65
DevOps-инженерЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: Настраивать средства CI/CD для команды разработчиков;
Зарплата не указана
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: Настраивать средства CI/CD для команды разработчиков;
Зарплата не указана
Мы ищем Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer с сильным практическим опытом работы с Neo4j и Graph-RAG для проектирования и разработки графа знаний и расширенных возможностей работы с данными для платформы с большим объемом данных. Роль сочетает в себе Knowledge Graph Engineering, Graph-RAG, Data Engineering и архитектуру данных на AWS.
Зарплата не указана
Lead and develop a high-performing team Directly manage a team of Campaign Managers, each owning a distinct stage of the customer lifecycle.
170 000 – 190 000 $
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.
от 300 000 ₽
— Develop and maintain the current infrastructure and CI/CD pipelines using GitLab CI and ArgoCD; — Support application deployments to testing and production environments;
Зарплата не указана
Задачи: — Выстраивать стратегию бренда на 3–5 лет, разрабатывать годовой бизнес-план. — Управлять P&L бренда: продажи, валовая прибыль, маржинальность, маркетинговые инвестиции, эффективность затрат. — Достигать планов по выручке, доле рынка, прибыльности и ключевым бренд-KPI. — Работа с позиционированием, целевой аудиторией, архитектурой бренда и его долгосрочной конкурентоспособностью. — Управлять ассортиментом: роль каждого SKU/линейки, ввод новинок, реновации, вывод слабых продуктов, снижение каннибализации. — Формировать innovation pipeline исходя из потребительских инсайтов и будущих источников роста. — Определять 2–3 ключевых приоритета бренда на год и недопущение распыления ресурсов. — Выстраивать стратегии коммуникаций и выбор основных направлений поддержки. — Работать с рекламным и маркетинговым бюджетом: планирование, распределение, контроль и оценка эффективности. — Ставить задачи креативным, digital-, PR-, e-commerce-, trade- и другим командам. — Взаимодействовать с продажами, R&D, consumer insights, финансами, производством, закупками и другими подразделениями. — Управлять и развивать собственную команду. Требования: — Не менее 3 лет в роли лидера бренда / категории / business unit. — Общий опыт в маркетинге ориентировочно от 8–10 лет. — Релевантный опыт работы в beauty / personal care / cosmetics. — Опыт FMCG, управления крупными потребительскими брендами. — Работа с крупными брендами федерального масштаба. — Доказанный опыт роста бренда: доля рынка, продажи, penetration, profitability или существенное улучшение позиции бренда. — Самостоятельное управление P&L или значимой его частью. — Ответственность за крупные маркетинговые бюджеты. — Опыт разработки и реализации полноценной brand strategy. — Опыт управления большим ассортиментом и портфельными решениями. — Опыт успешных запусков новых продуктов. — Опыт работы одновременно с маркетингом, продажами, финансами, разработкой и supply. — Опыт управления командой, включая развитие сильных сотрудников и работу с недостаточной эффективностью. — Большой плюс — опыт трансформации бренда: репозиционирование, омоложение аудитории, premiumisation, сокращение портфеля, выход в новые категории или каналы. Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ. — Белая заработная плата (обсуждается индивидуально). — Премии по результатам работы. — Полностью оплачиваемый ДМС, включая стоматологию. — Скидки до 50% на продукцию компании. — Комфортный график: с 10:00 до 19:00 или с 09:00 до 18:00, по пятницам сокращённый день на 1 час 15 минут. — Гибридный формат работы после испытательного срока. — Офис в шаговой доступности от метро Тропарёво (Ленинский проспект, 119А). — Карьерный и профессиональный рост внутри компании. — Обучение на внутренних и внешних курсах. — Участие в корпоративных и волонтёрских проектах.
Responsibilities — Manage 3–4 Middle+ level vacancies simultaneously. — Conduct 25–30 candidate interviews per week.
800 – 1 500 $
-Build and deploy security tooling across endpoint management, supply-chain security, infrastructure, and application layers. -Identify and remediate security gaps across Tempo's production systems and development pipelines.
Зарплата не указана
Own positioning, messaging, and go-to-market for our products. Sit at the intersection of Product, Sales, Marketing, Delivery, and Customer Success — translating complex fintech tech into business value.
5 000 – 5 000 $
Задачи: — разработка и обучение ML-моделей, систем инференса, численных вычислений, оптимизация производительности и программирование на Python; — создание, решение, проверка и валидация сложных задач в области ML Engineering; — реализация или модификация ML-модели; — создание воспроизводимого процесса обучения или инференса; — оптимизация использования памяти или производительности; — поиск и исправление численных или системных ошибок; — проверка соответствия реализации требованиям по корректности и производительности; — разработка и проверка ML-моделей, training pipelines, inference-систем и вспомогательной инфраструктуры; — реализация компонентов моделей, data pipelines, систем оценки и численных методов; — создание воспроизводимых программных процессов с использованием Python и инструментов командной строки. Требования: — степень магистра или PhD; — опыт использования coding agents с Python в рабочем процессе; — уровень английского языка C1. Условия: — 15 часов в неделю; — оплата $80–$150 в час; — полностью удалённая работа с гибким графиком, специалист самостоятельно выбирает дни и часы работы, включая выходные при желании.
80 – 150 $
Задачи: — Погрузиться в продукт по управлению талантами и стать его маркетинговым экспертом. — Исследовать рынок Talent Management, конкурентов, тренды и потребности клиентов. — Формировать и развивать позиционирование продукта и его ключевые преимущества. — Сегментировать целевую аудиторию, роли ЛПР и ключевые боли клиентов. — Формировать value proposition для разных сегментов и сценариев использования продукта. — Участвовать в определении продуктовой стратегии и roadmap с точки зрения потребностей рынка. — Разработать и реализовать go-to-market стратегию. — Выстроить процесс постоянной лидогенерации. — Создавать sales kit: презентации, battle cards, кейсы, FAQ, материалы для переговоров. — Помогать продажам лучше объяснять ценность продукта клиенту и отстраиваться от конкурентов. — Участвовать в формировании продуктовых предложений, упаковке и коммерциализации новых релизов. — Проводить CustDev и глубинные интервью с HRD, руководителями функций и другими пользователями продукта. — Выявлять реальные Jobs-to-be-Done, боли и барьеры к покупке. — Анализировать обратную связь клиентов и превращать ее в продуктовые и маркетинговые гипотезы. — Следить за изменениями HR-рынка и понимать, как они влияют на спрос на Talent Management решения. — Совместно с контент-командой создавать контент, который помогает продавать продукт: кейсы, исследования, статьи, вебинары, лендинги, презентации. — Формировать продуктовые месседжи для разных каналов и аудиторий. — Работать с командой производства/маркетинга/продаж над привлечением качественного спроса. — Измерять эффективность маркетинга и связывать активности с бизнес-результатами. Требования: — Опыт продуктового маркетинга в HR-tech продуктах от 3 лет. — Опыт работы с B2B-продуктами и длинным циклом продаж. — Умение самостоятельно проводить конкурентный анализ, CustDev и исследования рынка. — Опыт создания позиционирования, value proposition и go-to-market стратегии. — Data-driven подход. — Умение превращать сложный технологический продукт в простое и убедительное предложение для клиента. — Будет большим преимуществом: опыт с Talent Management / Performance Management / Learning & Development / HR Analytics продуктами. — Опыт вывода HR-tech продукта или нового модуля на рынок. — Понимание российской специфики корпоративного HR. — Опыт работы с HRD / C&B / L&D / Talent Management руководителями. — Понимание HR изнутри рынка, умение ставить гипотезы и проверять их, коммуникация с клиентами и продавцами, умение обсуждать продукт с Product Manager и HRD, работа в условиях неопределенности, самостоятельность, ориентация на выручку, pipeline, adoption и product-market fit. Условия: — Официальное оформление и стабильный прозрачный доход. — Формат работы: офис или гибрид (территориально м.Алексеевская/Марьина Роща). — Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании. — Обучение: корпоративный университет, электронная библиотека, вебинары с экспертами, центр карьерного консультирования. — Сообщества: школа спикеров, дебат клуб, писатели Хабр, киберспорт. — Спорт: футбольный, волейбольный и баскетбольный клубы, частичная компенсация затрат на спорт. — Здоровье: ДМС, включая стоматологию и страхование родственников, врач в офисе, сервис «Понимаю» (психологические и юридические консультации). — Партнерские программы и скидки для сотрудников: магазины-партнеры, фитнес-клубы, образовательные платформы, досуговые мероприятия. — Собственный комфортный офис с местом для работы, спорта и отдыха: спортзал, салон красоты, летний коворкинг на крыше. — Питание: столовая, оборудованные кухни, кофейный киоск, вендинговые аппараты здоровой еды.
Sales Development Representative (SDR) — open Full-time (8 hours/day) · Reports to: Business Development Manager Position Purpose The Sales Development Representative (SDR) is responsible for filling the top of our sales pipeline with qualified leads. Requirements 1–3 years of experience in an SDR, lead generation, outbound sales or similar B2B role.
Зарплата не указана
Ищем аналитика, который работает на стыке системного анализа, продуктовой аналитики и experimentation. Основной фокус: — дизайн A/B-тестов — статистика A/B-тестов — работа с данными A/B-тестов — настройка и масштабирование процесса A/B-тестирования — работа с data pipelines — использование инструментов для экспериментов Системная составляющая: — работа с потоками данных — создание витрин данных — обеспечение качества данных — логика метрик — работа с платформами экспериментов — автоматизация процессов — взаимодействие с разработкой и QA Рассматриваются также сильные продуктовые и data-аналитики с опытом A/B-тестирования, даже если в резюме они не указаны как системные аналитики.
Зарплата не указана
Задачи: — масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов — рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность — настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA — анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык — развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов — контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность — проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов — разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов — автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов — развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation Требования: — от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов — практический опыт масштабирования experimentation-программ — хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size — опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др. — знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap — понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing — продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных — Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels — понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных — опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов — опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий — опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями — опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel — понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных Будет плюсом: — опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов) — навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд — опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации — знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов — опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
до 170 000 ₽
Задачи: — Руководить проектированием и развитием масштабируемых распределённых систем на Go — Отвечать за интеграцию и конфигурацию AI — от выбора моделей и интеграции API до prompt engineering и развертывания в продакшене — Переводить бизнес-цели в технические дорожные карты и планы поставки — Проводить архитектурные и код-ревью, наставлять старших инженеров — Представлять инженерную команду на встречах с внешними заинтересованными сторонами и оспаривать нереалистичные требования — Улучшать процессы CI/CD, наблюдаемости и инженерные процессы — Балансировать между кодированием, руководством командой и архитектурным контролем Требования: — 5–6+ лет коммерческого опыта с Go — 2+ года в роли технического лидера или ведущего инженера — Глубокие знания распределённых систем, микросервисов и конкурентности в Go (goroutines, каналы, синхронизация) — Практический опыт внедрения, настройки или интеграции AI/ML решений в продакшн-бэкендах, включая работу с LLM, RAG pipeline, OpenAI API, LangChain или аналогичными фреймворками — Опыт с CI/CD, облачной инфраструктурой и современными DevOps практиками — Высшее образование в IT — Готовность работать по CEST и использовать корпоративный ноутбук — Готовность выполнить live coding на Go во время интервью Условия: — Работа над долгосрочным продуктом с реальным бизнес-эффектом — Международная распределённая команда с коллаборативной культурой — Возможность взять ответственность за зрелое приложение — Гибкие условия работы и удалёнка
4 500 – 4 500 $
- Разработка и внедрение новых компонентов и модулей на Flutter. - Поддержка, рефакторинг оптимизация существующего кода.
280 000 – 330 000 ₽
About Glean: Glean is the Work AI platform that helps everyone work smarter with AI. It offers an advanced enterprise search evolving into a full-scale Work AI ecosystem with intelligent Search, AI Assistant, and scalable AI agents on a secure, open platform. It supports over 100 enterprise SaaS connectors, flexible LLM choice, and robust APIs, enabling organizations to govern, scale, and customize AI without vendor lock-in or costly implementation cycles. Glean redefines how enterprises find, use, and act on knowledge through its Enterprise Graph and Personal Knowledge Graph, delivering personalized, context-aware responses. Its AI agents automate work across teams by accessing broad data sources, resulting in measurable business impact such as faster onboarding, increased productivity, and smarter decisions. Recognized by Fast Company, CNBC, Bloomberg, Forbes, and Gartner, Glean serves customers across 50+ industries with 1,000+ employees in 25+ countries, integrating with platforms like Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, and GitHub. About the Role: Glean seeks an Enterprise Account Executive to drive new business and expand relationships within large enterprise accounts. Responsibilities include landing and managing multi-million dollar global accounts using Glean’s AI technology and knowledge graph to deliver business outcomes. You will: — Source and close new logos within a territory — Navigate complex organizations to identify executive sponsors and champions — Understand customer business objectives and perform value-driven sales cycles — Collaborate internally to advance deals and ensure customer success — Consistently deliver ARR revenue targets using a metric-based approach — Develop and execute sales strategies to generate pipeline and predictable bookings — Provide timely input to corporate functions — Create ROI and business justification reports based on data — Run tight POCs based on business success criteria About you: — 6+ years of closing experience in sales with a top performer track record — Ability to learn, pitch, and demonstrate a highly technical product in a fast-changing environment — Proven success closing complex deals and selling into complex organizations — Experience uncovering greenfield opportunities and building new territories — Experience building relationships and selling face-to-face to C-level executives — Knowledge of best-of-breed software, technical understanding of integrations, APIs, infrastructure management, security, and analytics — Experience selling technical SaaS and cloud-based software solutions — Basic understanding of search infrastructure is a plus — Experience working with multiple teammates including SEs, BDRs, PMs, Executives, and Engineers — Familiarity with target account selling, solution selling, and methodologies like MEDDIC and Challenger is a plus Location: This role is remote but requires the candidate to be based in Chicago. Compensation and Benefits: OTE range is $250,000 - $300,000 annually, determined by location, level, knowledge, skills, and experience. Some roles may be eligible for variable compensation, equity, and benefits. Benefits include competitive compensation, Medical, Vision, Dental coverage, generous time-off, 401k plan contributions, home office improvement stipend, annual education and wellness stipends, regular company events, and daily healthy lunches. Diversity and Inclusion: Glean is committed to an inclusive and diverse company, not discriminating based on gender, ethnicity, sexual orientation, religion, civil or family status, age, disability, or race. AI-First Mindset: AI fluency is core to Glean’s work culture. The interview process includes an AI-focused exercise or discussion to assess candidates' approach to AI integration in their role. Global Data Privacy Notice: Applicants agree to data processing as per Glean’s Privacy Policy and Applicant Arbitration Agreement by submitting their application.
We’re looking for a DevOps Engineer (Data Focus) to strengthen our Data Engineering team. This role is all about building and maintaining reliable, scalable, and observable data infrastructure that powers our trading research and production systems.
Зарплата не указана
Зарплата не указана
Зарплата не указана
250 000 – 300 000 $