О проекте
Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов.
Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Будет большим плюсом:
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах
— Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов
— Локация — строго вне РФ/РБ
Проект
Raft AI4BI — платформа, объединяющая BI, DWH и AI-аналитику, позволяющая пользователям задавать вопросы к данным на естественном языке и получать аналитику и визуализации. Продукт используется крупными заказчиками в ритейле, финансах, производстве и других отраслях.
Кого ищем
Специалиста, который самостоятельно доводит внедрение AI4BI у клиента от подписанного контракта до реальной эксплуатации, работая руками, а не через постановку задач большой команде. В проектной группе с ним работают разработчик и DevOps, а архитектор подключается при необходимости новых решений. Аналитика в команде нет, обследование, модель данных, ТЗ, витрины и приёмка — зона ответственности руководителя проекта. Разработчик реализует, DevOps отвечает за контур и деплой. Вторая часть роли — развитие аккаунта, выявление новых потребностей клиента и формулирование следующих этапов работ.
Задачи:
— Обследовать ландшафт заказчика: источники, качество данных, доступы, интеграционный контур
— Проектировать аналитическое решение: ER-модели, зерно и структура витрин, семантический слой
— Писать ТЗ и спецификации интеграций
— Проектировать пайплайны загрузки: REST/SOAP API, ETL/ELT, потоковая доставка через Kafka/RabbitMQ
— Вести проект: скоуп, сроки, риски, статусы, коммуникация с заказчиком от аналитика до директора
— Собирать и проверять данные самостоятельно с помощью SQL и Python
— Проводить демо, UAT, обучение пользователей, передавать проект в поддержку
— Формулировать и обосновывать задачи для архитектора при необходимости новых решений
— Вести карту аккаунта и инициировать расширения: новые домены, интеграции, тираж на смежные подразделения
Требования:
Обязательно:
— Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, чтение планов запросов, оптимизация
— Опыт ведения проектов внедрения от старта до сдачи с небольшой командой (2–4 человека), включая системный анализ и постановку задач
— Системный анализ с фокусом на моделирование данных: нормализованные и звёздные модели, SCD, выбор зерна витрины, ER-диаграммы
— Опыт проектирования аналитических решений и интеграций: REST/SOAP API, ETL/ELT, загрузка из нескольких гетерогенных источников
— Python для работы с данными: pandas, requests, разбор ответов API, трансформации, проверка качества выгрузки
— Использование AI-инструментов для быстрого создания PoC/прототипов (Claude Code, Cursor, Codex)
— Понимание брокеров сообщений (Kafka/RabbitMQ): когда нужны, описание контрактов событий
Плюсом:
— Знание Apache Superset: датасеты, семантический слой, дашборды, разграничение доступа
— Знание доменов закупок и/или продаж
— Опыт скрапинга данных
— Понимание процессов CI/CD
Отбор:
— Интервью с рекрутером
— Тестовая задача с навайбкодиванием
— Техническое интервью: обсуждение тестового задания, SQL, работа с данными, моделирование и системный анализ
— Финальное интервью: управление проектами, коммуникация с заказчиками и командой
Условия:
— Работа с реальными внедрениями AI/BI-решений и крупными заказчиками
— Возможность влиять на проект целиком — от обследования и проектирования до внедрения и развития клиента
— Команда технических специалистов и возможность роста в AI и работе с данными
— Полный рабочий день с гибким графиком
— Заработная плата до 200 000 рублей gross
Задачи:
— сопровождение и развитие аналитической отчетности с фокусом на работу с данными, SQL-логикой и корректностью бизнес-показателей;
— автоматизированный отчет, который обращается к данным витрины с использованием PySpark, обработка данных на Python и Pandas, формирование итоговой HTML-страницы;
— анализ и доработка источников данных;
— контроль корректности показателей, актуальности бизнес-логики, качества данных и стабильности формирования отчета;
— доработка SQL-логики, обработки данных, структуры отчета и итоговой HTML-страницы.
Дополнительно:
— участие в развитии AI-агента по отчетности, автоматизирующего text2sql-задачи: перевод пользовательских запросов в SQL, сбор данных, проверка показателей, подготовка структурированных ответов для руководства банка;
— понимание SQL, аналитического контекста, структуры витрин данных;
— проверка корректности сгенерированных запросов и результатов;
— участие в настройке логики взаимодействия агента с данными.
Требования:
— опыт работы в разработке на Python от 3 лет;
— уверенное владение Python, Pandas, SQL, PySpark (Hadoop/Spark);
— знание matplotlib/seaborn, Jupyter Notebook;
— знание HTML;
— навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production.
Условия:
— график работы 5/2, офисный формат (м. Кутузовская);
— оформление по ТК РФ, оплачиваемые больничные листы;
— спортивные и корпоративные мероприятия;
— программа обучения;
— добровольное медицинское страхование;
— и многое другое.
ОфисМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Требуется системный аналитик с опытом работы от 2 лет в ИТ-проектах.
Требования:
— Уверенное владение SQL: составление запросов, анализ данных, проверка гипотез.
— Опыт моделирования в UML и/или BPMN (диаграммы процессов, сценариев, компонентов).
— Понимание принципов интеграций (REST/SOAP API, обмен по файлам, очереди сообщений).
— Опыт подготовки проектной документации: ТЗ, спецификации, описания интерфейсов и регламентов.
— Навыки работы с системами управления задачами (Jira, Redmine или аналогами).
— Умение структурировать информацию, четко формулировать мысли устно и письменно.
— Английский язык на уровне чтения документации и переписки (B2 и выше будет плюсом).
Будет плюсом:
— Опыт работы с микросервисной архитектурой.
— Понимание предметных областей: финтех, телеком, e-commerce или корпоративные ИТ-системы.
— Опыт описания и оптимизации бизнес-процессов.
— Опыт участия в пред-проектных обследованиях, интервью с бизнес-заказчиками.
Задачи:
— Сбор, анализ и формализация требований бизнеса и заказчиков.
— Описание функциональных и системных требований, подготовка спецификаций (BRD, SRS, user stories, use cases).
— Проектирование и описание интеграций между системами (событийные и синхронные взаимодействия, API, обмен данными).
— Разработка и актуализация UML-диаграмм (use case, activity, sequence, class) и моделей данных.
— Постановка задач команде разработки, сопровождение требований на всех этапах реализации.
— Участие в проработке архитектурных решений совместно с архитекторами и разработчиками.
— Поддержка тестирования: подготовка тестовых сценариев, анализ дефектов, участие в приемке.
— Участие в улучшении процессов разработки и документации.
Условия:
— Аккредитованная IT-компания.
— Комфортный офис в центре Санкт-Петербурга.
— Предсказуемый график работы 5/2.
— Мультикультурная амбициозная команда.
— Общение на иностранных языках с коллегами и клиентами.
— Внутреннее комьюнити для сотрудников: кафетерий льгот для сотрудников, сообщества по интересам, участие в спортивных турнирах, благотворительные программы и т.д.
Требования:
— Опыт в ручном тестировании от 3 лет;
— Знание SQL и понимание принципов работы реляционных баз данных;
— Знание теории тестирования;
— Навыки работы с логами;
— Опыт использования DevTools в процессе тестирования;
— Опыт работы с инструментами Swagger и Postman;
— Умение составлять и поддерживать тестовую документацию.
Будет плюсом:
— опыт работы с RabbitMQ и API.
Задачи:
— Планирование, разработка и выполнение тестовых сценариев для проверки функциональности ПО;
— Ручное и интеграционное тестирование;
— Взаимодействие с командой разработки для обнаружения и решения проблем;
— Создание и поддержка технической документации;
— Работа в соответствии с Agile-подходом, включая участие в совещаниях и мероприятиях команды.
Условия:
— Аккредитованная IT-компания;
— Комфортный офис в центре Санкт-Петербурга;
— Предсказуемый график работы 5/2;
— Мультикультурная амбициозная команда;
— Общение на иностранных языках с коллегами и клиентами;
— Внутреннее комьюнити для сотрудников: кафетерий льгот для сотрудников, сообщества по интересам, участие в спортивных турнирах, благотворительные программы и т.д.
Задачи:
— Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе, бухгалтерской документации;
— Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды;
— Подготовка эталонных наборов оценки качества;
— Реализация LLM-as-a-judge для автоматических регрессионных проверок;
— Настройка защит для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных, anti-hallucination механизмы;
— A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций;
— Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и трассировкам из Langfuse.
Требования:
— Python от 2 лет коммерческой разработки;
— Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг;
— Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от начала до конца, не прототип;
— Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки;
— Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги);
— Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных;
— Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling;
— Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник;
— Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги;
— Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене;
— Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов;
— SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.
Требования:
• Агентная разработка (vibe coding)
• Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack
• Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента
• Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи
• Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита
• Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде
• Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями
• Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки
• Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными
• Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи
• Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных
• Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом
• Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение
• HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе
• Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных
• Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД
• Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами)
• Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю
• Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка
• Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений
• Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача
• Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище
• Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем
• Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация
• Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать
• Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа
• Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации
• Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи
• Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой
• Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение
• Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность
• Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку)
• Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы
• Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них
• Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений
• Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства
• Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов
• Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений
• Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно
• Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений
• 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене
• 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему
• Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером
• Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API
• 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты
Задачи:
• Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов
• Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D)
• Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие
• Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке
Задачи:
— Проверять, корректно ли открываются страницы сайта
— Смотреть, отображается ли весь текст
— Проверять, видны ли фотографии, баннеры и другие изображения
— Нажимать на кнопки и проверять, работают ли они
— Проверять ссылки и переходы между страницами
— Смотреть, открываются ли формы обратной связи
— Проверять отображение сайта на компьютере и смартфоне
— Находить съехавшие блоки, наложение текста и другие визуальные ошибки
— Фиксировать найденные недочёты в таблице или отчёте
— Передавать информацию об ошибках специалисту для исправления
Как проходит работа:
— Получаете готовый сайт и список того, что необходимо проверить
— Открываете несколько страниц, убеждаетесь, что картинки загружаются, текст полностью виден, кнопки нажимаются, ссылки ведут в нужные разделы, а элементы сайта корректно отображаются
— Самостоятельно программировать или исправлять код не нужно — основная задача заключается в проверке работы сайта и фиксации найденных ошибок
Требования:
— Внимательность к деталям
— Уверенное использование компьютера и интернета
— Готовность работать по инструкции
— Ответственное отношение к задачам
— Опыт в тестировании и программировании не требуется
Условия:
— Полностью удалённая работа
— Оклад 60 000–80 000 ₽ в месяц
— Можно начать без опыта
— Пошаговые инструкции
— Поддержка наставника
— Работа с уже готовыми сайтами
— Понятные задачи
Ищем сильного Full-Stack разработчика с хорошим пониманием backend/frontend-разработки, баз данных, сетевого взаимодействия и архитектуры высоконагруженных систем.
Основной стек
Backend: Node.js, Express, Sequelize
Frontend: React, Vite, Tailwind CSS, Zustand, Axios
Databases: MySQL, PostgreSQL
Real-time: WebSocket, Socket.IO, Centrifugo
Базы данных
Уверенная работа с MySQL / PostgreSQL
Транзакции, блокировки (locks), конкурентный доступ
Построение и оптимизация сложных SQL-запросов
Понимание race conditions и проблем конкурентности
Infrastructure / DevOps
Docker
Настройка Nginx
Redis, RabbitMQ и очереди задач
Elasticsearch + Kibana
Prometheus + Grafana
Понимание CDN
Понимание принципов защиты от DDoS на уровнях L3/L7
Понимание работы proxy / reverse proxy
Frontend
React
Vite
Понимание нативной конфигурации Webpack
Tailwind CSS
Zustand
Axios
Базовое знание PixiJS
Базовое понимание SEO
API / Integrations
Умение разбираться и работать с недокументированными API
OAuth и основные принципы авторизации
Telegram Bot API
Опыт/понимание работы с TDLib
AI-инструменты
Уверенная работа с Claude и ChatGPT
Использование AI-инструментов в ежедневной разработке: анализ и написание кода, рефакторинг, отладка и поиск решений
Умение грамотно ставить технические задачи нейросетям и проверять результат
Security
Понимание SQL Injection и способов защиты
Проверка подмены типов и некорректных входных данных
Race conditions
Базовое понимание криптографии: RSA, SHA и хеширование
Понимание обфускации
Понимание browser/device fingerprinting
Architecture
Умение проектировать архитектуру высоконагруженных систем
Понимание масштабирования, отказоустойчивости и конкурентной обработки данных
Понимание взаимодействия между сервисами, очередями, БД, кешем и real-time компонентами
Будет плюсом
Базовое понимание теории вероятностей
Понимание принципов работы blockchain и основных сетей: Bitcoin, TON, Ethereum/ERC, TRON
Опыт работы с нестандартными API и интеграциями
Задачи:
— Анализировать поведение распределённых систем и сетевых взаимодействий
— Моделировать реальные инфраструктурные сценарии и воспроизводить сложные кейсы
— Исследовать нестабильное поведение системы (логи, трафик, системные метрики)
— Работать с дефектами: от обнаружения до поиска root cause
— Взаимодействовать с разработчиками и DevOps-инженерами
— Разворачивать и настраивать тестовые и инфраструктурные среды
— Использовать Docker для изоляции и воспроизводимости окружений
— Автоматизировать процессы и сценарии на Python programming language
— Интегрировать проверки и сценарии в CI/CD pipelines
Требования:
Linux:
— Уверенная работа в Linux (CLI, процессы, файловая система)
— Понимание сетевого стека Linux
— Опыт диагностики (tcpdump, Wireshark, ss и др.)
— iptables / nftables
— bash scripting
Networking:
— Глубокое понимание TCP/IP
— OSI, маршрутизация, NAT, VPN
— Понимание передачи данных и сетевых сценариев
Automation / DevOps:
— Знание Python programming language
— Опыт работы с CI/CD pipelines
— Практический опыт с Docker
Плюсом будет:
— Zabbix, Nginx, OpenSSL
— VMware / виртуализация
— Опыт построения тестовых или стендовых инфраструктур
Условия:
— Удалёнка или офис в центре Новосибирска
— Гибкий график
— ДМС
— Белая зарплата
— Рост в сторону DevOps / Infrastructure Engineer (обучения за счет компании, ученический договор)
Задачи:
— Тестирование ETL / data pipelines
— Валидация данных по цепочке source → warehouse → semantic model → report
— Проверка aggregations, measures и business rules
— Тестирование BI / analytical solutions
— Regression testing
Требования:
— 3–5+ лет в QA, желательно Data / BI
— Strong SQL
— Опыт тестирования ETL / data pipelines
— Валидация данных по цепочке source → warehouse → semantic model → report
— Проверка aggregations, measures и business rules
— Опыт тестирования BI / analytical solutions
— Regression testing
— Jira / Azure DevOps
— Понимание dimensional data models
Будет большим плюсом:
— SSAS Tabular / Power BI
— DAX
— Automated data testing
— Python
— Azure / Microsoft Fabric
— Опыт в insurance / financial services
Ищем по профилям:
Data QA Engineer / ETL QA Engineer / BI QA Engineer / Data Test Engineer / Power BI QA
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тесты на C# для backend и frontend/UI.
— Проводить функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование программных продуктов.
— Тестировать REST API и backend-сервисы, проверять корректность взаимодействия компонентов системы.
— Проводить тестирование интеграций и микросервисного взаимодействия, включая работу с Kafka и другими системами обмена данными.
— Разрабатывать, поддерживать и перерабатывать существующие BDD- и автоматизированные тесты, повышая стабильность и покрытие автотестами.
— Выполнять анализ результатов тестирования, выявлять, локализовывать и документировать дефекты, взаимодействовать с разработчиками и другими участниками команды для их устранения.
— Участвовать в совершенствовании процессов тестирования и автоматизации, включая интеграцию автотестов в CI/CD и работу с тестовой инфраструктурой Docker или Kubernetes.
Требования:
— Опыт работы в тестировании ПО в роли QA или QA Automation от 3 лет.
— Практический опыт разработки автоматизированных тестов на C#.
— Опыт ручного и автоматизированного тестирования — понимание и применение обоих подходов в работе.
— Практический опыт тестирования REST API и backend-сервисов.
— Опыт интеграционного тестирования и понимание принципов взаимодействия компонентов клиент-серверных систем.
— Уверенное владение SQL для работы с базами данных и проверки результатов тестирования.
— Понимание клиент-серверной архитектуры и принципов работы современных backend-систем.
— Опыт тестирования frontend/UI и готовность при необходимости поддерживать автоматизацию UI-тестов.
— Опыт работы с микросервисной архитектурой будет преимуществом.
— Знание SOAP, Kafka, CI/CD, Docker и Kubernetes будет преимуществом, но не является обязательным условием для всех проектов.
— Опыт работы с BDD и существующими фреймворками автоматизации будет преимуществом.
— Готовность работать с различным соотношением manual и automation в зависимости от задач конкретной команды.
Условия:
— ЗП плюс квартальный бонус, готовы обсуждать индивидуально
— Удаленка, но нужно быть на территории РФ (обязательное условие), если хочешь офис и оборудование, без проблем можно выбрать и такой вариант
— Гибкий график, мы не стоим над душой
— Оформление официальное
— ДМС со стоматологией
Задачи:
— Сопровождение «цифрового двойника» цепи поставок в специализированном ПО класса IBP (Integrated Business Planning);
— Поддержка пользователей на третьей линии технической поддержки: разбирать инциденты пользователей (неверные остатки, «пропали» прогнозы…), локализовать проблему (данные, правила, модель), предлагать решение и устранять проблему;
— Активное участие в проекте автоматизации процессов цепочки поставок;
— Анализировать данные, выгружая их напрямую из базы данных, писать SQL-запросы, писать выгрузки «по требованию»;
— Коммуникации: переводить с «языка бизнеса» на «язык системы» и обратно, вести документацию изменений и Базу знаний, участвовать в обучении пользователей.
Требования:
— Опыт от 2 лет в поддержке/развитии систем планирования (IBP, S&OP, прогнозирование, планирование спроса/поставок/производства);
— Высшее образование;
— Опыт эксплуатации и настройки систем планирования: SAP IBP, SAP APO или аналоги;
— Навыки поддержки пользователей: разбор ошибок, анализ расхождений в транзакционных данных, помощь в интерпретации результатов планирования;
— Опыт конфигурирования структуры модели планирования: измерения, версии, сценарии, правила расчётов, драйверы;
— Опыт взаимодействия с хранилищами данных (DWH), витринами, справочниками;
— Интеграции с ERP: понимание, как данные попадают в IBP и где возникают разрывы;
— Умение формализовать требования бизнеса в технические задачи;
— Опыт написания SQL запросов для выгрузки данных. Опыт построения гипотез и их проверка на базе доступных данных. Опыт визуализации данных для презентации;
— SQL на уровне сложных запросов, оконных функций, CTE, оптимизации: PostgreSQL/Greenplum, Oracle;
— ETL/интеграции и автоматизация: понимание потоков данных, умение описывать требования к выгрузкам/загрузкам, опыт работы с ETL инструментами.
Условия:
— Прозрачный и стабильный доход: зарплата обсуждается по итогам собеседования - фиксированный оклад + годовой бонус;
— График работы 5/2, суббота, воскресенье выходной;
— Возможен удаленный формат работы;
— Бесплатное обучение: профильные курсы и конференции за счет компании, корпоративный онлайн-университет, электронные библиотеки, митапы и вебинары;
— Медстраховка после испытательного срока (стоматология, телемедицина, вызов врача, обследования), жилищная и пенсионная программы, дополнительные выплаты (к отпуску, вступление в брак, рождение ребенка);
— Скидки на услуги Ростелеком, выгодные предложения от партнеров: рестораны и магазины, фитнес-центры, банки, отели и базы отдыха.
Задачи:
— активная координация команды дизайнеров интерьера, Заказчика и смежных дисциплин на основании существующей проектной документации по интерьерам
— проверка и координация чертежей по интерьерам, выявление и решение технических и координационных вопросов
— отслеживание изменений проекта, подготовка и корректировка чертежей и деталей при необходимости
— проверка рабочей документации и рабочих чертежей подрядчиков
— сопровождение работ на строительной площадке
— подсчет объемов и подготовка ведомостей объемов работ (ВОР), актуализация и контроль ВОР еженедельно
Требования:
— опыт работы в области дизайна интерьеров жилых объектов высокого класса, включая опыт работы как в проектном офисе, так и на строительной площадке
— глубокие знания отделочных материалов, технологий внутренней отделки, строительных узлов
— опыт координации со смежными инженерными разделами
— знание русского и английского языков для проведения совещаний, технических обсуждений и деловой переписки
— уверенное владение Revit и AutoCAD, работа с моделью проекта, подготовка и корректировка чертежей и проектной документации
— желателен опыт работы с Autodesk Construction Cloud (ACC) и Navisworks
— уверенное владение Microsoft Office, особенно Excel
— знание SketchUp и/или 3ds Max будет преимуществом
Условия:
— официальное трудоустройство и полное соблюдение ТК РФ
— работа в офисе на строительном объекте ЖК «Лужники Коллекшн»
— 3-х разовое питание на рабочем месте
— перспективы карьерного роста и профессионального роста
Задачи:
— Работа с карточками товаров
— Проверка описаний и характеристик
— Обновление информации
— Работа по готовым инструкциям
Требования:
— Уверенное пользование компьютером
— Подойдёт без опыта
Условия:
— Удалённая работа
— Гибкий график
— Обучение на старте
— Доход от 65 000 ₽
— Возраст 18+
— Работа в РФ
Требуется руководитель направления UX-исследований с опытом работы с качественными и количественными методами исследования от 5 лет, умением комбинировать их для получения более точных и глубоких инсайтов. Необходим опыт проведения комплексных исследований, умение выстраивать долгосрочные стратегии исследований с фокусом на улучшение UX на всех этапах жизненного цикла продукта. Важно эффективно руководить процессом исследований, контролируя сроки, качество и результат на всех этапах (от планирования до внедрения), создавать и обновлять стандарты и документацию по исследованиям, обеспечивая единые подходы в команде. Опыт управления командой исследователей направления: постановка задач, методологическая поддержка и развитие компетенций сотрудников.
Задачи:
— формировать план работ направления: определение приоритетов, согласование с продуктовыми командами и руководителем центра, обеспечение покрытия ключевых продуктов/клиентских путей исследованиями
— распределять исследовательские задачи внутри команды с учетом компетенций, нагрузки и приоритетности проектов
— осуществлять контроль качества исследований на всех этапах: от оценки брифа и дизайна до проверки результатов и финального отчета
— обеспечивать трансляцию результатов исследований в продуктовые решения: отслеживание применения результатов, выстраивание обратной связи с продуктовыми командами
— представлять результаты исследований направления перед стейкхолдерами, аргументация рекомендаций, участие в продуктовых дискуссиях в роли эксперта по клиентскому опыту
— организовывать процесс приема и обработки исследовательских запросов от бизнес-заказчиков, обеспечение соответствия запросов установленным стандартам качества
— управлять командой направления: ставить цели, проводить регулярные встречи, обеспечивать профессиональное развитие сотрудников, участвовать в оценке их результативности
— участвовать в подборе персонала в команду направления: формирование требований к кандидатам, проведение интервью, участие в финальном отборе
— самостоятельно проводить исследования в случаях высокой стратегической значимости проекта или ресурсных ограничений команды
— развивать методологию, стандарты качества и исследовательские процессы совместно с руководителем центра
— контролировать ведение базы знаний по исследованиям направления, обеспечение актуальности и доступности материалов для команды
Требования:
— высшее образование по профилю психология или социология
— знание психометрии
— опыт работы с психометрическими методиками (TQ, Maintest, и т.д.)
— умение работать в Excel (базовые формулы и ВПР)
— приветствуется опыт карьерного консультирования
Задачи:
— администрировать оценку персонала при найме, готовить аналитические отчеты и заключения
— администрировать кампании по оценке Hard Skills
— готовить отчетность по кампаниям
— сопровождать процесс карьерного консультирования (администрирование внутренней системы, обработка записей на консультации, проверка тематических контрактов)
— в перспективе лидирование карьерных активностей (марафоны, статьи и т.д.), проведение карьерных консультаций
Компания МТС Банк – цифровой банк экосистемы МТС, который задает тренды банковской цифровой трансформации и развивает финансовые сервисы нового поколения.
Требуется ведущий юрисконсульт по сопровождению розничных проектов Daily Banking.
Требования:
— опыт юридического сопровождения розницы в банковской или финансовой сфере
— глубокое знание гражданского, банковского и потребительского законодательства
— гибкий, ориентированный на бизнес подход к решению сложных правовых задач
Задачи:
— правовая поддержка действующих розничных банковских продуктов
— разработка и согласование договоров с торговыми сетями, маркетплейсами, брокерами и страховыми компаниями
— подготовка ответов на претензии клиентов и официальные запросы ЦБ, Роспотребнадзора, ФАС, Прокуратуры и Роскомнадзора
— согласование локальных нормативных актов и документов, регламентирующих розничные продукты
— оперативное консультирование подразделений, проверка рекламных материалов и промоакций, подготовка юридических заключений
leadМосква
Зарплата не указана
Удалённоlead
до 180 000 ₽
Удалённоsenior
272 000 – 300 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 33 · Job Hunters