобный путь от подключения проекта и запуска оценки до сравнения моделей, промптов и версий решения, анализа ошибок и принятия решения о релизе; обеспечить воспроизводимость результатов и встроить регулярные проверки качества в процесс разработки LLM-продуктов. Мы ждём, что вы: имеете опыт управления техническими или платформенными продуктами и можете рассказать о результатах их запуска и развития; умеете исследовать потребности пользователей, проверять гипотезы и приоритизировать задачи по ожидаемому эффекту; понимаете принципы работы API, интеграций и серверных систем, можете обсуждать технические ограничения и варианты решений с инженерами; разбираетесь в принципах применения LLM и понимаете компромиссы между качеством, задержкой ответа, пропускной способностью и стоимостью; умеете работать с продуктовыми метриками и экономикой: оценивать эффект изменений, стоимость использования и потребность в ресурсах; самостоятельно работаете с неопределённостью и умеете согласовывать интересы нескольких команд. Будет здорово, если вы: развивали ML/LLM-платформы, инструменты для разработчиков или внутренние инфраструктурные продукты; участвовали в построении систем оценки качества ML/LLM-решений и знакомы с особенностями автоматической и экспертной оценки; работали с экономикой облачных сервисов или GPU-инфраструктуры, бюджетированием и внешними технологическими провайдерами; имеете опыт в разработке, аналитике или Data Science и используете его в продуктовой работе. Работа у нас — это: 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; возможность запускать продукты, которыми пользуются миллионы людей; зрелая продуктовая культура с прозрачными и эффективными процессами; перспективы для роста и понятный карьерный трек; комьюнити экспертов мирового уровня, обучение, поддержка и обмен опытом.

• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH). • Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты).

Location: Москва Мы — ИТ-кластер Интегратор, который строит интеграции Сбера с государством: СМЭВ, ФНС, ФТС, ЦБ. Через наши сервисы проходит юридически значимый документооборот банка и клиентов. В кластере 6 продуктовых команд, Devops и OPS. Портфель включает развитие действующих интеграций и запуск новых продуктов: ЭДО для физлиц, проверку контрагентов по госбазам, вывод подсистем в резервный ЦОД Обязанности * Helm / Helmfile / GitOps (ядро): проектировать и сопровождать Helm-чарты и values-конфиги для множества проектов; выстраивать конфиги со сложной структурой (каскад слияния values MAIN → → globals), поддерживать единый стандарт деплоя на платформах OpenShift и DropApp через ArgoCD + Git * сопровождение конфигураций: поддерживать эталонные и library-чарты, следить за консистентностью values между стендами, проводить код-ревью конфигов команд, не допускать «утечек» значений между окружениями * разработка инструментов (по мере необходимости): писать небольшие утилиты и плагины для работы с чартами/конфигами на Go (сверка values, проверки структуры, вспомогательные CLI) * CI/CD: сопровождать и развивать пайплайны в Jenkins (Groovy, Bash, API-интеграции) и типовые процессы сборки/публикации/деплоя * интеграция и администрирование сервисов: сопровождать интеграции и поддержку критических сервисов — брокеров сообщений (Apache Kafka), веб-серверов (Nginx), контейнерных платформ (OpenShift, DropApp), систем управления секретами (HashiCorp Vault, PAM, Secret Management), репозиториев (Bitbucket, SberTrack, Nexus), специализированного ПО * управление инфраструктурой и конфигурациями: автоматизировать развертывание и поддержку с помощью Groovy, Ansible, Python, Bash под Linux (Red Hat) * базы данных: выполнять задачи по настройке и диагностике PostgreSQL в контексте поддержки приложений; понимать принципы взаимодействия приложений с Oracle/MS SQL на уровне диагностики запросов * мониторинг и безопасность: сопровождать системы мониторинга (Grafana, Zabbix), работать с сертификатами безопасности (PKCS12, JKS, TLS/SSL, цепочки CA) при развертывании сервисов, включая ротацию * банковские системы: работать с RLM, IDM, SberESM и смежными платформами банка — оформлять заявки, встраивать их в процессы сопровождения, автоматизировать типовые операции * AI-помощники: развивать AI-агентов и ботов на базе GigaChat, GigaCode, DeepSeek (направление занимает часть времени, не является основным фокусом роли). Требования * уверенная шаблонизация Helm-чартов и GitOps (ArgoCD + Git); глубокое понимание конфигов со сложной структурой (каскад values, helmfile); умение сопровождать и поддерживать конфиги множества проектов в консистентном виде * опыт работы с OpenShift (или аналогичной контейнерной платформой); готовность быстро освоить внутрибанковский аналог — DropApp * опыт сопровождения и развития CI/CD-пайплайнов Jenkins (Groovy, Bash, Python, API-интеграции); опыт работы с типовыми процессами сборки/публикации/деплоя * работа с секретами и сертификатами (HashiCorp Vault, PAM, PKCS12, JKS, TLS/SSL, цепочки CA) * PostgreSQL на уровне настройки/диагностики под приложения * Ansible, Linux (Red Hat), Bash * понимание работы с сервисными/платформенными командами: оформление заявок, эскалация, работа в рамках ограниченных прав на кластер * методологии и тикеты: Jira, Service Manager; коммуникабельность, внимательность в согласованиях.    Будет преимуществом: * Go — умение писать/читать код и небольшие утилиты/плагины для работы с Helm-чартами и конфигами (Kubernetes client-go, Helm SDK) * опыт разработки на языке Java * опыт интеграции и поддержки критических сервисов: Kafka, Nginx, Bitbucket/SberTrack/Nexus * мониторинг (Grafana, Zabbix) * опыт работы с банковскими системами: RLM, IDM, SberESM (и/или Sowa) — понимание процессов, интеграций, заявок на доступ * PowerShell (Windows Server) * AI-разработка: AI HUB, GigaChat, GigaCode, DeepSeek, Python, мультиагентная архитектура. Условия * команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы * комфортный современный офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа

• от 3 лет коммерческого опыта в дизайн-студии, агентстве или продуктовой компании; • обязательный опыт в iGaming или Betting и понимание визуальной специфики индустрии;

Задачи Анализировать входящие запросы на новые фичи, валидировать их и переводить в конкретные технические требования с учётом продуктовых и бизнес-целей. Взаимодействовать с другими командами разработки, чтобы обеспечить интеграцию решений и стабильную доставку функционала.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Мы — команда DS в направлении новостроек Авито Недвижимости. Помогаем находить потенциальных покупателей новостроек среди пользователей Авито и предлагать им помощь в выборе жилья в подходящий момент. Для этого используем данные о поведении пользователей на платформе и превращаем их в ML-решения для поиска и привлечения покупателей. Наши модели уже работают в продакшене и влияют на качество лидов, конверсию и выручку направления. Сейчас мы развиваем скоринг в реальном времени, ищем новые аудитории и строим систему управления потоком лидов. Нам важно, чтобы каждая коммуникация была полезна покупателю, а улучшения моделей приносили измеримый дополнительный результат бизнесу. Какие задачи вас ждут: — создавать ML-модели для точного определения заинтересованных покупателей, чтобы релевантные предложения доходили до подходящих пользователей в нужный момент: строить look-alike-модели, модели отклика, uplift-модели и DL-модели; — проверять продуктовый эффект моделей: вместе с аналитиками проводить A/B-тесты, оценивать прирост целевых обращений и выручки, учитывать влияние на органические обращения и пользовательский опыт; — исследовать и разрабатывать модели распределения трафика между разными сегментами поиска лидов, в том числе с помощью bandit algorithms и RL; — снижать количество нерелевантных коммуникаций, чтобы сделать путь пользователя к покупке удобнее; — применять LLM и NLP в речевой аналитике, чтобы лучше понимать потребности покупателей; — повышать конверсию в сделки с помощью алгоритмов; — работать с разнородными данными: табличными данными, текстом и речью. Мы ждём, что вы: — имеете опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет; — умеете самостоятельно работать в продуктовой среде: формулировать задачу из бизнес-проблемы, приоритизировать и доводить решения до продакшена; — имеете опыт написания продакшен-кода с покрытием тестами и мониторингом; — отлично знаете классические алгоритмы и понимаете границы их применимости; — свободно пишете на Python и SQL, работаете с большими данными в DWH. Будет здорово, если вы: — имеете практический опыт работы с NLP; — имеете опыт работы с LLM. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта; — много качественных данных, развитая инфраструктура, инструменты и оборудование для продуктивной работы; — команда с сильной экспертизой и развитое профессиональное сообщество; — прозрачная система премий и зарплата, размер которой обсудим на собеседовании; — личный бюджет на обучение: книги, курсы и конференции; — 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; — возможность работать удалённо или из офиса в 2 минутах от метро «Белорусская»: есть места для уединённой работы и зоны отдыха.

Location: Москва, удалённая работа, RU; Россия О команде Команда развивает ключевые инфраструктурные системы и сервисы Авито. Мы отвечаем за стабильную работу дата-центров, офисной и продуктовой сети, платформенных сервисов, систем мониторинга и оповещений, хранения и резервирования данных. Какие задачи вас ждут: управлять командой инженеров: проводить встречи 1:1, давать обратную связь, вести performance review; развивать инженеров через индивидуальные планы развития; распределять и развивать экспертизу внутри команды; управлять продуктом и бэклогом; организовывать взаимодействие со смежными командами и внутренними пользователями; выстроить процесс проверки гипотез в зоне восстановления и эксплуатации сервисов; обеспечивать вклад команды в метрики стабильности; управлять процессами разработки: вести Scrum-процесс, проводить операционные ревью; формировать квартальные цели и управлять их достижением; внедрять новые технологии и процессы для непрерывного улучшения работы команды. Мы ждём, что вы: знакомы с доменной областью дежурств и эксплуатации сервисов в формате on-call; более 4 лет управляли командой разработки, в том числе не менее 1 года создавали продукт с нуля; умеете давать конструктивную обратную связь и помогать инженерам расти; обладаете продуктовой насмотренностью; разрабатываете на Go. Работа у нас — это: 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; возможность развиваться в сильной команде лидеров; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания; возможность влиять на инфраструктурные решения и развивать продуктовый подход к инфраструктуре.