Вакансии

— Писать тексты под цели и площадки: посты, Stories, письма для рассылок, тексты для таргетированной рекламы. — Адаптировать смыслы под формат: из длинного оффера делать короткий CTA-пост, из сценария ролика — текстовую выжимку, из продуктового описания — продающий текст с акцентом на выгоды.

Галерея современного искусства ARTSTORY объявляет опен-колл среди художников, которые занимаются живописью, скульптурой и оригинальной графикой.

Workplace: Удалённый Помогайте нейросети разобраться в тонкостях финансово‑бюджетных норм. Только удалённо Требования * Получили высшее юридическое образование со специализацией в области финансового права или административного и финансового права * Работали в государственных или муниципальных органах (ГРБС) на позиции главного или ведущего специалиста юридического отдела, советника государственной гражданской службы, заместителя начальника отдела правового обеспечения * Обладаете уверенными знаниями БК РФ, НК РФ, профильных постановлений Правительства РФ и других подзаконных актов, регламентов межведомственного взаимодействия и стандартов делопроизводства в госорганах * Работали с ГОЗ, госсубсидиями, грантами и нацпроектами, знаете Федеральные законы № 44-ФЗ, 223-ФЗ * Прошли повышение квалификации по темам: «Бюджетная система РФ», «Казначейское сопровождение государственных контрактов и субсидий», «Управление государственными и муниципальными закупками (№ 44-ФЗ)» и подобным — будет плюсом

Location: Москва Workplace: гибкий ML Media — продукт ML R&D: единый gateway для различных AI-технологий. Продуктовые команды VK интегрируются с платформой один раз и получают доступ ко всему спектру речевых и мультимедийных ML-моделей: ASR — распознавание речи: синхронное, асинхронное (длинные аудио) и realtime-стриминг TTS — синтез речи CV — компьютерное зрение: детекция лиц, оценка качества видео, deepfake-детекция, OCR VQE — улучшение качества речи: шумоподавление, определение голосовой активности Диаризация — разметка аудио по спикерам Суммаризация — краткое содержание аудио и видео на базе LLM: главные тезисы длинных записей за секунды, а не часы прослушивания За единым API платформа скрывает всю инженерную обвязку: маршрутизацию и балансировку нагрузки на GPU-парк с моделями на NVIDIA Triton Inference Server и vLLM, квоты и рейт-лимиты, асинхронную обработку длинных медиа, защиту GPU-парка от перегрузки и наблюдаемость всего контура. ML Media уже интегрирована с ключевыми продуктами VK: MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки и VK Видео. Наши пользователи — миллионы людей, которые каждый день распознают и синтезируют речь, общаются с голосовыми ассистентами и смотрят видео. Сейчас мы проходим трек платформизации существующих технологий: ASR, TTS, CV и другие сервисы уже работают в production по отдельности — мы объединяем их в единую платформу с общим API, единой плоскостью управления и общей инфраструктурой. Отдельная инженерная задача — сделать так, чтобы подключение новой технологии к платформе занимало дни, а не месяцы. Команда интеграции технологий разрабатывает компоненты платформы — API-шлюз (gRPC, REST и MCP для LLM-агентов), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач и клиентский инструментарий (CLI, MCP) — и отвечает за то, чтобы research-модели становились надёжными production-API. Задачи Разработка платформы: API-шлюз (gRPC, REST, MCP), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач, клиентский инструментарий (CLI, MCP) Поддержка существующих интеграций: сопровождение интеграций продуктовых команд (MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки, VK Видео), помощь в подключении, разбор инцидентов Балансировка и роутинг запросов к ML-бэкендам: кастомные gRPC balancer'ы, health-probing реальными inference-запросами, теговый роутинг моделей Admission control на основе утилизации GPU: метрики throughput, гистерезис throttle/reject, сигналы автоскейлеру Асинхронная обработка длинных медиа: Kafka-воркеры, outbox, ретраи и восстановление задач, партиционирование таблиц PostgreSQL Наблюдаемость и эксплуатация: Prometheus-метрики, Sentry, структурированные логи, поиск узких мест Взаимодействие с ML-командами и продуктовыми заказчиками, участие в проработке архитектуры Требования Опыт коммерческой разработки на Go Уверенное владение конкурентностью: goroutines, context, errgroup, graceful shutdown Опыт проектирования отказоустойчивых высоконагруженных систем Опыт с gRPC (streaming, interceptors), PostgreSQL, Redis, Kafka или другими брокерами сообщений Навыки диагностики production-проблем: метрики, логи, профилирование Системное мышление Будет плюсом Опыт с NVIDIA Triton Inference Server, vLLM или другими платформами ML-сервинга Понимание метрик ML-инференса: real-time factor, throughput, latency, утилизация GPU Опыт разработки кастомных gRPC balancer'ов или resolver'ов Опыт с admission control, capacity planning, автоскейлингом Понимание agentic AI: MCP, tool calling Опыт с sqlc, testcontainers, codegen-пайплайнами Знание Python — для взаимодействия с ML-кодом бэкендов

Location: Москва Workplace: гибкий Наша команда отвечает за базу знаний и агентов — это ядро платформы, с которым напрямую работают клиенты. Мы строим RAG-системы для корпоративных данных: от загрузки и индексации документов до поиска и генерации ответа. Мы также разрабатываем самих агентов, которые используют эти знания в рабочих сценариях. Задачи Руководить командой разработки направления RAG: отвечать за delivery, качество и стабильность сервисов команды Совмещать управление командой с разработкой — ориентировочно 50% времени работать hands-on Планировать работу команды, декомпозировать и оценивать задачи, управлять выполнением roadmap, багами и техническим долгом Осуществлять техническое лидерство команды: проводить технические проработки, определять архитектуру и технические решения внутри сервисов RAG, проводить code review Участвовать в проработке архитектурных решений на уровне платформы совместно с главным архитектором Разрабатывать и развивать сервисы на Python в области RAG и баз знаний Провести декомпозицию существующих компонентов RAG, реализованных на Ray.io, на отдельные сервисы и участвовать в переходе от текущей архитектуры на Ray к целевой сервисной архитектуре Развивать контур работы с данными и знаниями: загрузку и индексацию данных, парсинг и разбиение документов, embeddings, retrieval, reranking, vector DB, базы знаний и evaluation Отвечать за инженерное качество сервисов команды: тестирование, наблюдаемость, производительность, отказоустойчивость и стабильность в production Участвовать в L4-поддержке сервисов команды и инцидент-менеджменте Проводить people management команды: 1:1, performance review, развитие сотрудников, наём, проведение испытательных сроков Синхронизироваться с продуктовыми и техническими командами платформы по зависимостям и совместным задачам Требования Сильный опыт backend-разработки на Python и опыт самостоятельной разработки production-сервисов Опыт управления командой разработки и ответственность за её delivery Опыт технического лидерства: проектирование сервисов, проведение технических проработок, принятие архитектурных решений, code review Готовность совмещать роль Team Lead с активной разработкой руками Уверенное знание Python, asyncio и FastAPI Опыт работы с PostgreSQL и проектирования схем хранения данных Понимание принципов построения распределённых backend-систем, асинхронной обработки и взаимодействия сервисов Опыт проектирования и декомпозиции сервисной архитектуры, выделения отдельных сервисов из существующих крупных компонентов Опыт работы с брокерами сообщений, желательно NATS Опыт эксплуатации и развития production-сервисов, понимание требований к качеству, стабильности, наблюдаемости и производительности Умение организовывать работу команды: планирование, декомпозиция, оценка задач, управление техническим долгом и багами Опыт people management: развитие сотрудников, обратная связь, performance review и наём Будет плюсом Практический опыт разработки RAG-систем и сервисов баз знаний Опыт работы с retrieval, reranking, embeddings, индексацией, chunking и оценкой качества RAG Опыт работы с Ray/Ray.io и системами, построенными на нём Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных Опыт работы с Elasticsearch/OpenSearch Опыт работы с Kubernetes Знание Go, опыт разработки сервисов на Go или желание его получить в будущем

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы создаём платформу персонализации для всех продуктов VK. На нашей инфраструктуре работают рекомендательные системы, поиск и реклама крупнейших продуктов компании, масштаб которых достигает 300 млн пользователей и почти миллиарда единиц контента. Немного о нашем масштабе: 1 млн vCPU вычислительных мощностей Сотни тысяч персональных подборок в секунду Более 300 инженеров из продуктовых команд используют нашу платформу, большинство из них — ML-инженеры Tier A, доступность более 99,99%. Мы умеем строить отказоустойчивые real-time системы и обеспечивать их работу под огромной нагрузкой Наша миссия — сделать платформу, на которой продуктовые команды могут быстро воплощать идеи, экспериментировать и растить метрики, не задумываясь о сложности инфраструктуры. При этом платформа должна эффективно работать даже в масштабах крупнейших интернет-продуктов. Наш технологический стек: Java (99% кодовой базы), C++ и Python для GPU-сервисов. Активно используем экосистему распределённых вычислений YTsaurus и разрабатываем собственные инфраструктурные решения. Задачи Мы ищем Team Lead в одну из команд платформы персонализации, которая отвечает за инфраструктуру поисковых сценариев. Один из главных инженерных вызовов в поиске — найти оптимальный баланс между потреблением RAM и CPU. Поисковые системы предъявляют особенно высокие требования к полноте данных, скорости их доставки и эффективности индексации. При этом важно обеспечивать предсказуемую производительность и эффективно использовать вычислительные ресурсы. В команде мы разрабатываем собственное реплицированное in-memory хранилище, технологии индексации контента и инфраструктуру для поисковых сценариев. Вам предстоит: Руководить командой инженеров: развивать сотрудников, участвовать в найме и отвечать за результаты команды Определять техническое развитие команды и принимать архитектурные решения Развивать технологии хранения и индексации данных, оптимизировать производительность и использование ресурсов Пример задачи, над которой работаем прямо сейчас: Реализовать персонализированное ранжирование поисковой выдачи, используя возможности платформы персонализации Почему у нас интересно: Масштаб, который редко встречается. Здесь даже небольшое архитектурное решение может влиять на миллионы пользователей и потребление тысяч CPU Сложные инженерные задачи. Мы не просто интегрируем готовые технологии, а создаём собственные решения для хранения, обработки и доставки данных в реальном времени Влияние на продукты. Результатами нашей работы пользуются более 300 инженеров продуктовых команд, а сама платформа лежит в основе ключевых продуктов VK Сильная инженерная экспертиза. Мы умеем строить системы с доступностью более четырёх девяток и постоянно работаем над тем, чтобы делать их быстрее, надёжнее и эффективнее Требования Опыт руководства инженерной командой, включая people management Уверенное знание Java или опыт разработки на другом современном языке с готовностью перейти на Java Хорошее понимание алгоритмов и структур данных Интерес к распределённым системам, большим данным и высоконагруженным сервисам. Опыт работы с ними будет преимуществом Любовь к технически сложным задачам, оптимизации кода и поиску эффективных решений Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем Знакомство с машинным обучением и инфраструктурой для ML

Location: Москва Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете — по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Миллионы RPS и петабайты данных — главные вызовы для бэкенда ВКонтакте.Core Backend — это слой продуктовой инфраструктуры, который лежит в основе и позволяет разным командам двигаться вперёд, не решая одни и те же задачи.Мы ищем инженера, который хочет решать сложные задачи и напрямую влиять на архитектуру ВКонтакте. Задачи проектирование и реализация новых Go-сервисов для распила монолита; оптимизация нагрузки и потребления ресурсов существующих сервисов; переход на современные open-source базы данных; повышение надёжности ВКонтакте. Примеры конкретных задач в работе: сервис статистики для авторов. Единая точка входа для работы со статистикой. Обрабатывает около миллиона событий в секунду, связанных с взаимодействием с контентом, и отображает её в личных кабинетах авторов практически в реальном времени; Лайки и реакции. Единый сервис для простановки лайков и реакций для любых сущностей. Архив объёмом в триллион лайков, миллионы чтений и тысячи записей в секунду; Комментарии. Единый сервис для работы с комментариями к любым сущностям — посты/видео/клипы. Унифицированная и настраиваемая логика для лёгкой интеграции в любой продукт; редизайн платформы сообщений: миграция триллионов сообщений с специфичных, сильно кастомизированных движков на современный open-source стек с выделением переиспользуемого core backend-слоя. Требования владение Go уверенное; опыт работы с высоконагруженными сервисами и проектирования отказоустойчивых решений; опыт работы с несколькими популярными open-source решениями: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Cassandra, ClickHouse, Kafka или аналогами. Будет плюсом знание PHP; опыт оптимизации вычислений и хранения данных; опыт работы с YTsaurus.

Location: Москва Workplace: гибкий Инфраструктурная команда Core Backend отвечает за надёжность ВКонтакте, разрабатывает HighLoad core-сервисы, которые находятся на стыке продукта и инфраструктуры — от них зависят многие сценарии продуктовой разработки. Также мы являемся одним из главных драйверов по распилу монолита. В настоящий момент мы переходим от монолитной архитектуры к сервисной и одним из ключевых компонентов становится API Gateway как решение, обеспечивающее набор базовых операций с запросом пользователя и перенаправляющее его в нужный внутренний сервис или набор сервисов. Наш стек: Go, а также большое количество внутренних решений. Задачи Развитие API ВКонтакте и повышение надёжности платформы Проектирование и развитие механизмов устойчивой работы при сбоях и повышенной нагрузке Анализ инцидентов, поиск первопричин и внедрение системных улучшений Развитие инструментов безопасной доставки и применения конфигураций Улучшение наблюдаемости платформы: метрики, логи, алерты и средства диагностики Развитие взаимодействия gateway с внутренними сервисами и облачной инфраструктурой Участие в архитектурных решениях для высоконагруженной платформы Требования Уверенное владение Go Опыт разработки и эксплуатации высоконагруженных backend-систем Опыт работы с контейнерами и оркестраторами, например Kubernetes Понимание облачной инфраструктуры и принципов построения распределённых систем Знание SRE-практик: мониторинг, управление инцидентами, надёжность, отказоустойчивость, безопасные изменения в production Опыт работы с реляционными или NoSQL-БД, а также системами кеширования Будет плюсом Опыт разработки платформенных или инфраструктурных продуктов Опыт проектирования систем, критичных к доступности и производительности Навыки performance-инжиниринга, поиска узких мест и планирования ресурсов Опыт улучшения процессов эксплуатации и автоматизации рутинных операций

Location: Москва Workplace: гибкий Мы развиваем социальную коммерцию внутри VK — новый формат покупок, в котором пользователь знакомится с товарами через клипы, видео, посты, сообщества и другие виды контента, а весь путь до покупки проходит внутри экосистемы. В наших системах уже хранится более 500 млн товаров, с которыми ежедневно взаимодействуют миллионы пользователей. Команда развивает ключевую часть товарной вертикали ВКонтакте. Все то, что связано с главным компонентом: карточкой товара, а также витринами, чекаутом, корзиной и так далее. В команде решаются амбициозные и интересные задачи, направленные на развитие и расширение использования товаров внутри соцсети. Задачи Разрабатывать и проектировать backend на Go и на KPHP в монолите Проектировать новые сервисы, API и межсервисные взаимодействия Работать с большими объёмами товарных данных Участвовать в выборе и внедрении PostgreSQL, Kafka, Redis, ClickHouse и других инфраструктурных решений Решать задачи производительности, масштабирования и отказоустойчивости по мере роста продукта Работать над продуктовыми задачами на стыке товаров и других сервисов ВКонтакте Участвовать в архитектурной и технической проработке новых возможностей продукта Последовательно сокращать legacy и технический долг направления Требования Опыт backend-разработки от двух лет Хорошее знание Go и практический опыт его использования: concurrency, context, тестирование, профилирование Опыт разработки и эксплуатации production-сервисов Понимание архитектуры распределённых систем: API, базы данных, кэширование, очереди, межсервисное взаимодействие Умение разбираться в существующем коде и безопасно переносить функциональность между системами Опыт проведения code review и командной разработки Самостоятельность при технической проработке задач и готовность участвовать в принятии инженерных решений Будет плюсом Опыт работы с PHP/KPHP, но глубокого знания языка на старте не требуется.

Location: Москва Workplace: гибкий Инфраструктурная команда Core Backend отвечает за надёжность ВКонтакте, разрабатывает HighLoad core-сервисы, которые находятся на стыке продукта и инфраструктуры — от них зависят многие сценарии продуктовой разработки. Также мы являемся одним из главных драйверов по распилу монолита. Задачи Выделение независимых сервисов, оптимизация взаимодействия между ними Разработка и внедрение стандартизированных систем и подходов Участие в переходе, миграции систем хранения Проектирование и развитие механизмов устойчивой работы при сбоях и повышенной нагрузке Анализ инцидентов, поиск первопричин и внедрение системных улучшений Участие в архитектурных решениях для высоконагруженной платформы Требования Уверенное владение Go Опыт работы на PHP Опыт разработки и эксплуатации высоконагруженных backend-систем Опыт работы с контейнерами и оркестраторами Понимание облачной инфраструктуры и принципов построения распределённых систем Знание SRE-практик: мониторинг, управление инцидентами, надёжность, отказоустойчивость, безопасные изменения в production Опыт работы с реляционными или NoSQL-БД, а также системами кеширования Будет плюсом Опыт разработки платформенных или инфраструктурных продуктов Опыт проектирования систем, критичных к доступности и производительности Навыки performance-инжиниринга, поиска узких мест и планирования ресурсов Опыт улучшения процессов эксплуатации и автоматизации рутинных операций

Location: Москва Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете — по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Миллионы RPS и петабайты данных — главные вызовы для бэкенда ВКонтакте. Core Backend — это слой продуктовой инфраструктуры, который лежит в основе и позволяет разным командам двигаться вперёд, не решая одни и те же задачи. Мы ищем руководителя группы разработки базовых сервисов, который хочет решать сложные задачи и напрямую влиять на архитектуру ВКонтакте. Задачи Проектирование и реализация новых Go-сервисов для распила монолита Оптимизация нагрузки и потребления ресурсов существующих сервисов Переход на современные open-source базы данных Повышение надёжности ВКонтакте Примеры конкретных задач в работе: Сервис статистики для авторов. Единая точка входа для работы со статистикой. Обрабатывает около миллиона событий в секунду, связанных с взаимодействием с контентом, и отображает её в личных кабинетах авторов практически в реальном времени Лайки и реакции. Единый сервис для простановки лайков и реакций для любых сущностей. Архив объёмом в триллион лайков, миллионы чтений и тысячи записей в секунду Комментарии. Единый сервис для работы с комментариями к любым сущностям — посты/видео/клипы. Унифицированная и настраиваемая логика для лёгкой интеграции в любой продукт Требования Уверенное владение Go Опыт работы с высоконагруженными сервисами и проектирования отказоустойчивых решений Опыт работы с несколькими популярными open-source решениями: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Cassandra, ClickHouse, Kafka или аналогами Опыт управления командой разработки от года Опыт выстраивания процессов разработки Будет плюсом Знание PHP Опыт оптимизации вычислений и хранения данных Опыт работы с YTsaurus

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK WorkSpace — это комплексная платформа для бизнеса, включающая корпоративную почту с календарём и адресной книгой, мессенджер, видеоконференции, задачи и облачное хранилище со встроенным редактором документов. Мы ищем старшего продуктового аналитика в команду. Главная задача — развивать аналитику роста нашего SaaS-направления, отвечать за ключевые продуктовые и бизнес-метрики, а также за монетизацию и удержание клиентов. Задачи Развивать аналитику роста: отвечать за ключевые метрики направления SaaS Growth, развивать систему продуктовых и финансовых метрик, искать точки роста продукта и монетизации Проводить исследования пользовательского поведения и прогнозировать выручку Вести полный цикл аналитического контура: постановка задачи, проработка методологии, проектирование витрин данных, реализация дашбордов и сопровождение после запуска Развивать систему управленческой отчётности для руководителей направления (монетизация, удержание, продуктовые метрики, регулярные отчёты) Влиять на развитие аналитической платформы: проектировать новые витрины, улучшать архитектуру данных, автоматизировать расчёты и снижать объём ручной аналитики Требования Технологический стек: Jupyter, Redash, Superset, Git, MyTracker Очень уверенный уровень SQL: умение писать сложные запросы, работать с оконными функциями, оптимизировать тяжелые запросы и работать с большими объёмами данных Продуктовая аналитика: построение продуктовых метрик, анализ пользовательских сценариев, когортный анализ, retention, funnel analysis Эксперименты: понимание A/B-тестов, статистики, оценки эффекта и выбора метрик BI: опыт построения сложных дашбордов (желательно Superset, Redash, DataLens) Python (желательно): для исследований, автоматизации и анализа данных Самостоятельность: умение уточнять требования, предлагать решения и довести задачу до результата Системное мышление: умение видеть систему целиком, понимать, как считается метрика, откуда приходят данные и какие изменения затронет новая логика Умение работать с неопределённостью: способность сформулировать гипотезу, предложить методологию и защитить решение без готовой постановки Коммуникация: умение обсуждать решения с продуктом, маркетингом, продажами, финансами и руководителями Будет плюсом Опыт работы в B2B SaaS Понимание подписочной модели Опыт построения финансовых моделей и прогнозирования выручки Опыт построения широких витрин данных Понимание DWH (DDS/CDM) Опыт работы с event-аналитикой

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим новое направление на стыке видеоконтента и электронной коммерции. Хотим создать бесшовный сценарий, в котором пользователь вдохновляется товаром из видео или клипа и покупает его в пару тапов, а автор получает достойное вознаграждение за свой коммерческий контент. Что мы делаем? Мы объединяем два мощных сценария: реферальную программу (авторы сами выбирают и продвигают товары) и рекламные интеграции. Мы отвечаем за весь путь пользователя: от первого просмотра ролика до успешного заказа, и за инструменты, которые позволяют авторам монетизировать свою аудиторию. Главная бизнес-задача — найти идеальную формулу баланса: сделать так, чтобы эффективность продаж росла, авторы зарабатывали больше, а пользовательский опыт не скатывался в негатив от «телемаркетинга»? Ищем сотрудника, который с помощью данных подскажет продукту, как решить эту задачу. Задачи Проектировать метрики с нуля: разработать систему показателей, которая учитывает сложную юнит-экономику трёхстороннего маркетплейса Искать точки роста: анализировать воронки, поведение пользователей и авторов, находить барьеры на пути от «посмотрел видео» до «купил товар» Двигать продукт: генерировать продуктовые гипотезы, дизайнить A/B-тесты, оценивать их потенциальный эффект и анализировать результаты Работать в плотной связке с продакт-менеджером и разработчиками, помогать команде принимать решения на основе данных, а не интуиции Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных от трёх лет Уверенное знание SQL и Python (составление сложных запросов ClickHouse, знание основных библиотек для анализа данных) Опыт построения отчётов в BI-системах, у нас Superset Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и др.) Умение исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Опыт взаимодействия напрямую с разработчиками и менеджерами Самостоятельность и интерес к неопределённости, готовность предлагать и отстаивать решения, которые меняют продукт

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Tech — российский вендор корпоративного ПО. Создаём новый цифровой пользовательский опыт и повышаем эффективность ключевых функций бизнеса. Задачи Привлечение заказчиков (промышленность) c целью выполнения плана по выручке Продажа продуктов VK Tech, проектов по внедрению и технической поддержке Личное взаимодействие с заказчиком и организация взаимодействия необходимых профильных подразделений VK на всех стадиях: пресейл, разработка, обсуждение и утверждение коммерческих условий, подготовка и проведение закупочных процедур, сопровождение на этапе реализации проекта, развитие Главный KPI: годовой план по выручке Требования Опыт продаж бизнес-приложений, комплексных проектов по информатизации в данного заказчика Опыт продажи и реализации ИТ-продуктов (программное обеспечение, программно-аппаратные комплексы, оборудование) и проектов в сфере создания, развития и сопровождения информационных систем и ИТ-инфраструктуры — от трёх лет Опыт взаимодействия с заказчиками и продаж на уровне не ниже CEO-1, CIO, CTO, ССО Понимание российского рынка виртуализации, платформ обработки данных, коммуникационных сервисов, HR-автоматизации

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Подразделение core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться. Команда core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Мы отвечаем за всё, что видят пользователи в приложении Яндекс Еда, веб-версиях и в супераппе Яндекс Go: меню, поиск, корзину, тарифы, экраны заказа и доставки, трекинг и скидки. Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться. Как это будет: В течение трёх месяцев вы поработаете в трёх разных командах подразделения: 4 недели в одной, по 3 недели ещё в двух. В каждой команде у вас будет бадди — человек, который расскажет о вашей и командной зонах ответственности, ответит на вопросы, будет давать вам задачи, следить за ходом их выполнения, помогать и предоставлять обратную связь. В конце каждой недели у вас будет встреча 1-1 с бадди, на которой вы получите обратную связь по работе в компании, команде и своим задачам. В свою очередь команда и бадди дадут фидбэк по вашей работе, похвалят за успехи и помогут скорректировать подходы, если это необходимо. Обязанности Команда выбора Отвечает за главную страницу — от списка ресторанов и магазинов, их ранжирования и различных подборок до рекламных интеграций, а также за фильтры, коллекции, баннерные коммуникации, карты самовывоза. Это самая важная часть приложений, так как именно здесь начинается путь пользователя. У нас запланирован большой бэклог продуктовых задач, чтобы помочь пользователю находить нужные блюда за счёт ML-механик и удобного UI/UX. Команда заказа Отвечает за процесс сопровождения клиента от формирования заказа до ожидания доставки. Мы стараемся создать максимально простой и понятный интерфейс, но при этом не потерять в качестве и гибкости функций. Наша глобальная цель — повысить конверсию собранных корзин в реальные заказы. Команда опыта после заказа Ключевая задача команды — предоставление реалтайм-трекинга по сотням тысяч заказов в нескольких приложениях. Это самый нагруженный продуктовый сервис, который должен максимально быстро и стабильно отвечать клиентам, при этом предоставлять информацию из десятков микросервисов, имеющих разную скорость ответа и доступность. Команда роста Отвечает за рост заказов в клиентском приложении Яндекс Еды. Мы развиваем платформу скидок и промокодов, улучшаем флоу их отображения, развиваем геймификацию и выдачу неденежных наград, а ещё создаём новые механики, которые приведут к новым заказам. Требования * Хорошо знаете C++ и работали с STL * Занимались бэкенд-разработкой, работали с высоконагруженными системами * Умеете согласовывать требования со смежными командами или продакт-менеджерами Будет плюсом * Разрабатывали многопоточные системы * Работали с PostgreSQL, Redis * Умеете проектировать архитектуру в распределённых системах

Workplace: Офис, Гибридный Финтех — молодое и смелое направление Яндекса. Мы создаём банковские и небанковские продукты. Ищем инженера данных, который поможет создавать и развивать хранилище Финтеха. Откликайтесь, если работали инженером данных более трёх лет и знаете SQL и Python. В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт. Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать! Обязанности Строить ETL-процессы Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов. Оптимизировать логику Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных. Обеспечивать доступность сервиса Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества. Проектировать структуру хранилища Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами. Взаимодействовать с аналитиками Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй. Требования * Уверенно программируете на Python * Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД * Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга * Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS) Будет плюсом * Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark) * Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink) * Участвовали в проектировании хранилищ данных * Работали по методологии Agile * Руководили стажёрами или начинающими специалистами * Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib) * Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях

Location: Москва; Санкт-Петербург; Ташкент Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Наша команда разрабатывает и поддерживает главный экран приложения Яндекс Go, интегрирует в суперапп сервисы и делает инструменты для рекламы и дистрибуции. Вы будете улучшать приложение, ускорять его работу и развивать backend-driven UI. Привет! Мы — iOS-команда супераппа Яндекс Go. Наша команда разрабатывает и поддерживает главный экран приложения Яндекс Go, откуда начинается каждое взаимодействие пользователя с сервисами. Это одна из наиболее значимых и захватывающих областей в рамках всего проекта. Мы также интегрируем в суперапп сервисы, гарантируя их бесперебойную работу и гармоничное взаимодействие, и разрабатываем инструменты для рекламы и дистрибуции, повышая узнаваемость новых возможностей. Нашим приложением пользуются десятки миллионов. Присоединяйтесь к нам, чтобы делать вместе то, чем можно гордиться и чем будете пользоваться вы и ваши близкие каждый день! У нас классно, потому что мы: * Сами оцениваем проекты и стараемся придерживаться сроков. Любой сотрудник прямо влияет на реализацию фич. Мы думаем о том, как сделать проще и лучше * Проводим множество A/B-тестов и вкладываемся в то, что будет полезно. Подавляющее большинство наших решений подкрепляется данными аналитики, но иногда мы готовы вложиться во что-то только потому, что верим в это * Активно изучаем и внедряем новые подходы, такие как SwiftUI, Combine и Swift Concurrency Обязанности Развитие приложения в целом Интегрировать новые сервисы и улучшать существующие, адаптируя приложение к разным регионам. Работа над backend-driven UI Развивать backend-driven UI, чтобы гибко управлять интерфейсом с сервера. Улучшать пользовательский опыт. Оптимизация скорости Сокращать время реакции приложения, оптимизируя код для быстрейшей загрузки и обработки запросов. Требования * Понимаете iOS и хорошо знаете Swift * Не просто хороший исполнитель и реализуете код, но и участвуете в обсуждениях концепций и идей, технической проработке * Готовы погружаться в изучение технологий, связанных не только с iOS-платформой (например, BDUI) * Занимаете проактивную позицию: если видите неэффективные места в коде, процессах — не молчите, предлагаете решения, готовы брать на себя ответственность за результат

Location: Москва; Санкт-Петербург; Ташкент Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Мы создаём условия, чтобы команды, разрабатывающие суперапп Яндекс Go и интегрируемые SDK, работали продуктивно: строим процессы для обмена опытом, задаём общие практики и т. д. Приходите к нам, если уверенно владеете Swift, UIKit, SwiftUI и готовы много общаться с другими командами. Команда DevEx — платформенная команда супераппа Яндекс Go с фокусом на опыте разработки. Мы отвечаем за архитектуру, базовые модули, производительность, обновление технологий, частично за CI. Главное, чем мы занимаемся, — создаём условия, в которых множество команд, разрабатывающих суперапп и интегрируемые SDK, работают продуктивно. Мы выступаем своеобразным клеем для других команд: строим процессы для обмена опытом, задаём общие практики (ревью кода, покрытие тестами и т. д.). Обязанности Трансформация кодовой базы Вы будете участвовать в формировании видения архитектуры приложения и приводить кодовую базу к целевому состоянию с помощью AI-агентов (есть инфраструктура для запуска на CI). Развитие платформы Понадобится работать над базовыми модулями (сеть, дизайн-система) и общей инфраструктурой, улучшать производительность и стабильность приложения, обновлять технологический стек. Больше о мобильной разработке в Яндексе — в канале Yandex for Mobile Требования * Уверенно владеете Swift, UIKit, SwiftUI * Умеете эффективно работать с AI-агентами: ставить задачу, проверять, дорабатывать и отвечать за итоговый результат * Писали или активно применяли переиспользуемые модули/SDK * Умеете договариваться: значительная часть работы — на стыке с другими командами