Вакансии

Location: Москва Workplace: В офисе О компании МТС Банк развивает цифровые финансовые сервисы и делает их доступными для всех. Мы работаем с современным технологическим стеком, высоконагруженными системами и облачной инфраструктурой. Такой подход позволяет создавать надёжные решения для бизнеса и клиентов. Обязанности разрабатывать и развивать интеграционные решения на микросервисной платформе с использованием Java 25, Spring Boot 4 и Kubernetes реализовывать интеграционные взаимодействия между сервисами и системами с использованием Kafka и других технологий обмена сообщениями проводить тестирование разработок, участвовать во внедрении решений и обеспечивать их сопровождение на уровне 3-й линии поддержки анализировать и устранять технические проблемы, обеспечивать стабильность и надежность работы интеграционных решений вести и поддерживать в актуальном состоянии техническую документацию и базу знаний в Confluence Требования уверенное знание Java опыт разработки приложений с использованием Spring: Boot, Kafka, WebMVC, WebFlux, Data, JDBC, JMS, Security знание Kafka и принципов построения асинхронных интеграционных взаимодействий знание SQL и практический опыт работы с реляционными базами данных PostgreSQL, Oracle или ClickHouse понимание принципов работы сетевых и транспортных протоколов опыт разработки и сопровождения решений на основе микросервисной архитектуры навыки работы с Git и системами управления версиями опыт работы с Docker и Kubernetes практический опыт работы с технологиями и инструментами: S3, Consul, Vault, Maven, JUnit, Testcontainers, Prometheus, Grafana, GitLab понимание принципов тестирования, развертывания и сопровождения приложений умение анализировать технические проблемы, находить причины их возникновения и предлагать решения навыки работы с технической документацией и готовность поддерживать базу знаний в актуальном состоянии Условия У нас ваши идеи не потеряются: предлагайте и обсуждайте, ищите новые решения и экспериментируйте. Мы всегда поддержим вас, а ещё предложим: достойную заработную плату ДМС со стоматологией с первого месяца работы доступ к корпоративной библиотеке регулярные образовательные курсы и тренинги от корпоративного университета внешнее обучение цифровое пространство (безбумажный прием на работу, коворкинг, электронный документооборот) специальный тариф на мобильную связь скидки и бонусы на продукты и услуги от МТС, МТС Банка и партнёров программу Best Benefits отсутствие дресс-кода современный и уютный офис в 2-х минутах от м. Технопарк кафе «Мечта» с полезными завтраками и вкусными обедами корпоративный спорт: йога, беговой клуб, вело-сообщество и другие тренажерный зал в офисе детские дни и подарки программу материальной помощи в различных жизненных ситуациях социальные проекты (раздельный сбор мусора, фандоматы, благотворительные ярмарки и волонтерские акции)

Сохранять её голос, раскрывать личность и экспертизу без шаблонов и навязчивых продаж.— Самостоятельно создавать визуалы, монтировать видео, добавлять обложки и субтитры, согласовывать и размещать контент, обновлять профили. Пользоваться ИИ, проверять факты и редактировать результат.— Отвечать на организационные вопросы, обрабатывать заявки.

• От 4 лет коммерческой разработки, из них не менее 2 лет на Go. • Go: HTTP и gRPC API, конкурентность, тестирование.

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Мы создаём новый сервис для ML-разработчиков Яндекса, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума и других сервисов. Ищем человека, который поможет нам выстроить процессы разработки и наладить взаимодействие между ML-инженерами и инфраструктурой. Яндекс — одна из немногих компаний в мире, оперирующих экcабайтами данных, которые нужно уметь эффективно хранить, обрабатывать и передавать между различными системами. Для решения этих задач мы создали и развиваем распределённую платформу хранения и обработки данных YTsaurus. Мы развиваем ML-платформу Яндекса на базе YTsaurus — инфраструктуру, на которой работают десятки команд машинного обучения и обучаются модели для ключевых продуктов компании. Пользователями платформы являются большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума. Платформа покрывает полный жизненный цикл ML-разработки — от подготовки датасетов и обучения моделей на больших GPU-кластерах до продакшен-инференса и эксплуатации моделей. Ключевые компоненты платформы * Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков задач на GPU * Инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU * Оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL * Решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases) * MLOps-система для управления жизненным циклом моделей Ищем Technical Product Manager, который будет помогать нам развивать платформу: формировать продуктовую стратегию, понимать потребности ML-инженеров и вместе с командами разработки создавать инструменты для эффективной работы ML-инженера. Обязанности Развитие продукта Формировать продуктовую стратегию и roadmap ML-платформы. Определять ключевые направления развития инфраструктуры для ML-разработки. Развивать платформу, покрывающую полный ML lifecycle, включая подготовку и хранение датасетов, обучение моделей, управление экспериментами, запуск inference, эксплуатацию моделей. Работа с пользователями Глубоко погружаться в задачи ML-команд Яндекса. Выявлять узкие места в инфраструктуре ML-разработки. Формировать требования к новым инструментам и сервисам платформы. Формирование решений Участвовать в проектировании ключевых компонентов ML-платформы. Переводить потребности пользователей в конкретные продуктовые решения. Приоритизировать развитие платформы на основе продуктовых метрик и обратной связи. Работа с командами Координировать несколько инженерных команд. Помогать командам поставлять сложные инфраструктурные фичи. Следить за тем, чтобы развитие платформы соответствовало продуктовой стратегии. Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products Требования * Работали с машинным обучением (обязательное требование) * Понимаете полный жизненный цикл ML-разработки * Запускали и развивали продукты (product management) * Умеете формировать roadmap и приоритизировать развитие продукта * Имеете сильную техническую базу и разбираетесь в ML-инфраструктуре, распределённых системах, GPU-обучении моделей * Умеете работать на стыке ML-инженерии, инфраструктурных команд и продукта Будет плюсом * Работали с ML-платформами или MLOps-инфраструктурой * Имели дело с большими распределёнными вычислительными системами * Строили developer platform или internal tools

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Мы развиваем инфраструктурное контейнерное облако с сервисами, создаваемыми разработчиками Яндекса. Ищем в команду технического менеджера с хорошим инженерным опытом. Откликайтесь, если работали в техпроектах менеджером проектов или продукта, умеете строить процессы и взаимодействие между командами. Мы развиваем инфраструктурное (внутреннее) контейнерное облако, где располагаются сервисы, создаваемые тысячами разработчиков Яндекса. Под управлением внутреннего облака находятся более 100 тысяч серверов и запущено более 50 тысяч приложений — суммарно более миллиона контейнеров. В нашем облаке миллионы ядер, на которых развёрнуты не только крупные потребители, такие как Поиск или Реклама, но и микросервисы, количество которых измеряется десятками тысяч. Подобные объёмы ставят перед нами особые вызовы: не только с точки зрения устройства инфраструктуры облака, но и с точки зрения процессов и инструментов управления ресурсами. Мы ищем в свою команду технического менеджера с хорошим инженерным опытом, который сможет эффективно включиться в оперативную работу и развитие инфраструктурного облака: от работы с заказом и распределения ресурсов до улучшения инфраструктуры самого облака. Обязанности Участие в процессах заказа и распределения ресурсов и их улучшение Сервисы Яндекса активно растут, и для поддержания их роста необходим регулярный приток новых ресурсов. Для обеспечения роста ресурсов существуют специальные процессы заказа ресурсов и их последующего перераспределения, в котором кроме сервисов-потребителей участвуют и представители провайдеров ресурсов. Внедрение процессов оптимизации использования ресурсов и улучшение инструментов Важным фокусом для нашей команды является эффективность использования ресурсов нашими потребителями. Чтобы её повышать, мы разрабатываем специальные инструменты, которые помогают пользователям оценивать эффективность использования ресурсов и целенаправленно работать над её улучшением. Совместно с командами сервисов разрабатываем и внедряем процессы по оптимизации ресурсов. Участие в интеграционных проектах вместе с командами разработки, эксплуатации и тестирования Внутреннее облако существует в тесной интеграции с другими внутренними провайдерами ресурсов и регулярно делает совместные проекты: от заезда в облако новых больших сервисов или провайдеров до запусков новых дата-центров. Участие в таких проектах позволяет познакомиться с большим количеством сервисов и технологий, существующих внутри Яндекса. Внедрение технические проектов в инфраструктурном облаке Мы продолжаем развивать наше облако, внедряя новые технологии, направленные на улучшение жизни пользователей, повышение надёжности и эффективности. Участие в таких проектах даёт возможность не только получить уникальный технический опыт, но и напрямую повлиять на то, как пользователи будут видеть наше облако. Больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса, — в канале Yandex Infrastructure Требования * Работали в технологических проектах в роли менеджера проектов или продукта * Имеете хороший технический бэкграунд и можете общаться с командой разработки на одном языке, а в идеале имеете опыт разработки за плечами * Умеете выстраивать процессы и взаимодействие между командами * Способны расставлять приоритеты и решать задачи в срок * Знаете, как управлять обсуждениями и фиксировать результаты * Точно и внятно выражаете мысли устно и письменно * Можете быстро погружаться в новое и не боитесь технических трудностей * Понимаете, как устроено серверное оборудование для высоконагруженных систем * Готовы погрузиться в тему управления серверными ресурсами и планирования их потребления Будет плюсом * Решали задачи по планированию потребления серверных ресурсов (capacity planning) * Пишете на Python или любом другом языке программирования

- Построить устойчивую модель роста ОФП не только за счёт расширения продуктовой полки, но и за счёт умной работы с клиентом, каналами и данными. - Построить систему, в которой видно: какие каналы приводят лучших клиентов, какие когорты дают максимальный LTV, какие продукты создают кросс-продажи и какие изменения реально увеличивают выручку.

Ищем менеджера по продажам — того, кто не боится переговоров, слышит клиента и доводит сделку до финала. Задача — продавать рекламные возможности 2ГИС, а именно: Геоконтекстная, медийную и баннерную рекламу Совершать исходящие звонки по потенциальной клиентской базе 2ГИС (юридические лица) Проводить встречи в онлайн-формате или очно на территории клиента.

- Качественная обработка входящих диалогов (клиенты уже заинтересованы в продукте); - Работа с крупными сделками и высокими чеками;

• Руководить разработкой совместно с техническим лидом: работать с backlog, ставить задачи и контролировать их выполнение в срок. • Самостоятельно решать возникающие сложности и обеспечивать движение проекта.

— Практический опыт в SEO и привлечении органического трафика.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Команда бизнес-аналитики Авито Работы работает на стыке данных, продукта и маркетинга. Мы помогаем бизнесу глубже понимать рынок, строим модели и исследуем факторы, которые влияют на ключевые метрики. Мы поддерживаем продуктовые и маркетинговые команды и решаем комплексные аналитические задачи. Например, развиваем аналитику рынка труда, ищем потенциальных работодателей среди аудитории других вертикалей Авито и оцениваем эффективность промоакций и специальных предложений. Работа охватывает полный цикл аналитической задачи: от формулирования гипотезы и подготовки данных до запуска эксперимента, оценки результатов и разработки рекомендаций для бизнеса. Работая с нами, вы сможете напрямую влиять на развитие Авито Работы, привлечение новых работодателей и эффективность маркетинговых инвестиций. Какие задачи вас ждут: анализировать рынок труда и готовить понятные работодателям выводы о динамике спроса, предложения и других ключевых показателей; искать среди активной аудитории других вертикалей Авито пользователей, которые могут стать работодателями и размещать вакансии; развивать ML-модель для поиска и приоритизации перспективных пользовательских сегментов; переводить ML-решения из прототипа в промышленную эксплуатацию на внутренней платформе; формулировать и проверять гипотезы новых промомеханик, оценивать их потенциал и ожидаемый бизнес-эффект; проектировать и анализировать A/B-тесты, оценивать статистическую значимость и инкрементальный эффект; анализировать результаты экспериментов и формировать рекомендации по масштабированию успешных механик; развивать аналитическую инфраструктуру проектов: создавать и поддерживать витрины данных, дашборды и базу знаний; взаимодействовать с командами маркетинга, продукта, аналитики и машинного обучения, помогая им принимать решения на основе данных. Мы ждём, что вы: имеете не менее трех лет опыта работы продуктовым аналитиком или аналитиком данных; уверенно владеете SQL и Python, имеете опыт работы с большими массивами данных; понимаете принципы проведения A/B-тестов, умеете оценивать статистическую значимость и интерпретировать результаты экспериментов; знакомы с основными ML-подходами и понимаете принципы работы моделей классификации и скоринга; умеете оценивать потенциал инициатив и переводить результаты анализа в понятные бизнес-рекомендации; имеете критическое мышление и умеете работать самостоятельно: можете декомпозировать сложную и размытую задачу, предложить варианты решения и методологию их валидации; умеете работать с заказчиками из разных команд, ясно презентовать выводы, аргументировать решения и отстаивать свою позицию. Будет здорово, если вы: имеете опыт самостоятельной разработки или внедрения ML-моделей. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Senior Go Engineer IT Вакансии Компания OLX UZ ищет опытного Senior Go Engineer для развития и оптимизации поискового ядра платформы в Узбекистане. 🕹 Список обязанностей: — Развивать, оптимизировать и масштабировать поисковое ядро Apache в среде AWS EKS.

Ваша задача — внедрять новые технологии, разрабатывать и тестировать интеграционные решения, а также создавать витрины данных и развивать слой данных для BI-систем.

• Определять и реализовывать общую инженерную стратегию, согласовывая технологические инициативы с бизнес-целями и продуктовым роадмапом. • Обеспечивать тесное сотрудничество между командами разработки, продукта, QA и DevOps.

- Управлять ИТ-функцией организации: инфраструктурой, информационными системами, безопасностью и поддержкой пользователей. - Контролировать работу ИТ-подрядчика: SLA, качество разработки, приёмку работ и обоснованность затрат.

• Разрабатывать релизы и инструменты поставки VK Private Cloud. • Ansible (roles/playbooks, Jinja2) + Python/Bash/Go.

Location: Москва В SberData мы создаём платформу для работы с данными всего Сбера. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов, собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения — от Hadoop и Greenplum до решений Lakehouse. Наши пользователи по всем блокам Банка сделали уже свыше 6500 витрин данных. В составе Корпоративной аналитической платформы (КАП) мы развиваем контуры работы с данными, это напрямую определяет, как безопасно и быстро получают данные специалисты по данным всего Банка. Обязанности ### Задачи: * руководить развитием функционала: ведение плана, синхронизация доработок платформы и смежных сервисов, отключение legacy-инфраструктуры, отработка рисков  * управлять развитием инструментария: инструменты для DS/DE/DА, работа с чувствительными данными, токенизация текстовых и нетекстовых данных, сервисы защиты данных * внедрять функционала разграничения доступа по командам: координация кросс-командных взаимодействий  * декомпозировать инициативы до конкретных задач: контроль сроков и вех (вывод в ПРОМ, завершение пилотов, тираж), управление рисками и эскалация блокеров до перерастания в критичные проблемы * синхронизировать работу команд Банка и внешних участников: регулярные статусные встречи, единый реестр открытых вопросов и решений, коммуникация между техническими командами и бизнес-стейкхолдерами * готовить регулярные статусы для руководства: прогресс, ключевые риски, решения на эскалацию; вести проектную документацию. Требования ### Мы ожидаем: * опыт управления проектами от 4 лет, из них не менее 2 лет — в сложных кросс-командных проектах с большим числом стейкхолдеров * уверенное владение инструментами планирования и визуализации дорожных карт, умение работать с зависимостями между параллельными потоками * опыт подготовки регулярной отчётности для топ-менеджмента и ведения проектной документации (протоколы, реестры рисков и зависимостей, планы коммуникаций) * технологический бэкграунд: способность разобраться в сути технических решений, читать архитектурные схемы, содержательно общаться с разработчиками и архитекторами * навык структурированного управления рисками и эскалаций. ### Будет плюсом: * опыт проведения миграций пользователей и систем (перевод контуров, вывод legacy, отработка рисков отката). * опыт в контуре корпоративной аналитики, Big Data или Аналитической платформы, в крупном банке или финтехе. Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис в Москве: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * 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.

— Строить Python/SQL-пайплайны загрузки данных из файлов, API и информационных систем: парсинг сложных и вложенных XML/JSON, нормализация, загрузка в хранилище. — Разворачивать, настраивать и поддерживать инструменты обработки данных: оркестрацию, хранилище, S3.