Загружаем вакансии…
Quantori разрабатывает программное обеспечение для биотехнологических и фармацевтических компаний. Среди клиентов компании Pfizer, LGC, The Jackson Laboratory. В компании работает более 500 человек, инвестиции составляют 15 миллионов долларов. Требования: — Опыт работы не менее 6 лет — Знание Python, R, SQL, Spark, dbt — Уровень английского языка не ниже B2 Формат работы: удалённо.
Зарплата не указана
Задачи: — Развитие личного кабинета AI-тренеров: сбор данных из разных источников, настройка систем контроля качества, расчет качества и производительности, отображение данных на дашбордах, настройка пайплайнов поставки данных, написание YQL-скриптов и кода на Python, построение дашбордов в DataLens. — Инфраструктурные задачи: создание сред для обучения агентов, написание кода, развёртывание серверов и докер-образов с открытым кодом. — Контроль ресурсов аналитиков: выдача вычислительных ресурсов, мониторинг использования и оптимизация распределения. — Разработка инфраструктуры бенчмарков: помощь аналитикам в ускорении и упрощении создания бенчмарков для различных сценариев, работа на Python. Требования: — Умение писать на Python и SQL. — Любовь к работе с данными. Будет плюсом: — Опыт построения ETL-процессов, в том числе с Airflow. — Опыт работы с BI-системами (DataLens, Tableau, Power BI и др.). — Опыт работы с YTsaurus или аналогами. — Настройка CI/CD. Условия: — Бесплатное участие сотрудников Яндекса в профильных конференциях. — Школа подготовки спикеров для выступающих на конференциях. — Другие бонусы, полный список доступен на сайте компании.
Зарплата не указана
Задачи: - вести разработку от идеи и MVP до production, управлять командой и при этом оставаться hands-on. Переходим к продуктовой разработке малыми командами и AI-agentic подходу. Важно уметь самостоятельно быстро собрать пилот с AI-инструментами, а затем вместе с командой довести его до production. - Руководить командой разработки: планирование, декомпозиция, приоритизация, delivery. - Вести продукты от идеи до релиза и оценивать результат. - Принимать продуктовые и технические решения, формировать roadmap и техническое видение. - Выстраивать процессы разработки, code review, тестирование и контроль качества. - Развивать команду, участвовать в найме и менторинге. - Внедрять AI-инструменты и агентные сценарии разработки в команду. Требования: - 5+ лет коммерческой разработки. - 1–2+ года в роли Team Lead / Tech Lead / руководителя разработки или проекта. - Опыт управления командой и delivery. - Практический опыт с Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot или аналогами. - Умение самостоятельно собрать MVP и довести его до production вместе с командой. - Понимание LLM, RAG, AI-агентов и оценки качества AI-фич. - SQL / PostgreSQL, REST API, Docker, Git. - Понимание product metrics, PMF, ICP, activation, retention. - Fullstack / hands-on опыт. - Опыт основания стартапа. - Open Source. - Построение команды с нуля. - n8n, LangChain/LangGraph, Open WebUI. - Идеальный профиль: Product × Engineering × AI — человек, который умеет не только управлять разработкой, но и сам быстро превращать идею в работающий прототип. Условия: - РФ, удалённо, full-time, ИП/СЗ.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи: — поддерживать и развивать IP-АТС на базе Asterisk; — настраивать dialplan, SIP-транки, SIP-агентов и маршрутизацию звонков; — интегрировать backend-приложения с Asterisk через ARI / AMI; — диагностировать проблемы с SIP-трафиком и качеством звонков; — обеспечивать безопасность и отказоустойчивость телефонии; — работать с firewall, fail2ban, защитой от SIP/brute-force атак; — работать с CDR и записями разговоров: хранение, ротация и контроль; — поддерживать инфраструктуру на Linux, MariaDB/MySQL, Redis, Nginx, cron, Samba; — настраивать и поддерживать мониторинг через Grafana Alloy, Heplify; — вести техническую документацию и участвовать в улучшении инфраструктуры. Требования: — от 2 лет практического опыта с Asterisk; — уверенное понимание SIP: регистрация, NAT traversal, кодеки, диагностика проблем; — практический опыт с ARI и/или AMI; — уверенное администрирование Linux; — опыт работы с MariaDB/MySQL и SQL; — понимание сетевой безопасности, firewall и fail2ban; — опыт работы с Redis; — понимание настройки Nginx как reverse proxy; — знакомство с системами мониторинга — Grafana, Prometheus или аналогами; — самостоятельность, системное мышление и способность самостоятельно находить и устранять технические проблемы.
до 3 000 $
Требования: — Опыт работы аналитиком от 2 лет. — Высшее образование: техническое, математическое, экономическое или IT-направление. — Практический опыт сбора, анализа и формализации требований. — Уверенное владение BPMN 2.0. — Знание UML: диаграммы последовательности, активности, вариантов использования. — Опыт написания User Story, Use Cases, критериев приёмки. Знание BDD будет преимуществом. — Понимание клиент-серверной архитектуры и принципов взаимодействия frontend и backend. — Опыт проектирования REST API, понимание SOAP, JSON, XML. — Знание SQL (DDL, DML). — Опыт проектирования моделей данных и построения ERD. — Понимание принципов микросервисной архитектуры и интеграционного взаимодействия. — Опыт подготовки технических заданий, проектной документации и спецификаций требований (SRS/BRD). — Опыт работы с Confluence и Jira. Будет плюсом: — Опыт работы с государственными заказчиками и документацией по ГОСТ. — Знание Java, Python, JavaScript или скриптов для валидации данных. — Опыт работы с BI-системами (Polymatica, Grafana). — Знание нереляционных баз данных. — Понимание SDLC, Agile/Scrum. — Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, RabbitMQ. — Навыки прототипирования в Figma, Axure. Задачи: — Собирать, анализировать и формализовывать требования, выявлять потребности и ограничения заказчика. — Моделировать бизнес-процессы в BPMN/UML, описывать User Story, Use Cases и критерии приёмки. — Проектировать REST/SOAP API и интеграции, описывать контракты JSON/XML, OpenAPI/Swagger. — Участвовать в проектировании архитектуры, моделей данных и ER-диаграмм, работать с SQL. — Разрабатывать ТЗ, ЧТЗ, ПМИ и другую проектную документацию. — Ставить задачи разработчикам и консультировать команду по требованиям. — Согласовывать решения с заказчиком, проводить демонстрации и участвовать в приёмке. — Разрабатывать сценарии функционального тестирования и контролировать соответствие реализации требованиям. — Готовить пользовательскую документацию и обучать заказчика работе с системой.
до 150 000 ₽
Компания Keepgo ищет Middle Product Manager для удалённой работы на полный рабочий день. Задачи: — Управление дорожной картой продуктов esimba.ai, keepgo.com и business.keepgo.com с приоритизацией инициатив на основе бизнес-целей, потребностей клиентов, аналитики и рыночных трендов — Управление жизненным циклом продукта от этапа открытия до запуска и оптимизации — Написание продуктовой документации, включая PRD, пользовательские истории и спецификации функций — Сбор и анализ данных продукта (KPI, аналитика, отзывы клиентов, поддержка, A/B тестирование, исследование конкурентов) для выявления инсайтов и улучшений — Координация работы между инженерными, дизайнерскими, продажными, маркетинговыми и поддерживающими командами — Участие в управлении бэклогом, планировании спринтов и приоритизации в тесном сотрудничестве с инженерными и дизайнерскими командами — Активное взаимодействие с B2B партнёрами для сбора обратной связи и согласования решений — Использование AI-инструментов для ускорения доставки и повышения продуктивности Требования: — Свободное владение английским языком, включая письменное и устное общение — Опыт работы не менее 2 лет в роли Product Manager или Business Analyst в софтверной компании (SaaS, B2B технологии или телеком) — Высшее образование в области инженерии, компьютерных наук или смежных технических областях является преимуществом — Опыт определения и документирования требований к продукту (PRD, пользовательские истории, критерии приёмки) на основе потребностей клиентов, исследований и обратной связи — Опыт работы в кросс-функциональных командах с инженерами и дизайнерами в Agile-среде (Scrum/Kanban) — Сильный аналитический склад ума, опыт работы с пользовательской аналитикой, воронками, A/B тестированием и улучшением продукта; знание аналитических инструментов (Google Analytics, Firebase, SQL или BI) приветствуется — Владение инструментами управления продуктом и совместной работы (Jira, Confluence, Notion, Figma и др.) — Понимание разработки продуктов для B2B/SMB сегментов — Умение эффективно писать запросы, взаимодействовать с AI-системами и агентами, понимание особенностей и возможностей AI технологий — Опыт работы в телекоммуникациях, eSIM, IoT или индустрии связности является преимуществом Условия: — Полностью удалённая, долгосрочная работа — Оплачиваемый отпуск — Возможность работать с международными B2B технологическими продуктами — Работа с измеримыми результатами — Коллаборативная и гибкая рабочая среда Примечание: процесс найма включает минимум 2 видеоинтервью, обязательную проверку рекомендаций с предыдущих мест работы и, возможно, проверку биографии после начала работы.
Зарплата не указана
Задачи: - Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных - Разработка, реализация и поддержка типовых потоковых интеграционных решений на стеке технологий: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink - Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок - Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных, предоставление отчетности руководителю Требования: - Общее представление о стеке технологий Lakehouse - Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера - Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности) - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.) - Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push) - Опыт работы с DBT, Cosmos - Представление о работе с Trino - Понимание устройства Iceberg, форматов данных - Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3 - Опыт использования систем ведения проектов и документации - Знания основ программирования (JAVA, Python)
Зарплата не указана
Talablar: — Kamida 1 yillik backend-ishlanmalar bo‘yicha tajriba yoki ko‘rsatish mumkin bo‘lgan jiddiy o‘quv, shaxsiy (pet-loyiha) yoki stajirovka loyihalarining mavjudligi; — HTTP, REST API va JSON ishlash prinsiplarini tushunish; — Relyatsion ma’lumotlar bazalari va SQL bo‘yicha bazaviy bilimlar; — Obyektga yo‘naltirilgan dasturlash (OOP) tamoyillarini tushunish; — Kamida bitta zamonaviy backend dasturlash tilini ishonchli bilish; — Savol berishga tayyorlik, fikr-mulohazalarni (feedback) to‘g‘ri qabul qilish va yangi texnologiyalarni tezda o‘rganishga ochiqlik.
от 8 000 000 UZS
Требования: — Уверенный опыт работы с данными на позиции аналитика от 4-5 лет — Опыт работы в Pharma - must — Опыт работы с большими данными — Продвинутый уровень SQL и Excel, ClickHouse (или другие колоночные БД). Важно уметь формировать SQL запросы без помощи нейронок — Опыт построения отчётности на базе справочников и аналитических агрегатов — Опыт постановки ТЗ для формирования отчётов — Умение находить оптимальные способы решения задачи (оптимально по скорости, затраченным ресурсам и работе с БД) — Высшее образование — Гражданство и физическое местонахождение на территории РФ Задачи: — Работать с большим объемом данных — Разрабатывать логику аналитических выборок и отчётов — Работать с данными продаж, чеков, заказов, формировать агрегаты из транзакций, обогащать сырые данные — Писать сложные SQL запросы — Переводить бизнес-запросы в понятные технические задания для разработки отчётов, витрин — Работать с расхождениями в данных, находить и анализировать ошибки — Настраивать фильтры и метрики для BI Просьба указывать ваши финансовые ожидания при отклике.
Зарплата не указана
О проекте: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников. Поверх него строятся Customer 360, сегментация, scoring и персонализированные предложения. Задачи роли: Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц. Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает. Что предстоит делать: — Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику. — Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут. — Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора. — Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность. — Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций. — Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных. — Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы. О бэкграунде: Важно, какие задачи вы решали — приходили в незнакомую недокументированную систему и разбирались сами, восстанавливали бизнес-смысл данных, строили модель с нуля и доводили исследование до работающей витрины. Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет. AI-native подход: Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования. Требования: — Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений. — Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников. — Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities. — Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики. — Python на уровне исследования данных. — Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата. — Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации. — Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах. Будет плюсом: — Знание армянского языка — Методологии матчинга и дедупликации — Опыт с Data Vault 2.0 — Опыт с DBT или аналоги — PII, маскирование, RBAC — Опыт в регулируемом on-premise контуре — Экспертиза в ML, ML Ops Условия: — Взаимодействие по ИП — Локация - Армения — Формат работы - гибрид, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.
Ruby Labs — технологическая компания, создающая инновационные продукты в сфере здоровья, образования и развлечений. Требования: — 3+ года опыта — Опыт работы с Playwright — Знание TypeScript — Опыт работы с Postman — Знание SQL — Свободный английский язык Формат работы: удалённо из ряда стран. Компания имеет размер команды 51-200 человек и более 100 миллионов пользователей.
Зарплата не указана
Задачи: - Разработка backend-сервисов на Go для IaaS/PaaS-платформы; - Биллинг: учет потребления ресурсов, тарифы, списания, балансы, инвойсы, ЭДО, интеграция с внешними системами; - Quota/resource management: лимиты CPU/RAM/storage/network, tenant/project quotas; - Проектирование API и внутренних сервисных контрактов; - Работа с PostgreSQL, ClickHouse; - Проектирование архитектуры. Требования: - Опыт коммерческой разработки на Go с опытом работы в смежных доменах; - Достаточное понимание и опыт с PostgreSQL, timescaledb/clickhouse для проектирования масштабных систем; - Опыт с sqlc или аналогичными typed SQL-подходами; - Понимание Kubernetes / облачной инфраструктуры будет плюсом; - Умение брать ownership, предлагать архитектуру и аргументированно защищать свои решения; - Понимание предметной области IaaS/PaaS, биллинга, квот и учета ресурсов; - Опыт в работы в облаках, хостинге, телекоме; - Prometheus, VictoriaMetrics, OpenTelemetry; - Опыт написания операторов/контроллеров для k8s. Условия: - Интересный инфраструктурный продукт; - Прямое влияние на архитектуру и принятие архитектурных решений; - Полное отсутствие бюрократии.
3 000 – 7 000 $
Buymie — мобильная платформа, предоставляющая услуги по доставке продуктов по всей Ирландии. Компания была признана Deloitte самой быстрорастущей технологической компанией в Ирландии. Требования: — Опыт работы 5+ лет — Владение SQL, Looker, Power BI, Tableau, Python — Хорошее знание английского языка Компания имеет команду из 51-200 человек и инвестиции в размере €17M. Контактное лицо: CEO и ко-фаундер — Devan Hughes.
Зарплата не указана
Компания "Урал Логистика" приглашает ML-инженера для участия в создании системы обработки документов и данных для грузовых железнодорожных перевозок. Задачи: — Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку — Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения — Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей — Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями — Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям — Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных — Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру — Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием — Измерять задержку, пропускную способность, утилизацию и стоимость обработки документа — Версионировать данные, модели, конфигурации обучения и результаты экспериментов — Участвовать в интеграции моделей с прикладными AI-сервисами и production-конвейерами Требования: — Уровень middle+ и выше — Практический опыт построения ML-конвейеров, используемых в production — Уверенное владение Python, PyTorch и Hugging Face Transformers — Опыт fine-tuning языковых моделей, подготовки данных и работы с PEFT — Умение строить корректную оценку качества и контролировать утечки между обучающими и тестовыми данными — Опыт локального inference LLM и понимание устройства GPU-памяти — Знание компромиссов между качеством, скоростью, длиной контекста, batching и квантованием — Знание Linux, CUDA, SQL, Docker и Kubernetes — Способность довести модельное решение до устойчивой эксплуатации Условия: — Полная занятость — Возможность трудоустройства через российское юридическое лицо в штат или через согласованную аутстафф-модель — Основной формат — офис или гибрид — Для самостоятельных специалистов возможна распределённая работа из России — Итоговый грейд и масштаб ответственности определяются по результатам собеседования
Зарплата не указана
Обязательные требования: — Гражданство РФ, локация РФ — Высшее техническое образование (IT инженер/естественные науки) — Опыт в финтех — Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных и/или Data Lake от 3-х лет — Глубокое знание SQL (диалект Oracle), написание сложных запросов, чтение PL/SQL-кода — Опыт проектирования и разработки отчетности на базе MS SQL Reporting Services или Tableau — Опыт проектирования объектов БД, понимание принципов построения DWH — Навыки описания потоков загрузки данных в хранилища (DWH), составления технической документации (Source2Target, ТЗ) — Опыт работы с ETL-средствами, предпочтительно Informatica Power Center — Опыт работы с трекинг-системами, в частности JIRA Задачи аналитика: — Миграция данных: проектирование ETL-процессов (Informatica PowerCenter) для переноса исторических данных из старой системы в новую DWH — Разработка отчетности: создание дашбордов в Tableau или MS SQL Reporting Services для управленческой и регуляторной отчетности — Архитектура хранилища: разработка логической модели данных (ERD, C4) под требования регулятора и бизнеса; проектирование витрин данных — Интеграции: описание потоков загрузки данных (Source-to-Target mapping); настройка интеграции через REST API, Kafka или корпоративную шину сообщений (ESB) — Документация: подготовка ТЗ, технических спецификаций и схем взаимодействия между системами — Коммуникации: взаимодействие с бизнес-заказчиками, архитекторами и разработчиками для уточнения требований и реализации задач Условия: — Формат работы: удалённо — Вилка зарплаты до 265 000 рублей на руки О компании: Devquality — компания, которая помогает бизнесу выпускать надёжные и эффективные ИТ-решения, фокусируется на качестве на всех этапах: от проработки требований до проверки результата.
до 265 000 ₽
Задачи: - Работать с бэклогом продукта: исправление багов, доработка существующей функциональности и разработка новых фич - Погрузиться в существующий PHP-код и архитектуру монолитного приложения - Анализировать и описывать существующие компоненты, бизнес-логики и API - Подготавливать и актуализировать техническую документацию - Работать с базами данных, SQL-запросами, Git и Pull Request, участвовать в code review - Использовать AI-инструменты для анализа, документирования и рефакторинга кода - Взаимодействовать с разработчиками и другими участниками команды при постановке и реализации задач Требования: - Базовое знание PHP 8.x: синтаксис, типизация, свойства и методы объектов, основные конструкции языка - Понимание принципов ООП: инкапсуляция, наследование, полиморфизм - Базовое знание SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, фильтрация и сортировка данных - Понимание принципов работы реляционных баз данных - Знакомство со стандартами разработки PHP, желательно знание PSR-12 Условия: - Стажировка, полная занятость - График: 5/2 - Формат работы: на месте работодателя, удалённо или гибрид
60 000 – 60 000 ₽
«МТС Лидер» — программа на стыке бизнеса и AI для тех, кто хочет начать карьеру в одной из сильнейших команд рынка. На программе вы: — поработаете над реальным AI-проектом: запуск нового продукта, развитие существующего или трансформация бизнес-процессов; — защитите проекты перед топ-менеджерами; — прокачаете управленческие навыки и AI-экспертизу. От нас: — фаст-трек в управление: более 80% участников прошлого года перешли в штат на менеджерские позиции; — материальная поддержка при переезде в Москву из другого города; — поддержка куратора, трекера и AI-ментора. Ожидания: — от 1 года опыта в бизнес- / системном анализе, управлении проектами или работе на стыке бизнеса и IT; — опыт описания и оптимизации процессов, сбора требований и подготовки ТЗ; — практический опыт использования AI-инструментов в рабочих или проектных задачах; — опыт автоматизации процессов и внедрения IT / AI-решений; — понимание IT-систем, интеграций, BPMN / UML; — SQL, Jira / Confluence, а также опыт с данными или ML будут преимуществом.
от 160 000 ₽
Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду. • 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах.
Зарплата не указана
300 000 – 400 000 ₽