Вакансии

Бэкенд на Go — микросервисы, аутентификация, API-ключи, сборщики данных — и исследования: почему резолвер ответил так, где протекает прокси, что видно по DNS-запросам. Про многое из этого в интернете не написано — придётся ставить стенд и смотреть.

70 000 – 170 000 ₽

Задачи: — Управлять стратегией email-канала, обеспечивая доход и влияя на LTV, удержание и расширение продуктов airSlate — Определять стратегию email и push-уведомлений в соответствии с продуктовой и маркетинговой стратегией — Руководить инициативами по предотвращению оттока и возврату клиентов через email и push-уведомления как скоординированными программами — Формировать дорожную карту email на 2026 год и далее, анализировать текущие программы, выявлять пробелы и приоритеты — Определять роль email в мультиканальной оркестрации, устанавливать границы и взаимодействия с другими каналами — Переводить поведенческие сигналы, прогнозы оттока и классификации жизненного цикла в сегментацию и триггеры программ — Определять требования к данным для email-программ, взаимодействовать с командой инженеров данных — Отвечать за вклад команды в модель атрибуции дохода, сотрудничать с командами данных для определения KPI — Вести дашборды email и согласовывать их с жизненным циклом для точного отражения вклада email в доход — Использовать генеративные и агентные AI-инструменты для персонализации и автоматизации на масштабной базе подписчиков — Управлять и развивать команду из трех специалистов по email-маркетингу, устанавливать приоритеты и коучить — Координировать работу с командами разработки email, данных, генерации спроса и продуктовых команд — Поддерживать и развивать автоматизированные email-цепочки по четырем продуктам, с правом перестраивать или закрывать программы — Обеспечивать доставляемость email и здоровье списков на масштабной базе подписчиков Требования: — Более 5 лет опыта в email-маркетинге на уровне старшего специалиста или руководителя, предпочтительно в B2C или B2B SaaS/подписочных продуктах — Опыт полного цикла владения программой email или удержания/жизненного цикла: стратегия, дизайн путей, логика сегментации, KPI — Знание моделей атрибуции и влияния окон атрибуции на показатели email — Опыт использования поведенческих данных и прогнозных моделей для сегментации, например, оценка оттока или классификация жизненного цикла — Практический опыт работы с крупными платформами маркетинговой автоматизации или email (Braze, Klaviyo, Iterable, Marketo, HubSpot или внутренние аналоги) — Опыт кросс-функционального взаимодействия с продуктовыми и дата-сайенс командами — Стратегическое мышление на уровне программ, а не только кампаний — Сильные аналитические навыки, умение работать с дашбордами и данными из хранилищ — Понимание доставляемости email и здоровья списков на базе более 100 тысяч подписчиков — Высшее образование в маркетинге, коммуникациях, бизнесе или эквивалентный опыт — Английский язык на уровне Upper-Intermediate (B2) или выше, устный и письменный Преимущества: — Опыт работы в мультипродуктовой или мультибрендовой среде Условия: — Гибкий рабочий график, возможность удаленной и гибридной работы — Возможность работать из офисов в США, Польше, Румынии, Украине или удаленно из многих стран — Конкурентная зарплата с учетом локальных условий и опыта, бонусы по результатам и опционы — Профессиональный рост и обучение через курсы, конференции и ресурсы — Поддержка карьерного роста и внутренней мобильности — Комплексные льготы, включая медицинское страхование, программы здоровья и фитнеса — Квартальные дни ментального здоровья для отдыха и восстановления — Культура, поддерживающая баланс работы и жизни, включая гибкость для родителей, клуб для детей, семейные мероприятия и pet-friendly — Участие в благотворительных инициативах через программу airSlate Care — Открытая коммуникация на всех уровнях, включая сессии с CEO — Компания равных возможностей, поддержка при необходимости адаптации в процессе отклика

42 500 – 72 250 $

- Опыт сбора и уточнения требований. - Опыт работы системным аналитиком от 3-х лет.

до 180 000 ₽

📍 Опыт работы с системами автоматизированного тестирования Selenium / Playwright от 3 лет. 📍 Разработка автоматизированных интеграционных тестов на Python или Java с использованием Selenium/Selenide/Playwright.

до 155 000 ₽

-Разработка и поддержка моделей данных в dbt. -Проектирование аналитических сущностей и витрин.

Зарплата не указана

• Искать точки роста. Разбираться, где и почему сценарий работает недостаточно хорошо.

Зарплата не указана

Задачи: — проектировать ML-системы для ценообразования, промоаллокации и прогнозирования спроса — анализировать эксперименты — встраивать модели в продукт

Зарплата не указана

Проект: система поддержки принятия решений для мониторинга и своевременного информирования Требования: - Высшее образование - Опыт углубленного использования ИИ в работе (работа с ИИ-агентами, знание MCP) - Опыт сбора и подготовки бизнес-требований и описания процессов - Опыт описания моделей данных ИТ-систем (до атрибутов сущностей) - Опыт проектирования пользовательских интерфейсов и UX-схем - Опыт применения методологий функционального, информационного и процессного моделирования во всех указанных нотациях: eEPC, BPMN, UML - Опыт применения всех указанных подходов к проектированию и интеграции enterprise-решений: SOA, SOAP, MQ, клиент-серверная архитектура, веб-сервисы - Опыт написания тестовых сценариев и участие в их автоматизации - Опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira - Опыт работы как в каскадных (waterfall), так и в гибких методологиях (Agile и/или DevOps и/или Scrum) разработки

160 000 – 200 000 ₽

Мы ищем: Талантливого NLP-разработчика на стажировку, которому предстоит работать над интересными высоконагруженными проектами. Требования: — Опыт разработки на Python от 1–2 лет; — Базовое понимание LLM и AI-агентов; — Практический опыт или уверенное понимание RAG-подхода; — Опыт работы с векторными БД или embeddings (FAISS / Qdrant / аналоги — базовый уровень); — Опыт backend-разработки (FastAPI / Flask); — Понимание REST API, JSON, асинхронности; — Готовность развиваться в AI-направлении. Будет плюсом: — Опыт работы с LLM API (OpenAI / open-source модели); — Знакомство с LoRA / PEFT (pet-проекты, эксперименты); — Базовый опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS); — Docker (базовый уровень); — Pet-проекты с AI-агентами или RAG. Условия: — Работа в команде экспертов; — Широкий технологический стек, сотни проектов; — Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби; — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии; — Организована удалённая работа, при этом есть просторные офисы с зонами коворкинга; — Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack; — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка; — Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills; — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании; — Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников. Дополнительно: — Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации, осуществляющей деятельность в области информационных технологий от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3

Зарплата не указана

Про нас: В нашей ML-команде сейчас 5 человек. Мы работаем над: • AI-агентом для работы с облачным хранилищем и документами; • сервисом извлечения данных из контрактов и счетов; • RAG-базой знаний по Fileforce для клиентов; • системой поиска аномалий в пользовательских логах. В разработке активно используем современные AI-инструменты и кодинговые агенты (Claude Code, Codex) Задачи: • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов Требования: • высшее техническое образование (диплом потребуется для оформления японской рабочей визы) • 3+ года опыта в Machine Learning; • опыт самостоятельного ведения проектов; • опыт с agentic/RAG-системами будет большим плюсом; • опыт разработки с помощью кодинговых агентов; • интерес к новым AI-технологиям и готовность постоянно разбираться в новых подходах; • английский на уровне свободного чтения технической документации • релевантный опыт с частью стека и способность быстро осваивать новое: LangGraph, DeepAgents, FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse, Docker, vLLM, OpenAI API, AWS S3, Langfuse, OpenTelemetry, MCP, Redis, AWS SQS. Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: работа преимущественно с данными (файлами различных форматов) компаний из хранилища через внутреннее API, AWS S3, Elasticsearch 2. Железо: на текущий момент преимущественно AWS инфраструктура, аренда VM под проекты и доступ к моделям по API. При экономической эффективности - собственное развертывание. Для работы: ПК в офисе, подключение к AWS VM по ssh, простой ноутбук для удаленной работы 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Сейчас в компании упор на ML проекты, поскольку наша команда отвечает за все ML проекты, то влияние и высокие ожидания от проектов у руководства. 4. Уровень развития Data Science в компании? Запущено несколько крупных проектов, настроена основная инфраструктура/пайплайны (разработка, интеграция с внутренними сервисами, мониторинг, базовая аналитика, практика работы с кодинговыми агентами и тд), при этом улучшение процессов и вовлечения ML проектов в процессы компании продолжается. 5. Роль дата сайентиста: ДС-ы участвуют в проработке и реализации полного цикла проектов/фичей совместно с бэкенд и фронтенд командами 6. Бэкграунд у вашего руководителя? linkedin https://www.linkedin.com/in/nikita-vasilenko-ds/ 7. Как часто вам будут мешать работать? Daily meetings 15-20 мин + обсуждения прогресса/фичей внутри команды по мере необходимости 8. Карьерный рост: рост по зп возможен в рамках ежегодного планирования бюджета 9. Prod/Research: Prod 90% 10. Функция сервиса или лидера? На данном этапе сервисных функций больше.

- Search for and attract new affiliate partners in Tier 1 and Tier 2 GEOs. - Communicate with existing affiliates and support daily cooperation.

Зарплата не указана

-Разработкой микросервисов управления данными Модели Космической Системы. -Разработкой пайплайнов обработки данных ETL/ELT.

Зарплата не указана

• Разработка backend-сервисов на Python и Java; • Интеграция LLM, внешних API и MCP-инструментов;

от 200 000 ₽

- Разработка backend-сервисов на Python и Java. - Интеграция LLM, внешних API и MCP-инструментов.

1 500 – 1 700 ₽

— Операционное управление PSP-направлением и ответственность за результат. — Аудит и оптимизация текущих платежных и операционных процессов.

Зарплата не указана

— предстоит вести задачу полностью, от идеи до продакшна; — разработка и развитие компонентов платформы целиком;

Зарплата не указана

Команде нужен профессионал, способный управлять проектами интеграции новых активов в текущий бизнес: от диагностики процессов и унификации отчётности до управления изменениями и взаимодействия со стейкхолдерами.

Зарплата не указана

- Переписать веб-компонент анализа движений в нативный RN-модуль. - Написать нативные слои на Swift (iOS) и Kotlin (Android).

Зарплата не указана