About Delinea:
Delinea is a pioneer in securing human and machine identities through intelligent, centralized authorization, empowering organizations to seamlessly govern their interactions across the modern enterprise. Leveraging AI-powered intelligence, Delinea’s leading cloud-native Identity Security Platform applies context throughout the entire identity lifecycle – across cloud and traditional infrastructure, data, SaaS applications, and AI. It is the only platform that enables you to discover all identities – including workforce, IT administrator, developers, and machines – assign appropriate access levels, detect irregularities, and respond to threats in real-time. With deployment in weeks, not months, 90% fewer resources to manage than the nearest competitor, and a 99.995% uptime, Delinea delivers robust security and operational efficiency without compromise.
What You Will Own:
— Price and packaging architecture across the portfolio: tiering, licensing metrics, add-on structure, bundling.
— Proposal quality into the monthly Price Committee: analysis, financial model, recommendation, and action register through to closure.
— Discount governance, including band policy and guardrails.
— Monetization for new categories: NHI governance, AI agent identity, StrongDM, consumption-based licensing.
— Commercial readiness at launch, ensuring packaging and pricing ship with the product.
— The single source of truth for pricing, packaging and quoting guidance, partnering with Product Marketing on seller enablement.
— Price realization, attach rate and competitive position, informed by competitor pricing, market benchmarks and win/loss data.
What We Are Looking For:
— 12+ years across pricing strategy, monetization, product management or product marketing, including 5+ years owning pricing as a named function.
— Experience building a monetization function where none existed: cadence, governance, documentation, analytical bench.
— Experience preparing and defending recommendations to a formal pricing committee or equivalent decision body.
— Demonstrated design of tiered packaging for enterprise software, strong financial modeling (pricing impact, ARR and expansion, discount optimization).
— Credibility with executive peers, holding a position on pricing under pressure without direct authority over sales or finance.
Strongly preferred:
— Cybersecurity or identity security (PAM, IAM, SIEM, endpoint); exposure to NHI, machine identity or secrets management.
— Consumption-, usage-, or outcome-based pricing models alongside seat-based subscription.
— Working knowledge of CPQ (Salesforce CPQ, Apttus); pricing through M&A integration or a major commercial model transition. MBA a plus.
Why Now:
Pricing at Delinea has been carried by people doing it well alongside a full portfolio, and the surface area keeps growing. The opportunity is to make monetization a professional discipline, with a decision forum that already works. This role is built for owning monetization end-to-end rather than managing an approval queue.
Why work at Delinea?
— Meaningful work, a culture of innovation and great career progression.
— Core values: Spirited, Trust, Respect, Ownership, Nimble, Global.
— Competitive salaries, meaningful bonus program, excellent benefits including healthcare insurance, pension/retirement matching, life insurance, employee assistance program, time off plans, and paid company holidays.
Delinea is an Equal Opportunity and Affirmative Action employer prohibiting discrimination and harassment of any type.
Candidates are required to complete comprehensive criminal background check, verification of education, and employment, and social media sites may be reviewed upon conditional offer of employment.
Задачи:
— Разрабатывать и эксплуатировать интеграционные продукты, связывающие Salesforce, SAP и carrier data lake.
— Проектировать и реализовывать интеграции MuleSoft/API между Salesforce, SAP и carrier data lake.
— Определять и поддерживать API контракты, сопоставления полей, трансформации и автоматические тесты.
— Использовать Data Modeler для разработки и поддержки точных сопоставлений данных между системами.
— Отлаживать и самостоятельно решать проблемы интеграции в продакшене, включая анализ корневых причин и профилактические улучшения.
— Инструментировать интеграционные пайплайны с мониторингом, логированием и алертингом.
— Поддерживать интеграции перехода маркетингового портфеля, избегая ненужных точечных зависимостей и нового интеграционного долга.
— Использовать AI-инструменты для ускорения создания черновиков сопоставлений, API-заглушек, генерации тестов, документации и шаблонов обработки ошибок.
— Проверять и улучшать AI-сгенерированный код для соответствия стандартам надежности, поддерживаемости и качества.
— Автоматизировать воспроизведение, повторные попытки, алерты и процедуры восстановления для снижения среднего времени восстановления (MTTR).
— Постоянно улучшать надежность, наблюдаемость и операционную эффективность интеграций.
Требования:
— Опыт интеграционной инженерии не менее 5 лет.
— Практический опыт работы с MuleSoft или аналогичной корпоративной ESB/API платформой.
— Опыт интеграции с SAP, включая IDoc, API и/или BAPI.
— Опыт интеграций Salesforce и корпоративных API паттернов.
— Опыт работы с паттернами интеграции и загрузки данных в data lake.
— Глубокое понимание API контрактов, сопоставления данных, трансформаций, тестирования и архитектуры интеграций.
— Опыт поддержки интеграций в продакшене, включая мониторинг, отладку, алертинг, повторные попытки и разрешение инцидентов.
— Способность самостоятельно владеть производственными проблемами и доводить их до решения и предотвращения.
— Опыт использования AI-копилотов или агентов для ускорения инженерных процессов.
— Сильное инженерное суждение и умение проверять, тестировать и улучшать AI-сгенерированный код и артефакты перед выпуском в продакшен.
Условия:
— null
Требования:
— опыт работы System Analyst/Business Analyst от 3-х лет;
— наличие законченного высшего образования;
— опыт проектирования ПО, моделей данных, моделирования бизнес-процессов (UML);
— опыт работы в области Data Science/ML;
— опыт разработки технической документации.
middle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Миссия роли: Создавать и развивать коммуникацию бренда в социальных сетях, формируя устойчивую эмоциональную связь с аудиторией, обеспечивая рост узнаваемости, вовлечённости и продаж через стратегическое управление контентом и командами.
Задачи:
— Разрабатывать единую SMM-стратегию, исходя из целей бизнеса, маркетинговых задач и потребностей ЦА (линки, узнаваемость, лояльность, продажи)
— Определять тональность бренда, ключевые каналы, форматы и KPI для каждого направления
— Создавать контент-план и рубрикатор, сочетающий разные цели: продающий, вовлекающий, экспертный, развлекательный
— Генерировать идеи для контента собственных социальных сетей, адаптируя тренды под ценности и ДНК бренда
— Формулировать чёткие и измеримые технические задания для дизайнеров, копирайтеров, видеографов
— Организовывать поиск героев для развития социальных сетей и создания виральных историй (клиенты, эксперты внутри компании, амбассадоры)
— Управлять созданием и выпуском всего контента для собственных социальных сетей
— Управлять страницами компании во всех социальных сетях (Instagram, Telegram, VK, YouTube и другие)
— Регулярно мониторить тренды в соцсетях и внедрять самые современные идеи
— Тестировать новые для компании инструменты и платформы
— Анализировать эффективность выпускаемого контента, готовить отчёты не просто о количестве охватов, а о достижении KPI
— Проводить А/Б-тесты форматов контента, текстов, времени публикаций, формулировать гипотезы для улучшения показателей на основе данных
— Внедрять data-driven подход в принятие решений по контенту и стратегии
— Построить и управлять командой (in-house и outsource)
— Внедрять и использовать инструменты для планирования и контроля задач
— Эффективно управлять ресурсами
— Соблюдать дедлайны и обеспечивать бесперебойный выход контента
— Взаимодействовать с другими подразделениями компании: продакшен, фотостудия, дизайн-команда, бренд-команда, продукт и тд
Требования:
— Опыт от 3 лет в управлении SMM в динамичных индустриях
— Успешный опыт создания вирального контента и управления SMM-проектами с измеримыми результатами
— Опыт управления командой от 1 года (in-house и outsource)
— Навыки стратегического планирования, контент-продюсирования и постановки ТЗ
— Опыт работы с аналитическими инструментами (данные, гипотезы, А/Б-тесты)
— Опыт работы с ИИ - скиллы, агенты, боты и тп
Условия:
— Официальное трудоустройство, достойную зарплату и бонусы за результат
— Полис ДМС со стоматологией
— Обучение в академии 12 STOREEZ, скидки от партнеров Skillbox, Skyeng
— Скидки на продукцию бренда и сертификат на день рождения
— Гибридный график: возможность частично работать из дома
— Комфортная среда: мягкие переговорные, фрукты и ароматный кофе на кухне, “пятница — день собак” и другие приятные мелочи
— Новый офис в инновационном центре «Сколково». Для сотрудников — бесплатные шаттлы от м. Аминьевская и транспортные бенефиты
Этапы отбора:
— Свяжемся, чтобы выбрать удобное время для интервью
— Интервью с HR: обсуждение целей и опыта
— Интервью с будущим руководителем: задачи и приоритеты, рабочий процесс
— Интервью с амбассадором найма: проверка совпадения по ценностям
— Запрос рекомендаций у предыдущих работодателей
— Отправка оффера
Компания: ООО "12 ИСТОРИЙ" работает под брендом 12 STOREEZ.
Платформа ОФД — аккредитованная IT-компания, крупнейший в России оператор фискальных данных, оператор электронного документооборота и отчётности. Компания создает передовые программные продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе обработки массивов данных (Big Data).
Задачи:
— разработка и реализация коммерческой стратегии компании
— формирование планов продаж и декомпозиция по направлениям, каналам, продуктам, сегментам и сотрудникам
— развитие прямых, партнерских и цифровых каналов продаж
— участие в запуске новых продуктов, сервисов и коммерческих инициатив.
Требования:
— опыт управления большими комплексными digital-продуктами
— управление через несколько слоёв менеджмента
— сильный стейкхолдер-менеджмент
— data-driven подход
Масштаб: продуктовая команда 100+ в прямом управлении, порядка 500 человек разработки в матрице.
Задачи:
— приоритизировать задачи для команд Data Science, Data Engineering и аналитики
— выявлять возможности для применения AI/ML
— управлять метриками успеха и A/B-тестами
Вакансия связана с развитием продукта AI Recruiter, который автоматизирует часть задач специалистов по подбору персонала, таких как скрининг резюме и оценка навыков кандидата.
Задачи:
— Администрирование, конфигурация, оптимизация и поддержка платформы Databricks.
— Управление рабочими пространствами Databricks в средах разработки, тестирования и продакшена.
— Конфигурация и управление кластерами, пулами, заданиями и рабочими процессами для поддержки ETL, потоковых и ML задач.
— Мониторинг состояния платформы, емкости и производительности, проактивное выявление и устранение проблем.
— Управление версиями Databricks runtime, библиотеками и интеграциями с облачным хранилищем и сервисами данных.
— Реализация и поддержка процедур резервного копирования, восстановления и обеспечения непрерывности бизнеса.
— Настройка и поддержка управления идентификацией и доступом (IAM) в Databricks.
— Внедрение и соблюдение лучших практик безопасности, включая шифрование, сетевой контроль и политики доступа к данным.
— Сотрудничество с командами безопасности и соответствия для соблюдения организационных и нормативных требований.
— Поддержка стандартов управления данными (например, Unity Catalog).
— Оптимизация конфигураций кластеров, автоскейлинга и планирования заданий для баланса производительности и затрат.
— Анализ метрик использования и затрат, внедрение стратегий контроля затрат.
— Рекомендации и реализация стратегий настройки и оптимизации платформы для больших данных.
— Взаимодействие с инженерами данных, аналитиками и дата-сайентистами для понимания требований и рекомендаций по использованию Databricks.
— Предоставление поддержки уровня Tier 2/3 по инцидентам и запросам, связанным с Databricks.
— Разработка и поддержка документации, инструкций и стандартных операционных процедур.
— Проведение обучения пользователей и обмен знаниями по возможностям и лучшим практикам Databricks.
— Автоматизация развертывания рабочих пространств и кластеров, конфигураций и политик с использованием Infrastructure as Code (Terraform, ARM/Bicep, CloudFormation).
— Интеграция Databricks с CI/CD пайплайнами для развертывания кода и управления средами.
— Поддержка лучших практик контроля версий для ноутбуков, заданий и конфигураций.
Требования:
— Высшее образование в области компьютерных наук, информационных систем, инженерии или смежных областях либо дополнительный опыт работы 4 года при отсутствии диплома.
— Опыт работы не менее 8 лет в администрировании облачных платформ данных или сред больших данных.
— Практический опыт администрирования Databricks (Azure, AWS или GCP Databricks).
— Глубокое понимание рабочих пространств, кластеров, заданий, пулов и ноутбуков Databricks.
— Знание облачных хранилищ (Azure Data Lake Storage, S3, GCS) и сетевых концепций.
— Опыт управления идентификацией и доступом в соответствующем облачном провайдере (Azure AD, IAM и др.).
— Навыки скриптинга и автоматизации (Python, PowerShell, Bash).
— Знакомство с концепциями Spark (кластеры, исполнители, задания, партиции) и вопросами производительности.
— Опыт мониторинга и устранения проблем с производительностью и надежностью платформы.
— Сильные аналитические и проблемно-ориентированные навыки.
— Умение объяснять сложные технические концепции технической и нетехнической аудитории.
— Ориентация на клиента и качество сервиса.
— Способность работать самостоятельно и в команде в динамичной agile-среде.
Желательные квалификации:
— Сертификация Databricks (например, Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional, Lakehouse Fundamentals, Administrator).
— Опыт работы с Unity Catalog и тонкой настройкой доступа к данным.
— Опыт работы с CI/CD инструментами (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins).
— Опыт работы с Infrastructure as Code (предпочтительно Terraform).
— Опыт работы с инструментами агрегации логов и мониторинга (Azure Monitor, CloudWatch, Datadog, Splunk).
— Знание Delta Lake, структурированного стриминга и архитектур Lakehouse.
— Опыт работы в корпоративных средах с высокими требованиями к безопасности и соответствию.
Условия:
— Удаленная работа из любой точки.
— Полная занятость, 40 часов в неделю.
— Требуется получение и поддержание уровня безопасности Public Trust с обязательной процедурой снятия отпечатков пальцев.
— Требования к резидентству в США: проживание в США или территориях последние 5 лет с ограничениями на время отсутствия.
— Конкурентная зарплата в диапазоне $10,669 – $14,435 в месяц ($128,039 - $173,229 в год), зависит от опыта и местоположения.
— Пакет социальных льгот, включая медицинское страхование, 401(k) с компанией-матчем, оплачиваемый отпуск и другие выплаты.
— Гибкий график работы и поддержка баланса работы и личной жизни.
— Процесс верификации личности с использованием биометрии и ИИ для предотвращения мошенничества.
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:
— разработка технически сложных систем с большими потоками событий, security-телеметрией, аналитическими запросами и высокой нагрузкой
— участие в создании AI-first security engineering platform с возможностью влиять на технические решения с самого начала
Требования:
— 6+ лет коммерческой разработки
— Go как основной рабочий язык
— опыт работы с highload и большими потоками событий/данных
— опыт с traffic, telemetry, security, SIEM, протоколами, blockchain, event processing будет преимуществом
— опыт работы с Kafka, NATS, Redpanda или похожим стеком
— опыт работы с ClickHouse или другим аналитическим хранилищем
— опыт production-разработки backend- и data-сервисов
— глубокое понимание сложных технических систем и решения проблем производительности и обработки данных
— опыт работы с AI-инструментами: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot
Условия:
— официальное оформление, белая заработная плата
— доход от 350 000 ₽ net
— формат работы: полностью удалённо, офис или гибрид
— офисы расположены на Кипре и в Москве
About Niantic Spatial: Niantic Spatial develops geospatial AI and digital mapping technologies, including a proprietary database of over 30 billion posed images and a Visual Positioning System for precise positioning worldwide. They serve customers in robotics, public sector, energy, and industrial markets.
About the Role: The Head of Talent Acquisition will lead and personally execute the recruiting function, reporting to the Chief People Officer. Responsibilities include full life cycle recruiting, recruiting operations, workforce planning, reporting, tools, external partners, and candidate experience. The role involves managing contract recruiting resources and designing and building the Talent Acquisition organization as the company grows. The position requires moving quickly without sacrificing quality and helping hiring teams focus on essential capabilities in deep-tech markets.
What You'll Do:
Full Life Cycle Recruiting - Manage a portfolio of searches across engineering, AI/ML, research, product, go-to-market, operations, and corporate functions, including executive and specialized roles. Handle all stages from intake to onboarding.
Direct Sourcing - Develop creative sourcing strategies to engage passive talent in competitive markets and represent the company credibly.
Executive Talent Advisory - Advise executives and hiring managers on role design, candidate profiles, talent availability, market dynamics, and hiring strategy. Lead intake and search-strategy discussions.
Hiring Process & Assessment - Design hiring processes balancing speed, rigor, inclusion, and candidate experience. Build structured interviews, coach interviewers, maintain momentum, and partner with Compensation on offers.
Recruiting Team & Partners - Manage contract recruiters, sourcers, search firms, and agencies. Set priorities, allocate requisitions, evaluate partners, and decide on support types.
Build the Function - Define future Talent Acquisition structure, recruit and develop the team, and build a recruiting culture focused on speed, quality, and impact.
Recruiting Operations & AI - Improve recruiting processes, adopt AI-enabled tools responsibly, maintain ATS data discipline, and ensure compliance with employment law and data privacy.
Reporting, Insights & Talent Brand - Create dashboards and updates for executives on pipeline health, conversion, time to fill, source effectiveness, offer acceptance, and agency spend. Partner with Marketing to enhance the employee value proposition.
What You'll Bring:
8+ years of full life cycle recruiting experience, ideally in high-growth technology, AI, deep tech, or competitive talent markets.
Experience as a hands-on Talent Acquisition leader or functional owner with a meaningful requisition load.
Exceptional direct-sourcing skills with a track record of engaging and closing passive candidates.
Experience advising executives and senior hiring managers as a credible talent partner.
An AI-forward mindset with experience integrating AI tools into recruiting workflows.
Ability to manage a broad and shifting workload using technology, automation, and prioritization.
Comfort with ambiguity and changing priorities, and ability to move between strategy, leadership, and execution.
Focus on simplifying processes, evidence-based assessment, and high integrity with sensitive information.
Bachelor's degree or equivalent experience.
Nice to Have:
Experience managing contract recruiters, sourcers, external partners, or internal Talent Acquisition professionals.
Experience building or scaling a Talent Acquisition team, especially in early-stage or pre-product-market-fit companies.
Familiarity with responsible and legally compliant use of AI and automation in recruiting.
Recruiting experience in computer vision, machine learning, robotics, geospatial technology, enterprise software, or physical AI.
Experience supporting U.S. and international hiring.
Compensation & Benefits: Base salary range $225,000-$250,000, plus annual bonus, equity, and comprehensive benefits including medical, dental, vision coverage, and 401(k).
Location & Work Model: Based in San Francisco office, with four days per week in office and additional on-site time as needed.
Inclusive Application and Equal Opportunity statements included.
Задачи:
— Управление доставкой услуг по портфелю разнообразных клиентов/аккаунтов.
— Работа с клиентами по установке, конфигурации и внедрению приобретённых продуктов и технологий.
— Партнёрство с клиентами для быстрого понимания функционала продукта и оптимизации выгод.
— Обеспечение клиентов процессами, техническими и экспертными консультациями на ранних этапах внедрения.
— Ведение федеральных проектов с соблюдением моделей доставки CPS, процессов, методологий и стандартов безопасности (FedRAMP, FISMA, GovCloud).
— Построение отношений с руководителями клиентов, партнёрами и интеграторами для успешной реализации.
— Соотнесение возможностей продуктов Collibra с кейсами клиентов.
— Помощь клиентам в уточнении бизнес-целей и разработке решений с использованием продуктов Collibra.
— Разработка планов проектов на основе CPS Account Plan и инициатив клиентов.
— Помощь клиентам в понимании их проблем и вызовов.
— Содействие Solution Architect в сборе требований и предложении дополнительного функционала.
— Предоставление федеральным агентствам адаптированных стратегий управления данными с лучшими практиками.
— Эффективное информирование клиентов и заинтересованных сторон о статусе проектов.
— Управление эскалациями, рисками, проблемами и изменениями в проектах.
— Выявление и продвижение ценности и измеримых результатов в проектах.
— Выступление доверенным советником и связующим звеном между внутренними командами и клиентами.
— Взаимодействие с отделами продаж, инженерии, продукта, поддержки и руководством для согласования приоритетов.
— Понимание платформы Collibra, операционной модели, рабочих процессов и интеграций.
— Помощь в адаптации новых членов команды.
— Консультирование по продуктам, решениям и процессам.
— Обучение членов команды в ходе доставки услуг.
— Совместная работа с руководством для улучшения процессов вовлечения и доставки.
— Выявление возможностей расширения использования продуктов Collibra в клиентах.
— Вклад в рост бизнеса CPS через расширение аккаунтов, стратегическое планирование и клиентскую поддержку.
— Помощь клиентам в понимании дополнительных технологий и функций для увеличения ценности.
Требования:
— Гражданство США и проживание на территории США.
— Опыт управления проектами услуг не менее 5 лет в поддержку федеральных агентств США.
— Знания в области управления данными, качества данных или управления данными.
— Активный уровень допуска безопасности (Secret/TS/TS-SCI).
— Знание минимум двух-трёх областей: процессы управления данными, управление данными, мастер-данные, каталогизация данных, управление бизнес-правилами.
— Понимание ведущих PaaS провайдеров, Data Lakes, баз данных и интеграционных платформ, используемых федеральными агентствами.
— Опыт работы с AWS, Azure, Kubernetes, инфраструктурой и платформами.
— Понимание API через Java, Python или аналогичные скриптовые языки для кастомных решений в Enterprise Linux или Unix.
— Знание хранилищ данных, ETL и интеграции данных.
Условия:
— Стандартный базовый оклад от $96,000 до $120,000 в год.
— Возможность дополнительной комиссионной оплаты.
— Конкурентный пакет вознаграждений, включая бонусы, акции, ежемесячный Flex Fund, пенсионные планы 401k и другие преимущества.
— Гибкая программа льгот, поддерживающая разнообразные жизненные ситуации.
— Политика равных возможностей и инклюзивности в компании.
Контакты для отклика отсутствуют в тексте.
Tines is hiring a Deal Desk Analyst reporting to the Revenue Operations organization. The role involves managing day-to-day deal operations including processing deals, creating and managing quotes, order forms, and amendments in CPQ accurately and within SLA. The analyst will route approvals through the approval matrix, track status, and engage the right approvers to keep cycle times low. They will support sales reps by being the first point of contact for pricing, packaging, and process questions, advising on alternate contract options to drive deal closure. Maintaining deal hygiene and accurate opportunity and quote data in Salesforce is required. The role includes helping manage order processing and prioritizing effectively during high volume periods, escalating complex or non-standard deals to senior team members, and partnering cross-functionally with Legal, Finance, and Sales to facilitate and execute deals. The analyst will also help support and improve the CPQ tool, DealHub, and associated workflows.
Requirements:
— 3–4 years experience in deal desk, sales operations, or order management within B2B SaaS.
— Familiarity with CPQ and quote to cash processes (Salesforce, DealHub, or similar).
— Detail oriented, organized, responsive, comfortable with high transaction volume and period end pressure.
— Strong stakeholder service mindset and clear, well-structured communication.
— Understanding of SaaS business models, subscription-based pricing, and revenue recognition principles.
— Comfortable working in a dynamic, hyper-growth environment and handling ambiguity.
— Strong MS Excel/Google Sheets skills.
Conditions:
— Remote position based in the Pacific time zone.
— Base salary up to $127,000 per year plus a 10% target bonus.
— Applicants must be authorized to work in the U.S.; no visa sponsorship available.
Requirements:
— Professional software development experience (+5 years)
— C1 or higher English proficiency (spoken and written)
— Strong communication and teamwork skills
— Ability to work effectively in a remote environment
— Experience in AI/ML, Data Science, or Backend Development is preferred
Compensation:
— Starting from $3,000–$5,000 USD per month, with higher compensation based on experience, technical skills, role, and performance.
If you're interested in learning more about current or upcoming opportunities, we'd be happy to schedule a brief conversation.
Задачи:
— Развертывание и поддержка full nodes (Ethereum, Bitcoin, Tron)
— Настройка и сопровождение RPC, архивных и валидаторных нод
— Обеспечение высокой доступности (HA), отказоустойчивости и масштабируемости инфраструктуры
— Мониторинг состояния нод (Prometheus, Grafana)
— Оптимизация производительности (disk I/O, RAM, CPU, network latency)
— Управление обновлениями клиентов и форками сетей
— Настройка резервного копирования и восстановления данных
— Автоматизация процессов
— Работа с облачной инфраструктурой (Hetzner, OVH, AWS, GCP и аналоги)
— Обеспечение безопасности (firewalls, access control, DDoS protection)
— Поддержка внутренних команд (backend, data, product) через RPC/API endpoints
Требования:
— Опыт DevOps/SRE от 3-х лет
— Практический опыт работы с blockchain nodes
— Глубокое понимание Linux (Ubuntu/Debian), networking и системного администрирования
— Опыт работы с Docker, Kubernetes
— Уверенное владение инструментами мониторинга и логирования
— Опыт автоматизации (Bash, Python или Go)
— Понимание принципов консенсуса (PoW, PoS, validators)
— Опыт работы с high-load системами
Будет плюсом:
— Опыт запуска валидаторов и участия в staking
— Работа с MEV, indexers, archive nodes
— Знание специфики L2 решений (Arbitrum, Optimism, zkSync)
— Опыт работы с Web3 API (Infura, Alchemy аналоги)
— Понимание безопасности ключей и HSM решений
Технологический стек:
OS: Linux (Ubuntu)
Containers: Docker, Kubernetes
Infra: Terraform, Ansible
Monitoring: Prometheus, Grafana
Cloud: AWS / GCP / Hetzner
Blockchain clients: Geth, Erigon, Nethermind, Bitcoin Core, Solana Validator
Задачи:
— Сбор, анализ и формализация требований заказчика на доработку информационных систем под нужды бизнеса;
— Участие в проработке архитектурных решений и схем взаимодействий, экспертные оценки реализации;
— Создание и поддержание в актуальном состоянии технической документации, описывающей функциональность информационной системы, постановка задач на разработку;
— Работа с источниками данных и проверка их качества;
— Участие в UAT;
— Аналитическое сопровождение процессов разработки и тестирования;
— Внедрение/сопровождение изменений бизнес-процессов;
— Участие в проектной деятельности компании, взаимодействие с внутренними и внешними проектными командами.
Требования:
— Базовое понимание кредитных лимитов: структура лимита, сублимиты, утилизация, EWS (early warning signal);
— Понимание продуктов казначейства: межбанковские кредиты (МБК), валютные операции (FX/SWAP), ценные бумаги, РЕПО, ПФИ (деривативы) на уровне операционной логики (сделка, позиция, контрагент, портфель, ставка, срок, начисленные проценты);
— Опыт работы с казначейскими системами (Systematica, Murex, Kondor+ или аналоги);
— Будет плюсом: понимание архитектуры DWH (Data Warehouse): витрины, представления (views), ETL, понимание источников и периодичности обновления данных на практике;
— Опыт работы с брокерами сообщений (ActiveMQ, Kafka, Artemis) на уровне постановки задач;
— Знакомство с принципами интеграции через REST API и очереди сообщений;
— Опыт взаимодействия с внешними вендорами в модели заказной разработки;
— Понимание нормативной базы ЦБ в части казначейских операций.
Задачи:
— Сбор и анализ бизнес-требований с бизнес-аналитиками и ключевыми заказчиками;
— Проектирование витрин данных: перевод бизнес-требований в технические требования для инженеров данных;
— Проектирование логических схем для Data Marts в PostgreSQL и ClickHouse;
— Data Mapping: поиск источников данных, описание правил трансформации и объединения данных;
— Анализ логики существующих отчетов (MS SQL, OLAP-кубы SSAS Tabular, сложные Excel-файлы);
— Приемка и тестирование данных перед передачей в BI-систему (Yandex DataLens);
— Ведение документации и координация команды.
Требования:
— Высшее или неоконченное высшее образование;
— Опыт системного/бизнес-анализа или аналитика данных от 2 лет;
— Уверенное владение SQL (сложные SELECT-запросы с JOIN, оконными функциями, CTE);
— Понимание принципов построения DWH и жизненного цикла отчетности;
— Навыки прототипирования интерфейсов и визуализации данных с BI-инструментами;
— Умение работать с API, анализировать JSON/XML для маппинга;
— Знание BPMN, UML, опыт ведения документации в Confluence и Jira;
— Системное мышление, коммуникативные навыки, умение переводить бизнес-требования в технические.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Yandex DataLens, Tableau или Power BI;
— Базовые знания Python для чтения ETL-скриптов и проверки гипотез в Jupyter Notebook;
— Понимание архитектуры OLAP-кубов (SSAS), знакомство с DAX/MDX;
— Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД;
— Навыки написания технической документации (Swagger/OpenAPI, ER-диаграммы);
— Опыт работы в Agile/Scrum-командах.
Условия:
— Работа удаленно или в офисе в БЦ Кунцево Плаза, 5 минут от м. Молодежная;
— График 5/2 с гибким началом рабочего дня;
— Официальное оформление по ТК РФ, официальная зарплата, больничный, отпуск 28 дней;
— ДМС включая стоматологию (условия зависят от стажа);
— Дисконтная карта на продукцию компании, участие в распродажах;
— Корпоративные скидки на фитнес;
— Перспективы профессионального и карьерного роста;
— Уютные лаундж-зоны, технологичные переговорные, просторные кухни, вкусный капучино.
Задачи:
— Разрабатывать бэкенд: создавать надежную бизнес-логику и сервисы на языке Java.
— Проектировать базы данных: разрабатывать схемы данных, создавать оптимальные структуры таблиц и связи между ними.
— Работать с Hibernate: эффективно настраивать маппинг сущностей, управлять транзакциями и оптимизировать доступ к данным.
— Писать API: проектировать и документировать RESTful API для интеграции с фронтендом и внешними системами.
— Оптимизировать код: искать «узкие места» в запросах к базам данных, устранять избыточные обращения (проблемы N+1).
— Писать тесты: покрывать свой код юнит- и интеграционными тестами для обеспечения стабильности системы.
— Участвовать в процессах: проводить Code Review коллег, участвовать в планировании задач и обсуждении технических решений.
Требования:
— Java Core & Concurrency: понимание работы памяти, жизненного цикла потоков, блокировок и потокобезопасных коллекций.
— Spring Ecosystem: опыт создания микросервисов с нуля, настройки безопасности и работы со Spring Data JPA / JDBC.
— Базы данных: умение анализировать планы запросов (EXPLAIN), настраивать индексы, понимать уровни изолированности транзакций.
— Интеграции: понимание протоколов REST, gRPC, базовый опыт работы со стриминговыми платформами (Kafka).
— Тестирование: покрытие кода юнит- и интеграционными тестами (JUnit 5, Mockito, Testcontainers).
Условия:
— Белая заработная плата;
— Оформление по ТК РФ;
— ДМС;
— Возможность профессионального развития;
— Отсутствие опен-спейсов и строгого дресс-кода;
— Бесплатная охраняемая парковка на территории офиса;
— Возможность обучения;
— Тренажерный зал в офисе (при работе в гибридном формате).
Зарплата не указана
ГибридМосква
Зарплата не указана
Удалённоsenior
10 669 – 14 435 $
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
ГибридheadSan Francisco
225 000 – 250 000 $
Удалённо
96 000 – 120 000 $
Все вакансии в одном месте — страница 26 · Job Hunters