60
Middle QA Automation Engineer• Manual & automated testing. • Design, execute and automate test cases.
Зарплата не указана
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
• Manual & automated testing. • Design, execute and automate test cases.
Зарплата не указана
– выполнять задачи полного жизненного цикла: от сбора требований до выкатки на установку в прод; – разрабатывать и дорабатывать витрины и решения, автоматизировать их через оркестраторы;
Зарплата не указана
• Проектировать и разрабатывать масштабируемые ETL/ELT-процессы для загрузки и трансформации данных в корпоративное хранилище (DWH) на базе стека Oracle; • Писать и оптимизировать сложные запросы SQL и хранимые процедуры PL/SQL;
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
What You'll Do: Design A.I.
1 000 – 1 000 $
Проект: команда развивает аналитические продукты и сервисы для внутренних пользователей и внешних клиентов Экосистемы банка. В рамках направления участвуют в развитии внутреннего продукта – Корпоративное хранилище данных на платформах Hadoop и Greenplum. Данные используются аналитиками банка для управленческой отчетности, моделирования, data science и автоматизированных процессов. Используются данные внутренних систем банка и внешних источников (Единый государственный реестр ЮЛ/ИП, база арбитражных дел, портал госзакупок и др.). Используемые инструменты: Hadoop, Greenplum, Oozie, Airflow, Nifi, Bash, Scala, Spark, Hive, Git, Jenkins, SonarQube. Требования: опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL). Задачи: — разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL); — поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчёта и эффективности использования вычислительных ресурсов; — повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и рисков, развитие системы логирования для промышленной эксплуатации, участие в решении инцидентов; — развитие системы контроля качества и автотестов. Условия: — возможность участия в интересном проекте; — профессиональный и карьерный рост в компании; — опыт работы в команде профессионалов; — уровень заработной платы обсуждается индивидуально; — формат работы офисный/гибридный в Москве; — перспективы профессионального развития в России и зарубежных представительствах.
Зарплата не указана
Andersen Lab is hiring a Full Stack QA Engineer (Python) for a project enhancing data science solutions and ensuring the quality and performance of machine learning models. 💦Experience in QA, predominantly in backend testing, with strong proficiency in Python (Pytest) for writing and maintaining automated test scripts for 3+ years.
Зарплата не указана
Анализ бизнес-требований. Взаимодействие с заказчиком для определения целей проекта и ключевых бизнес-показателей.
Зарплата не указана
В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.
Зарплата не указана
О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование Нам нужно: — Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить — Готовность влиять на продукт с первого дня — Мышление продуктом, а не выполнение задач — Готовность работать только за долю от компании — ML / Data Science / AI — Python и привычный ML-стек — работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей — ML-эксперименты и проверка качества результатов — самостоятельное исследование неизвестной области — интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем — recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models. Что предстоит делать ✔️создавать систему синтетических профилей данных ✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий ✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов ✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы ✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов ✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей ✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных ✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой Что предлагаем: — Удаленка — Гибкий график, part-time — Долгосрочное участие — Опционы — Маленькая команда, где слышат каждого — Продукт с большой миссией Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат
Зарплата не указана
Мы - компания Standard Data - образовательная компания, которая создаёт и реализует практические программы обучения в сфере AI, Data Science для корпоративных команд. Ищем бизнес-ассистента руководителя на частичную занятость - внимательного, организованного и ответственного человека, который поможет держать в порядке договоры, документы. Задачи: — Работа с типовыми договорами, отправлять договоры авторам и подрядчикам; — Запрашивать необходимые реквизиты и документы; — Контролировать сроки подписания и предоставления договоров, актов, приложений; — Отслеживать статусы договоров и дополнительных соглашений; — Поддерживать актуальный реестр договоров; — Ассистирование руководителю: выполнять текущие организационные поручения; контролировать выполнение отдельных задач и дедлайнов. Требования: — Опыт работы бизнес-ассистентом, помощником руководителя, координатором или специалистом по документообороту; — Опыт работы с договорами и закрывающими документами будет большим плюсом; — Внимательность к деталям и документам; — Системность и умение доводить задачи до конца; — Опыт работы с Codex или Claude; — Готовность много общаться в мессенджерах; — Умение самостоятельно контролировать сроки и напоминать другим; — Работа в Московском часовом поясе. Условия: — Удалённая работа; — Занятость 0,5 ставки; — Гибкий график; — Оплата до 80 000 руб.мес. (по итогам собеседования); — Понятный круг задач и зона ответственности; — Образовательная компания и интересные проекты в сфере AI и современных технологий; — Возможность постепенно расширять зону ответственности.
до 80 000 ₽
- Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов. - Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.
Зарплата не указана
Задачи: — Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников; — Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо; — Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений; — Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах; — Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг; — Руководить проектированием и внедрением решений; — Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот; — Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации; — Принимать участие в написании production-кода; — Контролировать соблюдение сроков и качества результатов; — Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки; — Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества; — Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения. Требования: — Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин; — Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет; — Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов; — Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию; — Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества; — Глубокое владение Python и SQL; — Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git); — Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum; — Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы; — Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery; — Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product); — Владение инструментами командной работы Jira и Confluence. Условия: — Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов; — ДМС со стоматологией, корпоративное обучение; — Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити); — Современные технологии и подходы к ведению проектов; — Работа в аккредитованной IT-компании.
Задачи: — Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru. — Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск). — Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM. — Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов. — Проведение A/B-тестов и анализ результатов. Требования: — Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление). — Опыт работы в Data Science от 3 лет. — Уверенное знание Python и SQL. — Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик. — Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур. — Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур. — Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных. — Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы. Будет преимуществом: — Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами. — Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis. — FastAPI, Docker. — Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей. — Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций. — Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей. Условия: — График работы: 5/2, гибрид. — Оформление по трудовому договору. — Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы. — Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики. — Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук). — Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Зарплата не указана
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
Задачи: — Руководство и наставничество в командах Data Science Требования: — Опыт работы в Data Science не менее 5 лет, предпочтительно в мобильных потребительских продуктах — Глубокие знания в области монетизации рекламы, оптимизации доходов или аналитики рекламы — Опыт работы с системами рекомендаций, персонализации или ранжирования — Продвинутые навыки Python и SQL — Экспертиза в машинном обучении, предиктивном моделировании, прогнозировании и прикладной статистике — Опыт работы с большими поведенческими наборами данных — Опыт руководства или наставничества в командах Data Science — Родной русский язык Будет преимуществом: — Знание AdMob, AppLovin, Unity Ads, ironSource — Опыт с MLOps и облачными платформами AWS, GCP, Azure — Знания в области LLM и генеративного ИИ
Зарплата не указана
Задачи: - Развивать ядро матчинга: retrieval кандидатов по текстовым, картиночным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар, работать с атрибутами товаров - Улучшать NLP-часть пайплайна с учетом специфики оптовых товаров: обработка названий, извлечение атрибутов из описаний, дообучение эмбеддинг-моделей - Доводить решения до прода и отвечать за них Требования: - Сильное понимание NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск, опыт дообучения моделей под свою задачу - Опыт в задачах матчинга - Опыт в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в продакшен от 3-х лет - Уверенные знания Python, ML-стека, SQL - Умение выбирать решение под задачу: не использовать нейросеть там, где достаточно эвристики, и наоборот - Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning), LLM/VLM в задачах классификации/ранжирования будет плюсом
Зарплата не указана
О компании и роли Продуктовая mobile game-компания с многомиллионной аудиторией и сильной рекламной моделью монетизации. Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду. Почему стоит рассмотреть • Влияние на ключевые продуктовые метрики: ad revenue, engagement, retention и LTV • Большие объёмы behavioral data и реальные production ML-задачи • Возможность влиять на Data Science roadmap, технические решения и развитие команды • Работа на стыке Data Science, Product, Engineering и Ad Monetization Важно • 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer / mobile-продуктах • Обязателен опыт в advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics • Опыт с recommendation, personalization или ranking systems • Сильный Python и SQL • Опыт с ML-моделями, A/B-тестированием и applied statistics • Опыт работы с большими behavioral datasets • Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists
Зарплата не указана
О компании и команде AGIMA — крупнейший интегратор digital-решений в России с одной из сильнейших команд разработки. С 2006 года выпущено более 700 крупных проектов. Среди заказчиков X5 Retail Group, МегаФон, АльфаСтрахование, Леруа Мерлен, MARS, O’Stin, Спортмастер, М.Видео и другие. Принципы работы: - В любой коммуникации люди на первом месте. - Регламенты должны помогать, а не ограничивать. - Жесткая субординация — не про нас. - Играем на стороне клиента. Ищем Senior Project manager в команду, занимающуюся оптимизацией промо-активностей и развитием модуля прогнозирования. Ожидания от кандидата: - 3–5 лет управления крупными ИТ-проектами от инициации до промышленной эксплуатации; уверенное владение классическими и гибкими методологиями. - Практический опыт внедрения или глубокое понимание pricing / promo / revenue management. - Понимание ML- и аналитических решений: постановка задач data science-команде, контроль качества моделей (MAPE, bias), понимание цикла разработки ML. - Опыт внедрения решений в корпоративный ландшафт: DWH, ERP, витрины данных, API-шлюзы; понимание ETL/ELT, витрин промо-историй и мастер-данных товаров/магазинов. - Опыт работы с топ-менеджментом и бизнес-заказчиками, умение объяснять технические ограничения моделей на языке бизнеса. Условия работы: - Работа в аккредитованной IT-компании. - Двухэтажный лофт в центре Москвы с собственным баром: 10 минут пешком от метро. - Удалёнка. - Гибридное посещение: вместе решим, когда из дома, а когда из офиса. - График 5/2 с 10 до 19 часов, с возможностью подстроить часы работы. Бонусы: - Крупные заказчики, интересные кейсы, нетривиальные задачи. - Профильные конференции: оплатим дорогу и участие. - Бесплатные билеты на ежегодный забег для ИТ-специалистов RUNIT. - Обучение по профильным направлениям: собственные курсы для UX-дизайнеров, тимлидов, проджект-менеджеров и т. д. - Вечеринки и атмосфера: офисные и выездные мероприятия, ежегодный AGIMA camp.
до 185 000 ₽
Зарплата не указана