Задачи:
• Построение и поддержка CI/CD пайплайнов сборки и доставки сервисов b2b-направления;
• Развертывание и сопровождение сервисов в Kubernetes;
• Поддержка прод-среды: расследование инцидентов, поиск причин, устранение;
• Настройка и тюнинг сервисов, в том числе Java-приложений (JVM, GC, лимиты ресурсов);
• Работа с продуктовыми командами и командами заказчика над процессами развертывания и доставки.
Наши ожидания:
Kubernetes в прод: уверенная эксплуатация и диагностика проблем в кластере;
Helm: написание собственных чартов, конфигурация под разные окружения;
GitLab CI: многоэтапные пайплайны, шаблоны, runners в Kubernetes, сборка образов;
Мониторинг на Prometheus и Grafana: метрики, алерты, дашборды;
Уверенное администрирование Linux, автоматизация на bash / python;
Сети: TCP/IP, DNS, NAT, HTTP/HTTPS, TLS, проксирование и балансировка, отказоустойчивые схемы;
Опыт сопровождения Java-приложений: тюнинг и troubleshooting.
Будет плюсом:
Опыт работы с Kafka и другими брокерами сообщений (ActiveMQ, RabbitMQ);
Работа в закрытом контуре, опыт в банковской сфере.
Формат: полный день, удаленно;
Длительность: бессрочно;
Локация: строго только с территории РФ;
Зп: от 200.000 (ТК или ИП)
Задачи:
— Обеспечение качества продукта Terraform (покрытие тестами провайдера), контроль расширения процента покрытия.
— Написание автоматизированных тестов для Terraform Provider/CLI/SDK (E2E и интеграционные сценарии).
— Ведение документации (карта покрытия, дашборды и тд.).
— Работа с API продуктов, доступных через Terraform (проверка базовых и advanced сценариев, корнер-кейсы).
— Постановка задач на другие команды и контроль их выполнения.
— Проработка запросов от клиентов (новые функции, баги).
Требования:
— Опыт ручного и автоматизированного тестирования от трех лет.
— Опыт написания интеграционных и E2E тестов.
— Опыт работы с REST\gRPC.
— Опыт разработки авто-тестов (Golang).
— Linux/Mac на уровне администрирования.
Дополнительно приветствуется:
— Опыт построения процессов тестирования продукта с нуля.
— Желание развиваться в области тестирования, а также погружаться в работу всех продуктов платформы.
— Опыт разработки авто-тестов (Python).
— Знания в области виртуализации - Docker, K8s.
Условия:
— Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ;
— Достойный уровень дохода: оклад + годовой бонус;
— Расширенный ДМС со стоматологией;
— Компенсация спорта;
— Штатный терапевт и психолог;
— Гибкий график работы, пятница – сокращенный рабочий день;
— Классный офис в Москве;
— Культура, в основе которой эмпатия, уважение, открытость и свобода строить рабочий процесс так, как считаешь нужным.
— Индивидуальный план развития и обучение за счет компании;
— Возможность вертикального и горизонтального роста;
— Возможность развиваться как эксперту: выступать на мероприятиях, писать статьи.
— Профессиональные сообщества и клубы по интересам;
— Неформальные мероприятия: от футбольного клуба до посиделок с пиццей.
— Льготная программа ипотечного и потребительского кредитования;
— Материальная помощь при рождении детей и других семейных обстоятельствах;
— Бонусы за рекомендации кандидатов на открытые вакансии.
Задачи:
— Управление полным циклом продаж от первого звонка/теплого лида до подписания контракта (краткосрочные проекты и долгосрочные технические партнерства).
— Тесное взаимодействие с командой лидогенерации для направления и активного участия в стратегии поиска клиентов на Upwork.
— Эффективная квалификация клиентов с минимальной нагрузкой на них и предложение гибких решений при превышении бюджета.
— Координация с бизнес-аналитиками, дизайнерами и техническими командами для подготовки оценок и передачи проектов менеджерам.
— Продажа веб-приложений (React, Node, Python), AI/ML проектов и контрактов на расширение команды (Outstaff) сроком более 6 месяцев.
— Активное использование AI-инструментов для ускорения процессов, анализа требований и подготовки предложений.
— Быстрая и проактивная коммуникация с международными клиентами, адаптация к часовым поясам США, Канады и Европы.
Требования:
— Опыт работы в IT бизнес-развитии не менее 2 лет с акцентом на закрытие сделок.
— Обязательный опыт лидогенерации не менее 2 лет.
— Подтвержденный опыт продаж аутсорсинговых проектов веб-приложений и долгосрочных контрактов.
— Опыт управления несколькими пресейл-процессами и ведения сложных переговоров.
— Практический опыт использования AI-инструментов для оптимизации продаж.
— Проактивность и лидерские качества, умение планировать и не ждать готовых брифов.
— Уверенное владение CRM и ERP системами.
— Свободное владение английским языком (C1+).
— Проживание за пределами России и Беларуси.
Плюсы:
— Опыт продажи проектов с оплачиваемыми фазами Discovery.
— Опыт продажи AI/ML проектов (NLP, Computer Vision и др.).
— Опыт продажи контрактов на расширение команды / Outstaff.
— Способность участвовать в технических обсуждениях по React, Node.js, Python или Flutter.
Условия:
— Полностью удаленная, полная занятость.
— Гибкий график с работой в европейских и международных часовых поясах.
— Базовая зарплата $800–1000 + неограниченная комиссия 5–8%.
— Оплата испытательного срока $1300–1500 при выполнении активностей.
— 20 оплачиваемых отпускных дней + 5 больничных + дополнительные выходные.
— Работа с международными клиентами на высокоценных проектах.
— Культура AI-first: активное использование и разработка AI.
— Возможности карьерного роста в расширяющемся отделе бизнес-развития.
Удалённоmiddle
800 – 1 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей на PyTorch и/или TensorFlow
— проектирование end-to-end ML-пайплайнов
— работа с LLM, NLP, Computer Vision и Generative AI
— подготовка моделей к production и масштабированию
— интеграция моделей с backend
— оптимизация inference и производительности
— построение MLOps-процессов
— работа с Docker и cloud-инфраструктурой
— принятие архитектурных решений и техническое руководство AI-командой
Требования:
— от 4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering
— практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production
— уверенный Python
— PyTorch и/или TensorFlow
— понимание Machine Learning и Deep Learning
— знание ML-метрик и методов оптимизации моделей
— Docker, Git
— AWS или аналогичные cloud-платформы
— практический опыт с MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker или аналогичными MLOps-инструментами
— свободный английский язык
Условия:
— full-time
— офис в Ташкенте
— официальное трудоустройство по ТК Узбекистана
— вилка от $3,500
Задачи:
— Сбор, анализ и отслеживание доходности портфелей инвесторов на основе данных, подготовленных аналитиком баз данных;
— Планирование денежного потока для эффективного размещения денежных средств;
— Составление аналитических записок, пояснений и презентаций для инвесторов;
— Подготовка расчетов для коммерческих предложений инвесторам;
— Участие в разработке новых инвестиционных продуктов совместно с методологом и аналитиком БД;
— Анализ эмитентов и оценка рисков при принятии решений об инвестировании;
— Формирование запросов аналитику-методологу на разработку и доработку расчетов, дашбордов, отчетности.
Требования:
— Высшее образование (экономика, финансы и кредит, банковское дело, математика);
— Опыт работы в роли финансового аналитика или аналитика в финансовом секторе от 5 лет;
— Понимание и анализ МСФО, РСБУ;
— Продвинутый пользователь Excel (сводные таблицы, сложные формулы, макросы);
— Будет преимуществом: понимание рынка ценных бумаг, знание методов оценки активов, драйверов ценообразования и подходов к сравнительной инвестиционной привлекательности;
— Знание методов инвестиционного и портфельного анализа (оценка эффективности, расчет рисков, сравнение стратегий);
— Навыки работы с 1С, SQL, Python или специализированными биржевыми терминалами.
Условия:
— Современный комфортный офис в центре Новосибирска;
— Официальное оформление по ТК РФ;
— Конкурентная заработная плата;
— ДМС со стоматологией;
— График работы 5/2 с 09.00 до 18.00;
— Оплачиваемый день отдыха в день рождения работника;
— Готовность к переезду для кандидатов из других регионов;
— Возможности карьерного развития и повышения квалификации.
Задачи:
- Проводить проектную коммуникацию с представителями бизнес-заказчика с целью уточнения бизнес-требований
- Выявлять и проводить анализ бизнес-требований, потребностей и проблем бизнес-заказчика
- Формировать спецификации требований, описание логических моделей, структур данных и проектных решений (хранилища и витрины данных)
- Согласовывать проектные решения с архитекторами, разработчиками и аналитиками смежных команд
- Проектировать и разрабатывать ETL/ELT процессы, слои хранилища и витрины данных
- Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы
- Проводить внутреннее тестирование и контроль качества информационных продуктов, реализованных разработчиками
- Принимать участие в приёмочных испытаниях информационных продуктов и документации с заказчиками
- Обеспечивать контроль качества данных и их целостность
Требования:
- Высшее образование: техническое, математическое или финансовое
- Опыт работы не менее 5 лет
- Уверенные знания Python, GIT, Airflow (DAG с декомпозицией задач, зависимостями, сенсорами)
- Глубокое знание SQL: оконные функции, процедуры, функции, вложенные запросы, опыт оптимизации запросов
- Понимание индексов, партиций, ключей, нормальных форм, SCD
- Понимание моделирования данных, построения хранилища, репликации и консистентности данных
- Умение рефакторить код и проводить миграцию из одной системы в другую
- Знание принципов CI/CD
- Знание PL/SQL для Oracle, Postgres, Greenplum или знание иной MPP СУБД (будет плюсом)
- Опыт работы с API (будет плюсом)
- Знание ООП, DBT, Kafka, Bash, SAS (будет плюсом)
Задачи:
— участие в организации end-to-end реализации задач: от формирования методологии и ТЗ до промышленного внедрения, мониторинга и визуализации результатов в проект
— взаимодействие со стейкхолдерами (бизнес-подразделения, методологи, дата-сайентисты и пр.): проведение встреч, выявление потребностей, UX-исследования, согласование требований
— управление требованиями: формализация бизнес и пользовательских требований, нефункциональных требований на этапе бизнес-анализа, приоритизация требований, участие в формировании продуктового бэклога, обработка входящих и заведение исходящих CR (Change Request), анализ влияния изменений на текущий продукт, формирование предложений применения AI-агентов
— бизнес-процессы и описание логики: моделирование, оптимизация бизнес-процессов (BPMN)
— интеграции и данные: мэпинг, участие в проектировании интеграционного взаимодействия
— демо и тестирование: проведение демо-показов продукта, участие в функциональном тестировании, сбор обратной связи
— подготовка презентационных, обучающих материалов
Требования:
— высшее образование аналитического профиля (техническое, математическое, финансовое)
— практический опыт работы в банковской среде, желательно в сфере финансов (преимущество)
— знание продуктовой линейки банка для юридических лиц, специфика работы юридических лиц и особенности их взаимодействия с Банком (преимущество)
— технические компетенции: базовые навыки работы с SQL для анализа данных и построения отчетов (обязательно), Python для анализа данных в базах данных (преимущество)
— опыт работы с Jira, Confluence и их аналогами (обязательно)
— использование нейросетей в повседневной работе
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— 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
— корпоративная пенсионная программа
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
Задачи:
— Строить и развивать аналитическое хранилище компании на базе BigQuery.
— Настраивать конвейеры данных из продуктовых и маркетинговых источников (AppsFlyer, Adjust, RevenueCat, Amplitude, Mixpanel, Facebook Ads и др.).
— Формировать данные в удобный для аналитиков и продуктовых менеджеров вид.
— Документировать модель данных.
— Внедрять лучшие практики работы с хранилищем: слоистая архитектура (raw / staging / marts), соглашения по наименованиям, версионирование, тесты качества данных.
— Взаимодействовать с продуктом, маркетингом и аналитикой для понимания бизнес-требований и трансформации их в структуру данных.
Требования:
— Опыт работы в data engineering от 2 лет или сильная аналитическая роль с реальным инженерным компонентом (уровень solid junior / light middle).
— Уверенное владение Python для написания ETL/ELT скриптов, работы с API и автоматизации конвейеров.
— Опыт работы с GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage).
— Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
— Понимание принципов аналитических хранилищ: слоистая архитектура, нормализация/денормализация, идемпотентность конвейеров, инкрементальные загрузки.
— Опыт интеграции данных из внешних источников через API или готовые коннекторы.
— Сильные коммуникативные навыки для общения с нетехническими стейкхолдерами, умение задавать уточняющие вопросы и объяснять технические ограничения простым языком.
— Опыт работы с Git: ветвление, код-ревью.
Желательно:
— Опыт с типичными источниками подписочного/мобильного стека: AppsFlyer, Adjust, Adapty, Amplitude, Mixpanel.
— Понимание специфики мобильной атрибуции: SKAdNetwork, постбеки, детерминистическая и вероятностная атрибуция.
— Опыт работы с BI-инструментами (Looker Studio, Metabase, Tableau, Power BI) на уровне настройки источника и построения дашбордов.
— Знания Terraform / IaC для ресурсов GCP.
— Опыт с CDC / стримингом (Pub/Sub, Dataflow) — плюс, но не критично.
Условия:
— Гибридный формат работы: 2 дня в офисе в Варшаве, 3 дня удаленно.
— Обеды оплачиваются в офисные дни.
— Возможность участвовать в командных мероприятиях.
— Гибкий график с фокусом на результат.
— Работа в молодой команде с энергией стартапа, без бюрократии и микроменеджмента.
Задачи:
— Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня
— Интегрировать A/B-тесты пейволлов с предиктом, учитывая, что тест измеряет краткосрочный эффект, а раскатывать нужно по долгосрочной выручке
— Развить аналитику, выявить и устранить узкие места в данных, запросах или интерфейсе
— Принять решение по накопленным ML-наработкам: что доводить до продукта, что закрывать
— Руководить командой из двух ML-инженеров
Требования:
— Глубокие знания классического ML и математической статистики, способность вести предметный спор о метриках и горизонтах прогнозирования
— Владение SQL и Python для самостоятельного извлечения и проверки данных
— Умение самостоятельно вести широкое направление и доводить его до результата без необходимости постановки задач
— Продуктовый опыт является плюсом, но не обязателен
Плюсы:
— Опыт с подписками, мобильными приложениями или финтехом (LTV, churn, когортная экономика)
— Знания в области экспериментального дизайна: мощность теста, MDE, множественные сравнения
— Опыт работы с ClickHouse
— Участие в олимпиадах, Kaggle, наличие публичных проектов
О компании:
Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений, через которую проходит более $3 млрд подписочной выручки в год, используется более 20 000 приложений. В компании формируется новое направление аналитики и ML под одного владельца, с целью улучшения точности предсказания LTV для оптимизации расходов на привлечение пользователей.
Требования:
- sql, базы данных, python, аналитический склад ума
Обязанности:
- построение ETL-процессов
- работа с современным стеком трансформации
- оркестрация данных
- управление хранилищами
- визуализация смыслов
- оптимизация выборок
Условия:
Срочный трудовой договор на 3 месяца, удаленно/офис/гибрид.
Стажировка для студентов из любых ВУЗов.
Databricks, an American IT firm specializing in a unified cloud platform for big data and AI, is seeking Forward Deployed Engineers in Amsterdam and Senior Forward Deployed Engineers in Stockholm. Candidates should have experience with Python, Scala, JavaScript or TypeScript, Apache Spark, and cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP. Familiarity with CI/CD pipelines, MLOps, machine learning and AI models, as well as AI APIs, is required. These positions are on-site roles.
Требуется специалист на позицию SDET / QA Automation Architect (Framework & Tooling) в компании YADRO.
Вакансия открыта в городах: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород. Возможна удалённая работа.
Требуемые навыки:
— senior уровень
— Linux
— Python
— Pytest
— Asyncio
— FastAPI
Задачи:
— Анализ клиентского опыта на разных стадиях взаимодействия с продуктом, исследование реальных болей клиентов.
— Разработка системы мониторинга ключевых метрик, масштабирование системы на новые продукты, создание дашбордов для приоритизации задач.
— Внедрение AI-агентов в процессы поддержки: сбор требований, формализация сценариев, анализ эффективности, поиск новых точек роста.
— Проведение А/B-тестов и развитие культуры A/B-тестирования: разработка дизайна, запуск, глубокий анализ результатов для оценки влияния на бизнес-показатели.
Требования:
— Хорошее знание математики и методов статистического анализа.
— Уверенное написание аналитического кода на SQL и Python.
— Опыт работы с LLM.
— Уверенное владение BI-инструментами.
Условия:
— Корпоративная подписка на чекапы, спорт, терапию, образовательные курсы и другие бонусы в Яндексе.
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
Задачи:
— Защищать серверы, сети, облачную инфраструктуру и веб-сервисы.
— Выстраивать Zero Trust и безопасный доступ к внутренним системам.
— Выявлять угрозы, расследовать инциденты и устранять уязвимости.
— Работать над архитектурой безопасности вместе с DevOps и разработчиками.
Требования:
— От 3 лет в кибербезопасности и администрировании Zero Trust.
— Практический опыт ZTNA — обязателен: Cloudflare Zero Trust, Teleport, Tailscale, CyberArk или аналоги.
— Уверенный Linux, понимание сетей, TLS, VPN и сегментации.
— Опыт с WAF, SIEM, IDS/IPS, управлением уязвимостями и расследованием инцидентов.
— Знание OWASP Top 10, принципов управления доступом и безопасности Docker; Bash или Python для автоматизации.
Условия:
— Официальное трудоустройство.
— Комфортный офис в Пафосе.
— Сильная техническая команда.
— Возможность влиять на архитектуру безопасности.
— Рассматриваются кандидаты, которые уже на Кипре или готовы переехать для работы в офисе.
Компания Centicore занимается продуктовой разработкой проектов Заказчиков под ключ. Вакансия Senior DevOps с удалённым форматом работы (РФ) и зарплатой 300 000-400 000 рублей на руки.
Требования:
— Опыт работы от 4-5 лет в эксплуатации высоконагруженных распределённых ИТ-систем.
— Отличные знания Kubernetes.
— Практический опыт настройки сетевых фабрик и Service Mesh (например, Istio, Linkerd).
— Опыт развертывания, оптимизации и масштабирования open-source компонентов Observability: сборщики и CDC (Vector, Debezium, OpenTelemetry Collector).
— Опыт работы с брокерами Apache Kafka (настройка кластеров, тюнинг партиций, управление квотами, обеспечение отказоустойчивости).
— Навыки администрирования, горизонтального масштабирования и резервного копирования баз данных (реляционных и аналитических/временных рядов): VictoriaMetrics, ClickHouse, Elasticsearch.
— Уверенное владение инструментами Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Ansible).
— Опыт построения CI/CD пайплайнов (GitLab CI, ArgoCD).
— Уверенное владение Bash/Shell.
— Хорошие навыки автоматизации рутинных задач на Python или Go.
Условия:
— Удалённый формат работы в IT аккредитованной компании.
— Длительный проект.
— 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, например, в реферальной программе «приведи друга».
— Онлайн и оффлайн корпоративные мероприятия (йога, шахматы, покер, квиз, марафон, CS2 и др.).
— Программа лояльности Сентибонусы за проявление активностей, стаж работы и др..
— Оформление по ТК.
В рамках данной позиции необходимо разрабатывать и внедрять механизмы изоляции и контроля для агентных систем, включая создание песочниц для выполнения инструментов, строгую изоляцию контуров, установку лимитов на действия и реализацию функции аварийного отключения агентов. В задачи входит настройка детального аудита логов действий агентов в продакшене, а также разработка и настройка системы мониторинга аномального поведения с оповещениями о подозрительных паттернах. Требуется проводить моделирование угроз и threat modeling для новых сценариев агентов на этапе проектирования, а также разрабатывать архитектурные решения и фильтры для защиты от атак на LLM, таких как prompt injection, data exfiltration и jailbreak, включая внедрение строгой валидации выходных данных агентов. Необходимо организовывать и проводить атаки на собственные агентные системы для выявления уязвимостей до их эксплуатации злоумышленниками, а также проводить аудит безопасности агентных пайплайнов от команды LLM-инженеров до продакшен-выкатки. Контроль исходящих данных включает обеспечение соблюдения политик по использованию данных и инвентаризацию всех потоков информации, направляемой во внешние LLM-провайдеры. Важной частью работы является настройка IAM и управление секретами, проектирование и внедрение ролевой модели доступа для агентов, определение прав доступа и безопасное хранение с ротацией секретов. Также требуется опыт использования сканеров исходного кода (SAST/DAST), включая подбор, пилотирование, установку, администрирование и интеграцию в CI/CD-конвейер, а также помощь разработчикам в расшифровке результатов и устранении уязвимостей. Кандидат должен уверенно владеть Python, иметь глубокие знания Docker и Linux, а также понимание принципов работы CI/CD. Необходим практический опыт threat modeling, работа с системами управления секретами (например, HashiCorp Vault), внедрение IAM-моделей, настройка песочниц и изолированных окружений. Важно понимание работы LLM и агентных систем, опыт с фреймворками LangChain, LangGraph, MCP и знание принципов Claude Code. Кандидат должен быть готов не только проводить ревью кода, но и самостоятельно проектировать и создавать безопасных агентов.
ОфисМосква
250 000 – 400 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 32 · Job Hunters