Вакансии

Location: Москва Workplace: гибкий Команда VK расширяется и ищет старшего инженера по ручному тестированию. Задачи Тестировать пользовательские сценарии на Android, iOS, web и mobile web Проверять новые функциональные возможности и исправление ошибок, проводить приёмочное и регрессионное тестирование на всех поддерживаемых платформах Участвовать в проработке требований до начала разработки (выявлять неучтённые сценарии и риски, определять критерии качества и т. д.) Определять приоритеты и объём проверок с учётом рисков, критических пользовательских сценариев и доступного времени Использовать AI-инструменты для анализа требований, подготовки тестовых сценариев и диагностики проблем, проверять корректность полученных результатов Готовить тестовую документацию и поддерживать её в актуальном состоянии Оперативно разбирать и анализировать проблемы, с которыми сталкиваются коллеги и пользователи, взаимодействовать с командой поддержки и смежными командами Оценивать готовность изменений к релизу совместно с командой: сообщать, что проверено, какие риски остаются и как они влияют на выпуск Сопровождать запуск функциональности: отслеживать возникающие проблемы, участвовать в разборе инцидентов и контролировать исправления Участвовать в развитии процессов тестирования и автоматизированного покрытия совместно с командой, предлагать улучшения с учётом метрик качества Требования Глубокие знания и практический опыт тестирования мобильных приложений (Android/iOS) и веб-приложений от пяти лет Знание основных принципов, техник и видов тестирования ПО Опыт тестирования frontend, backend/API и интеграций со сторонними сервисами Умение анализировать требования, находить неточности и оценивать возможные риски Практический опыт применения AI-инструментов в тестировании и умение критически оценивать их результаты Умение сопоставлять логи, сетевые запросы и поведение приложения, локализовать проблемы на стороне клиента, backend и интеграций Внимательность к деталям, способность аргументированно оценивать качество реализованной функциональности Опыт подготовки тест-планов, чек-листов, тест-кейсов и оформления баг-репортов Владение инструментами тестирования и отладки: Postman или аналоги, снифферы трафика (Charles, Proxyman, Fiddler), инструменты Android/iOS (ADB, Logcat, Android Studio, Xcode) и DevTools браузера Самостоятельность, коммуникабельность и ответственность за результат Знание SQL и опыт работы с базами данных будут плюсом

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Мы развиваем крупнейший российский видеосервис VK Video Player, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей. Перед нами амбициозная задача — развивать продукт, который будет № 1 в России, а также обеспечивать его высокое качество. Наша команда активно работает над тем, чтобы миллионы пользователей каждый день получали стабильный и качественный опыт просмотра видео. Задачи Тестировать видеоплеер и связанные пользовательские сценарии на Android, iOS, web, mvk Проверять новый функционал, фиксы багов, проводить регрессионное тестирование в мобильных приложениях Участвовать в проработке требований: выявлять неучтённые сценарии, риски и критерии качества Готовить и поддерживать тестовую документацию в актуальном состоянии Оперативно разбирать и анализировать проблемы коллег и пользователей, взаимодействовать с командой поддержки Участвовать в развитии процессов тестирования в команде и повышении качества продукта Требования Коммерческий опыт тестирования мобильных приложений (Android/iOS) и веб-сервисов Понимание пользовательских сценариев видеоплеера на разных платформах Базовое понимание видеотехнологий: форматов и кодеков, разрешений, качества воспроизведения, особенностей адаптивного стриминга Знание основных принципов, техник и видов тестирования ПО Опыт тестирования frontend, backend/API и интеграций со сторонними сервисами Умение анализировать требования, находить неточности и оценивать возможные риски Внимательность к деталям, способность аргументированно оценивать качество реализованной функциональности Опыт подготовки тестовой документации: тест-планов, чек-листов, тест-кейсов, заведение баг-репортов Знание SQL и опыт работы с базами данных Уверенное владение инструментами тестирования и отладки: Postman, Charles, Fiddler или аналогами Самостоятельность, коммуникабельность, ответственность за результат

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов людей. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Ищем Android-разработчика, готового к масштабным задачам и к активному участию в жизни продукта. Задачи Разрабатывать приложение VK Видео для Android и Android TV Cоздавать новые возможности продукта, реализовывать смелые UX-эксперименты Cледить за работоспособностью сервиса и устранять технический долг Взаимодействовать с командой менеджеров, дизайнеров, аналитиков и тестировщиков Принимать участие в планировании, обсуждении проектов Требования Вы отлично знаете Kotlin Хорошо знаете платформу Android Знаете классические алгоритмы и структуры данных Обладаете навыками профилирования Пишете Unit- и UI-тесты Работали с аудио или видео на мобильных устройствах Готовы активно участвовать в развитии проекта

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — команда VK Видео Live. Занимаемся продуктовой разработкой приложения VK Видео Live Android для смартфонов, планшетов и ТВ. Помимо этого, развиваем SDK для просмотра стримов и интегрируем его в другие продукты компании, например VK Видео или ВКонтакте. Наш стек: Минимальная версия Android — Android 8.0 (или Android SDK 26) Язык — Kotlin Архитектура — MVI, библиотека для архитектуры — MviKotlin Многопоточность / асинхронная работа — Kotlin Coroutines / Kotlin Flow Сеть — Retrofit / OkHttp / WebSockets (Centrifuge) DI — Dagger 2 / Hilt Загрузка картинок — Glide Навигация — Modo UI — Android Views / XML, постепенно используем Jetpack Compose Задачи Разработка новых фич для зрителей в мобильном приложении Разработка новых фич для стримеров в мобильном приложении Разработка и проектирование SDK единого стриминга Поддержка и развитие существующего UI на Android Views / XML Написание UI- и unit-тестов Проведение код-ревью Взаимодействие с командами бэкендеров, менеджеров, дизайнеров, аналитиков и тестировщиков Требования От трёх лет опыта коммерческой Android-разработки Знание Kotlin Знание Android SDK Опыт работы с Kotlin Coroutines и Flow Знание классического Android UI на базе Views и XML и опыт работы с существующим View-based кодом Будет плюсом Понимание однонаправленных архитектур (MVI) Знание Jetpack Compose Опыт разработки Android SDK / библиотек Опыт работы с WebSockets

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной платформой в рунете по количеству пользователей, объёму, форматам и времени потребления. Сообщества ВКонтакте — один из ключевых драйверов продукта. Их создают музыканты, магазины, блогеры и наверняка даже ваши знакомые. Сообщества позволяют авторам, публикующим контент и размещающим товары и услуги, находить свою аудиторию. Мы разрабатываем всё, что связано с сообществами: инструменты для их ведения, роста и монетизации, каталоги, витрины, админки и многое другое. Ищем руководителя группы, который будет вместе с нами развивать продукт для пользователей и авторов. Задачи Руководить группой из четырёх iOS-разработчиков Работать над созданием и поддержкой инструментов для размещения материалов, монетизации и администрирования сообществ Улучшать навигацию, каталог, оформление и бизнес-инструменты в сообществах Планировать и вести технические проекты, улучшающие скорость разработки, продуктовые и технические метрики Обеспечивать реализацию продуктовых фич Распределять нагрузку в рамках своей группы Обеспечивать наём и развитие разработчиков Требования Вы занимались iOS-разработкой от пяти лет Имеете большой опыт разработки клиент-серверных приложений Уверенно проектируете их архитектуру Хорошо знаете платформу iOS и стандартные фреймворки Отлично владеете Swift и Objective C Понимаете UIKit, умеете верстать кодом Работали с многомодульными проектами Умеете читать чужой код и находить информацию, разбросанную по разным источникам Стремитесь привносить в разработку процессные и технические улучшения Будет плюсом Имеете опыт руководства (линейное/функциональное, техническое лидерство, наём, встречи 1-1, построение планов развития) Ведёте или вели сообщество ВКонтакте (или в другой социальной сети)

Location: Москва Workplace: гибкий Команда OK объединяет сотни специалистов разработки, дизайна, маркетинга, машинного обучения, поддержки пользователей и не только. Каждый из нас влияет на то, каким увидят ОК миллионы пользователей. Задачи Проектирование и разработка новых функциональных возможностей рекламной монетизации в проекте Игры ОК Участие в интеграционных проектах по рекламной монетизации в рамках всей VK, реализация общих задач с командой VK AdTech Участие в развитии платформы Игры в ОК Интеграции с различными рекламными движками Работа с единым SDK Требования Опыт работы в Android-разработке от двух лет Отличное знание Java и Kotlin Знание SOLID принципов и MV* паттернов Опыт работы с Jetpack Compose Умение проектировать архитектуру сложных модулей и подсистем Умение работать совместно с разработчиками других модулей и SDK Умение и желание работать над сложными задачами Умение оценивать задачи и соблюдать сроки Будет плюсом Опыт работы с рекламными сервисами.

Location: Москва Workplace: гибкий Команда мобильной разработки в отделе SDK игр и приложений VK. Мы делаем Android SDK платформы VK Mini Apps — то, благодаря чему мини-приложения и игры работают внутри VK и партнёрских приложений: WebView-хостинг, JS-мосты VK Bridge, вход через VK ID, платежи, каталог. Задачи Развитие Android-части SDK Клиентские фичи платформы: каталог мини-приложений и игр, витрина сервисов Ускорение запуска и работы мини-аппов Безопасность платформы: изоляция мини-аппов, работа с правами на камеру, микрофон и геолокацию SRE-практики в SDK: метрики здоровья, алерты, crash-free, инцидент-менеджмент Требования 3+ года коммерческой разработки под Android, уверенный Kotlin RxJava и (или) Coroutines, Compose и классический View-стек Понимание MVVM/MVI, опыт в многомодульных проектах Умение вести задачу от обсуждения до релиза и договариваться со смежными командами Будет плюсом Опыт разработки SDK или библиотек: публичный API, версионирование Опыт с WebView и JS-интерфейсами, автотесты Большие монорепозитории, Gradle (Kotlin DSL)

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — группа мультимодальных контентных моделей в отделе экспериментальных технологий AI VK. Мы разрабатываем технологии глубокого понимания контента и применяем их для развития рекомендательных систем ВКонтакте. Мы строим модели, которые извлекают содержательные представления из постов, клипов, длинных видео и музыкальных треков, объединяя информацию из текста, изображения, видеоряда, речи и звука. Эти представления используются для поиска похожего контента, построения признаков, классификации и улучшения качества рекомендаций в продуктах VK. Основные направления нашей работы — базовые embedding-модели для представления контента, мультимодальные модели и контентные классификаторы. Мы исследуем современные архитектуры, обучаем собственные модели на больших внутренних датасетах и доводим их до применения в продуктовых рекомендательных системах. Позиция находится на стыке ресёрча и инженерии: от чтения статей, построения датасетов и постановки экспериментов до масштабного обучения, оптимизации инференса и проверки моделей в A/B-тестах. Стек: PyTorch YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM Распределённое обучение и multi-GPU inference Python, C++, Go Задачи Разрабатывать и обучать базовые embedding-модели для текста, изображений, видео, речи, звука и музыки Разрабатывать мультимодальные модели и контентные классификаторы Исследовать архитектуры и методы обучения представлений: metric learning, contrastive learning, self-supervised и supervised learning Строить датасеты и бенчмарки для оценки качества моделей и проводить масштабные экспериментальные исследования Адаптировать модели под задачи retrieval и рекомендательных систем Интегрировать модели в продуктовые механики рекомендаций постов, клипов, видео и музыки Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B-тесты, анализировать метрики и мониторить качество Постоянно разбирать свежие статьи и идеи из индустрии и академической среды, воспроизводить перспективные подходы и проверять их на наших задачах Настраивать пайплайны сбора и разметки данных, работать с асессорами и синтетическими данными: проектировать инструкции, контролировать качество и проводить калибровки Требования Опыт разработки, обучения и внедрения DL-моделей Уверенное знание теории машинного и глубокого обучения Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Умение проектировать корректные эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО Владение современными практиками совместной разработки с кодовыми агентами: умение эффективно декомпозировать задачи для агентных инструментов, контролировать и ревьюить сгенерированный код Умение самостоятельно разбираться в новых предметных областях, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Готовность работать как с исследовательской частью задачи, так и с её инженерной реализацией Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе Опыт работы с embedding-моделями, metric learning, contrastive learning или representation learning Опыт работы с мультимодальными моделями, VLM, audio-language моделями, video encoders или foundation-моделями Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео Опыт self-supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или нескольких узлах Опыт оптимизации DL-моделей: профилирование, квантизация, дистилляция, уменьшение размерности представлений Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков для ML-моделей Публикации на профильных ML-конференциях или сильный исследовательский бэкграунд

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем ML-инженера в команду рекомендаций Ленты социальной сети Одноклассники. Команда развивает персонализацию постов, фотографий и видео, повышает вовлечённость пользователей, помогает авторам находить свою аудиторию и делает Ленту более разнообразной. Задачи Разработка факторов и моделей ранжирования Обучение и внедрение ML-моделей в production Развитие высоконагруженных сервисов рекомендаций Проведение и анализ A/B-тестов Требования Опыт работы ML-инженером от двух лет Знание алгоритмов машинного обучения и принципов построения рекомендательных систем Опыт промышленной разработки на Java Понимание принципов работы высоконагруженных систем Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем и моделей ранжирования Опыт проведения и анализа A/B-тестов Опыт работы с YTsaurus, CatBoost, Spring и Java

Location: Москва Workplace: гибкий VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем руководителя в команду вертикалей рекламы, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область — реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Руководить командой: наём, развитие, performance review Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды Повышать эффективность рекламы при помощи ML-алгоритмов Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме Требования Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет Опыт развития команды, проведения code review Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Знание алгоритмов и структур данных Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Москва Workplace: гибкий Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии удобнее и персональнее для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем старшего ML-разработчика, который будет развивать киносериальные рекомендации: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев Задачи Развивать рекомендации для фильмов, сериалов, детского контента, ТВ-шоу и тематических подборок, а также разрабатывать механизмы матчинга и дедупликации контента Обеспечивать стабильную работу ML-решений в высоконагруженном рантайме Проводить A/B-эксперименты и принимать решения на основе данных Взаимодействовать с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы Требования Вы имеете от трёх лет опыта разработки ML-решений Уверенно пишете код на Python, Java или C++ Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками и A/B-тестами Готовы брать на себя сложные технические задачи и доводить решения до продакшена Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга и дедупликации контента Имеете опыт оптимизации ML-рантайма и production-инфраструктуры

Location: Москва Workplace: Офисный Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься end-to-end развитием киносериальных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев Задачи Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Требования Руководили ML-командой не менее двух лет Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++ Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Имеете опыт работы с большими данными Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете: по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Видеовитрина с различными категориями, высоконагруженные трансляции, аналитика и десятки миллионов пользователей — это всё про нас. Мы — Авторский блок VK Видео. Создаём и развиваем инструменты, которыми авторы пользуются каждый день: от загрузки и публикации видео до управления контентом, оформления канала и анализа статистики потребления контента авторов. Наши задачи — это сочетание разработки продуктовых фич, работы с высоконагруженными сервисами и решения сложных технических задач. Мы работаем с большими объёмами данных, развиваем аналитику потребления контента, обеспечиваем стабильность загрузок и создаём удобный авторский опыт на десктопе и в мобильных браузерах и приложениях. Почему у нас интересно: Ты будешь работать над продуктом с большой аудиторией, решать разнообразные инженерные задачи и видеть реальное влияние своей работы на опыт авторов У нас есть место как для запуска новых фич с нуля, так и для архитектурных улучшений, оптимизации производительности и развития технической платформы Задачи Заниматься продуктовым и техническим развитием видеосервисов и системы аналитики для них Развивать API-сервис видео Интегрировать технологии работы с видео в существующую инфраструктуру Улучшать платформу видео с нагрузкой в миллиард ежедневных просмотров Работать над платформой трансляций, которая выдерживает трафик до 3 Тбит/сек и 1,8 млн онлайн-просмотров Требования Вы разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных Работали с JS и React Понимаете, что такое настоящий highload, и готовы драться за каждую миллисекунду Представляете принцип работы с масштабируемыми нагруженными системами — вам знакомы слова балансировка, шардирование и репликация Можете разобраться в том, что написали другие разработчики (да-да, старого кода у нас много) Командный игрок — с вами комфортно общаться, вы умеете договариваться с коллегами из своей и других команд

Location: Москва Workplace: Офисный Команда контекстных рекомендаций в VK Клипах отвечает за персонализацию коротких видео с учётом интересов пользователя в других продуктах VK. Сейчас наш основной фокус — клипы в VK Видео: мы используем информацию о просмотре длинных видео, чтобы лучше понимать предпочтения зрителя и рекомендовать ему интересные клипы. Наша задача — учитывать контекст продукта, в котором человек смотрит клипы, и помогать ему находить подходящий контент. Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься полным циклом развития контекстных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, находить полезные сигналы из других продуктов, формулировать и проверять гипотезы, обучать и внедрять модели, проводить A/B-эксперименты. Предстоит определять техническое развитие направления, развивать команду и вместе со смежными командами улучшать качество рекомендаций. Задачи Руководить командой: наём, развитие, performance review Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме Требования Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет Опыт развития команды, проведения code review Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание классических методов машинного обучения и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Знание алгоритмов и структур данных Опыт разработки рекомендательных или поисковых систем

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим фундамент для работы с базами данных внутри VK. Наша команда отвечает за инфраструктуру, автоматизацию и внутренние сервисы. Мы создаём платформенные компоненты, которые позволяют эффективно управлять кластерами БД, автоматизируем процессы их эксплуатации и разрабатываем общие инструменты для всей экосистемы. Задачи Мы команда инфраструктуры в платформе управляемых баз данных (Managed Databases). Это высоконагруженная платформа, предоставляющая всему VK тысячи кластеров баз данных самых разных технологий. Среди основных: PostgreSQL, Redis, Kafka, Temporal, Cassandra, OpenSearch, ClickHouse, MongoDB, ZooKeeper, Qdrant. У нас микросервисная архитектура, наша команда занимается развитием сервисов и отвечает за архитектуру, на которой строится платформа MDB Мы занимаемся автоматизацией операций и обслуживания кластеров баз данных Отслеживаем и улучшаем качество и состояние инфраструктуры в облаке Это не CRUD-продукт. Большая часть задач — про распределённые системы, отказоустойчивость, репликацию, обновления, резервное копирование, масштабирование и эксплуатацию высоконагруженных кластеров. Мы проектируем архитектуру новых возможностей платформы, прорабатываем и решаем технически сложные задачи. При этом мы совмещаем качества и продуктовой, и инфраструктурной разработки. Несмотря на техническую сложность, у нас есть прямые каналы связи с пользователями и результаты работы практически сразу получают реакцию от потребителей. Мы не делаем задачи в стол, а идём от проблематики пользователей и улучшаем их опыт использования платформы. Требования Умение самостоятельно вести разработку: от проработки идеи, проектирования и технической декомпозиции до вывода решения в продакшен Понимание принципов разработки отказоустойчивых распределённых систем и асинхронной микросервисной архитектуры Уверенное владение Java + Spring, опыт работы с Kubernetes или подобной системой оркестрации Готовность погружаться в специфику базы данных изнутри и разбираться в нюансах обеспечения высокой доступности Будет плюсом Опыт разработки инфраструктурных или платформенных продуктов Понимание репликации, консенсуса, резервного копирования, восстановления и обновления баз данных Опыт эксплуатации высоконагруженных систем Опыт работы с облачной инфраструктурой или Managed-сервисами

Location: Москва Workplace: Комбинированный Создаём новый цифровой пользовательский опыт и повышаем эффективность ключевых функций бизнеса. Задачи Управление разработкой: цели, приоритеты, синхронизация roadmap с продуктовой стратегией Планирование релизов и квартальных целей, декомпозиция, оценка сроков и ответственность за попадание в сроки (predictability как ключевая метрика) Развитие команды: наём, онбординг, перформанс-ревью, bus-фактор Техническое лидерство: участие в архитектурных решениях, контроль техдолга Стратегия и приоритизация развития платформы Ответственность за SLO/качество эксплуатации Требования Опыт руководства инженерной командой (тимлид / руководитель / engineering manager) в области инфраструктуры/DevOps/SRE от трёх лет Хорошее знание вариантов эксплуатации сервисов в продуктивной среде — bare-metal, kubernetes Опыт разработки/сопровождения инструментов деплоя и конфигурирования (helm, ansible, собственные оркестраторы) Опыт построения процессов установки/обновления сложных систем Идемпотентность, совместимость версий, стратегии обновления, контроль рисков Опыт использования инфраструктурных компонентов: vault, etcd, cilium, calico, coredns Опыт промышленной разработки на Go

Location: Москва Workplace: гибкий Наша команда развивает один из ключевых продуктов на стыке Social Commerce и AdTech. Проекту чуть больше полутора лет — он уже успешно прошёл этап становления, получил порядка 10 тысяч активных рекламодателей и 40 тысяч авторов контента и продолжает активно расти. Мы создаём платформу, которая объединяет рекламодателей, авторов контента и аудиторию, делая рекламу максимально естественной, полезной и эффективной. Развиваем инструменты нативной рекламы, которые органично становятся частью пользовательского опыта, а также технологии influence- и performance-маркетинга, позволяющие рекламодателям получать измеримые результаты, а авторам — эффективно монетизировать свой контент. Помимо прямого направления работы с рекламой, мы активно развиваем продукт Social Commerce — одно из самых быстрорастущих направлений цифровой экономики. Покупки всё чаще совершаются благодаря рекомендациям авторов и сообществ, а качественный контент становится важной частью пути пользователя к покупке. Мы строим платформу, которая помогает брендам, авторам и пользователям взаимодействовать максимально эффективно, объединяя современные рекламные технологии, аналитику и инструменты монетизации. Почему стоит присоединиться: Работа над современной микросервисной платформой без многолетнего легаси Современный технологический стек: Go, React, PostgreSQL, Kafka, облачная инфраструктура Возможность влиять на архитектуру, технические решения и развитие продукта Пространство для реализации собственных инженерных инициатив и внедрения лучших практик разработки Команда, ориентированная на качество, скорость развития продукта и профессиональный рост Задачи Создание и развитие доменных направлений новой платформы influence/performance-маркетинга Участие в системном дизайне Участие в краткосрочном и долгосрочном планировании продуктовых и технических задач своей команды Требования Опыт коммерческой бэкенд-разработки от трёх лет Опыт разработки на Go от двух лет Уверенное знание PostgreSQL: проектирование схем данных, написание и оптимизация SQL-запросов Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ или аналогами) Опыт работы с in-memory-хранилищами (Redis или аналогами) Понимание принципов построения микросервисной архитектуры и взаимодействия сервисов Опыт разработки и сопровождения REST/gRPC API Знание классических алгоритмов и структур данных Понимание сетевого взаимодействия, HTTP, TCP/IP и принципов работы распределённых систем Опыт работы с Docker и понимание процесса доставки приложений в облачную инфраструктуру Умение самостоятельно декомпозировать задачи, оценивать объём работ и доводить их до результата Готовность участвовать в проектировании решений и обсуждении архитектуры Будет плюсом Опыт работы в AdTech, MarTech, Influence Marketing или Performance Marketing Опыт работы с системами наблюдаемости (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry или аналогами) Опыт работы с CI/CD Понимание принципов отказоустойчивости, идемпотентности и обработки ошибок в распределённых системах Опыт написания интеграционных и нагрузочных тестов

Location: Москва Workplace: гибкий Наша команда отвечает за обеспечение выплат пользователям за различные монетизации ВКонтакте. Мы работаем с деньгами, и для нас важна стабильность и отказоустойчивость с соблюдением требований налоговой и юридической сторон. Задачи Руководство командой разработки backend (5 человек) Развитие людей и команды (1to1, ИПР и другие) Контроль архитектурных решений команды Постановка технических задач команде (исходя из продуктовой загрузки) Обеспечение технического качества Ответственность за наём и увольнение персонала Мониторинг бизнес-метрик команды и реагирование на изменения Итеративное улучшение процессов в команде Управление очередью задач (backlog) Требования Опыт управления командой разработки от двух лет Опыт коммерческой разработки на Go от трёх лет Умение доносить технические ограничения до бизнеса Умение разбираться в чужом коде Понимание ключевых технологий и инструментов разработки Будет плюсом Опыт в высоконагруженных системах Опыт проектирования микросервисных архитектур Работа в финтехе или других сферах с высокими требованиями к безопасности и надёжности Опыт распила монолита