Требования к кандидату:
— Опыт работы DevOps-инженером от 7 лет;
— Установка и администрирование ОС Linux / Ubuntu / Talos;
— Работа на уровне железа/сети: обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга (bonding);
— Создание и поддержка кластеров: K8s, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone;
— Глубокое понимание принципов DevOps и выстроенных процессов CI/CD;
— Опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible) и оркестраторами;
— Уверенная автоматизация рутинных процессов на Python и Bash;
— Навыки написания скриптов автоматизации и опыт разработки веб-сервисов (API) на Python;
— Отличное владение Docker и Git;
— Опыт администрирования реляционных баз данных на уровне администратора.
Проект: Телеком
Требования:
Опыт работы DevOps от 7 лет
Установка и администрирование ОС Linux/Ubuntu/Talos
Обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга
Создание и поддержка кластеров Kubernetes, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone
Понимание принципов работы DevOps, процессов CI/CD
Опыт работы с системой управления конфигурацией Ansible
Опыт работы с оркестраторами
Автоматизация на Python, bash
Навыки работы с Docker
Умение работать с git
Опыт написания веб сервисов (api) на python
Написание скриптов по автоматизации на python
Опыт работы с реляционными БД на уровне администратора
Очень важен опыт с Apache Ozone
Условия:
ИП до 1300 руб/час (фуллтайм)
Сроки проекта: 6 мес (с возможной пролонгацией)
Гражданство РФ и локация РФ (удаленка)
Потребуется оформление по ТК РФ по совместительству для доступов
Требования:
— Опыт работы DevOps от 7 лет
— Установка и администрирование ОС Linux/Ubuntu/Talos
— Обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга
— Создание и поддержка кластеров Kubernetes, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone
— Понимание принципов работы DevOps, процессов CI/CD
— Опыт работы с системой управления конфигурацией Ansible
— Опыт работы с оркестраторами
— Автоматизация на Python, bash
— Навыки работы с Docker
— Умение работать с git
— Опыт написания веб сервисов (api) на Python
— Написание скриптов по автоматизации на Python
— Опыт работы с реляционными базами данных на уровне администратора
senior
1 600 – 1 600 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Формирование выгрузок с помощью SQL-запросов;
— Взаимодействие с разработчиками БД по вопросам качества данных;
— Анализ данных о поведении клиентов из информационных систем компании (БД, CRM, Hadoop), сегментирование, выявление паттернов;
— Взаимодействие и презентация результатов работы отделам продаж и смежным подразделениям;
— Создание дашбордов с метриками;
— Выявление проблем, построение простых моделей, поиск и выявление зависимостей для формирования гипотез об улучшениях бизнес-процессов и финансовых показателей компании;
— Дизайн и интерпретация A/B тестов.
Требования:
— Продвинутый уровень SQL (виды джойнов, подзапросы, аналитические функции, оптимизация запросов, оконные функции);
— Python (основные методы работы с данными, pandas);
— Знание инструментов визуализации (FineBI, Tableau, PowerBI);
— Знания в области A/B тестирования, подсчета стат. значимости экспериментов;
— Умение видеть за цифрами причины и суть явлений и выделять главное.
Плюсы:
— Опыт работы с PostgreSQL, Hadoop (Hive/Presto);
— Опыт работы с sales подразделениями.
Условия:
— Гибкий гибридный график;
— Корпоративный ДМС с первого месяца работы;
— Активная корпоративная жизнь, неформальные оффлайн-встречи, возможность командировок из другого города;
— Кофе в кофемашинах, чай, печенье, фрукты на кухне;
— Электронная корпоративная библиотека;
— Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в конференциях;
— Достойный уровень заработной платы;
— Аккредитация в Минцифры.
Задачи:
— разработка моделей по продуктам кредитов физических лиц (КФЛ) для Блока Финансы
— модели досрочного погашения кредитов/вкладов ФЛ на портфельном/клиентском уровне
— модели эластичности КФЛ
— модели рефинансирования КФЛ
— модели детекции аномалий по НОСТРО счетам
Обязанности:
— сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark)
— тестирование различных гипотез
— полный пайплайн разработки модели (бустинг, нейронные сети, временные ряды)
— общение с заказчиками и Data Engineer
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 2 лет
— образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике»
— глубокие знания в области теории вероятностей, статистики
— понимание алгоритмов ML-моделей (регрессии, классификации и т. д.)
— владение Python (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost и др.)
— будет плюсом владение одним из фреймворков DL, pyspark
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— офисный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (зависит от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Компания Centicore ищет опытного инженера DevOps для работы над централизованной MLOps-инфраструктурой.
Задачи:
— Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
— Адаптировать и разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр.)
— Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
— Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Требования:
— Опыт DevOps от 5 лет с инструментами docker, helm, jenkins/gitlab CI, python
— Желателен опыт ML/MLOps от 1 года с airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda
— Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет
— Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Условия:
— Удаленный формат работы в IT аккредитованной компании
— Оформление по ТК
— Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней в год и оплачиваемые больничные
— Предоставление техники (MAC, Windows)
— ДМС со стоматологией
— Компенсация хобби/спортзала/английского языка
— Компенсация профессионального обучения
— Возможность участия во внутренних программах компании и активностях
— Онлайн и оффлайн корпоративные мероприятия
— Программа лояльности Сентибонусы
Задачи:
— разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling)
— дообучение LLM моделей
— разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM
— формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений
— оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU
— работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
— организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования:
— опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных
— опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей
— опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
— опыт практической работы с LLM через API
— отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM
— опыт дообучения классических трансформеров и LLM
— практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений
— опыт prompt-engineering
Будет плюсом:
— работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark
— опыт постановки и проведения a/b тестов
— опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможен гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Написание документации и сбор требований
— Сбор, анализ и обработка требований
— Разработка проектной и технической документации (БТ и ТЗ для формирования баз данных в IT подразделениях)
— Подготовка постановки на дашборды и отчёты с использованием BI инструментов
— Сбор данных и построение хранилища данных для отчётности ЦБ РФ
— Сбор, формализация и автоматизация управленческой отчётности банка
Тестирование:
— Участие в тестировании и сдаче-приёмке работ подрядчика
— Корректировка и постановка новых задач
— Тестирование выполненных работ на соответствие БТ и ТЗ
Управление проектами:
— Курирование проектов по созданию и внедрению единого корпоративного хранилища данных на всех стадиях
— Проведение демонстраций и приёмо-сдаточных испытаний
Требования:
— Навыки написания документации и сбора требований
— Опыт подготовки постановки на дашборды и отчёты с BI инструментами
— Опыт работы с Oracle, Hadoop, Greenplum, Visiology
— Опыт проектирования хранилищ данных
— Знание современных ИТ-решений и услуг в области разработки ПО
— Интерес к изучению новых технологий и консультированию по внедрению ПО
Условия:
— Амбициозные задачи с возможностью профессионального развития и карьерного роста
— Гибкий график, возможность смешанного режима работы (гибрид/удалённо)
— Оформление по ТК РФ
— Полис ДМС (со стоматологией) после испытательного срока
— Офисы: Тёплый Стан, ул. Профсоюзная 125А; Пресненская Набережная 10с2
Задачи:
— Разработка ML-моделей и алгоритмов
— Вывод в production ML-моделей и расчетных модулей
— Аналитика на больших данных
— Поддержка реализованных решений
— Разработка ML-моделей и алгоритмов для прогнозирования временных рядов
Требования:
— продвинутые знания в области математики (мат.анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, мат.статистика)
— python: типы данных, структуры, ООП
— классический ML: задачи (классификация, регрессия), метрики, basic ML stack (pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL
— BigData stack (Hadoop, Spark, SparkML)
— умение работать с git, Jira, Confluence
Будет плюсом:
— знания в области финансов
— опыт продуктовой аналитики
— опыт работы с временными рядами (анализ, разработка моделей)
— опыт работы с LLM (langchain, langgraph)
— опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)
— опыт backend разработки
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— 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.
Задачи:
— работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
— разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
— проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
— выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
— обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 5 лет
— высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
— понимание теории вероятностей и статистики
— уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
— владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
— плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Разработка продуктовых и KPI-метрик для ключевых сервисов Яндекса.
— Ускорение производства продуктовых гипотез: сокращение времени подготовки, проведения и анализа экспериментов.
— Поддержка многоэтапных процессингов на десятки тысяч CPU-ядер.
— Развитие и ИИ-трансформация платформы, разработка company-wide фреймворков анализа данных.
Требования:
— Более трёх лет разработки на Python и C++.
— Системное мышление.
— Будет плюсом: знание YTsaurus, Hadoop, Spark, Flink, Kafka, тервер и статистика.
Условия и бонусы:
— Комьюнити, спортивные и книжные клубы, внутренние сообщества и другие корпоративные бонусы.
УдалённоmiddleМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 3 · Job Hunters