Задачи:
— Проектировать и считать профиль прибыли зала, определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса.
— Строить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию, точно определять масштаб прогноза для каждой категории.
— Управлять дилерским пространством на основе данных, строить оптимальную логику маршрута, проверять её на живом трафике и анализировать поведение.
Требования:
— Сильная база в математической статистике, практическое применение.
— Владение Python и SQL.
— Умение читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском.
Условия:
— Компенсация 80% ДМС супругам и детям сотрудников.
— Оплата ведения беременности и родов сотрудницам и жёнам сотрудников с опытом работы более двух лет.
— Полный список бонусов доступен по ссылке.
Задачи и требования:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Python и SQL на продвинутом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Задачи:
— Управление доставкой услуг по портфелю разнообразных клиентов/аккаунтов.
— Работа с клиентами по установке, конфигурации и внедрению приобретённых продуктов и технологий.
— Партнёрство с клиентами для быстрого понимания функционала продукта и оптимизации выгод.
— Обеспечение клиентов процессами, техническими и экспертными консультациями на ранних этапах внедрения.
— Ведение федеральных проектов с соблюдением моделей доставки CPS, процессов, методологий и стандартов безопасности (FedRAMP, FISMA, GovCloud).
— Построение отношений с руководителями клиентов, партнёрами и интеграторами для успешной реализации.
— Соотнесение возможностей продуктов Collibra с кейсами клиентов.
— Помощь клиентам в уточнении бизнес-целей и разработке решений с использованием продуктов Collibra.
— Разработка планов проектов на основе CPS Account Plan и инициатив клиентов.
— Помощь клиентам в понимании их проблем и вызовов.
— Содействие Solution Architect в сборе требований и предложении дополнительного функционала.
— Предоставление федеральным агентствам адаптированных стратегий управления данными с лучшими практиками.
— Эффективное информирование клиентов и заинтересованных сторон о статусе проектов.
— Управление эскалациями, рисками, проблемами и изменениями в проектах.
— Выявление и продвижение ценности и измеримых результатов в проектах.
— Выступление доверенным советником и связующим звеном между внутренними командами и клиентами.
— Взаимодействие с отделами продаж, инженерии, продукта, поддержки и руководством для согласования приоритетов.
— Понимание платформы Collibra, операционной модели, рабочих процессов и интеграций.
— Помощь в адаптации новых членов команды.
— Консультирование по продуктам, решениям и процессам.
— Обучение членов команды в ходе доставки услуг.
— Совместная работа с руководством для улучшения процессов вовлечения и доставки.
— Выявление возможностей расширения использования продуктов Collibra в клиентах.
— Вклад в рост бизнеса CPS через расширение аккаунтов, стратегическое планирование и клиентскую поддержку.
— Помощь клиентам в понимании дополнительных технологий и функций для увеличения ценности.
Требования:
— Гражданство США и проживание на территории США.
— Опыт управления проектами услуг не менее 5 лет в поддержку федеральных агентств США.
— Знания в области управления данными, качества данных или управления данными.
— Активный уровень допуска безопасности (Secret/TS/TS-SCI).
— Знание минимум двух-трёх областей: процессы управления данными, управление данными, мастер-данные, каталогизация данных, управление бизнес-правилами.
— Понимание ведущих PaaS провайдеров, Data Lakes, баз данных и интеграционных платформ, используемых федеральными агентствами.
— Опыт работы с AWS, Azure, Kubernetes, инфраструктурой и платформами.
— Понимание API через Java, Python или аналогичные скриптовые языки для кастомных решений в Enterprise Linux или Unix.
— Знание хранилищ данных, ETL и интеграции данных.
Условия:
— Стандартный базовый оклад от $96,000 до $120,000 в год.
— Возможность дополнительной комиссионной оплаты.
— Конкурентный пакет вознаграждений, включая бонусы, акции, ежемесячный Flex Fund, пенсионные планы 401k и другие преимущества.
— Гибкая программа льгот, поддерживающая разнообразные жизненные ситуации.
— Политика равных возможностей и инклюзивности в компании.
Контакты для отклика отсутствуют в тексте.
Удалённо
96 000 – 120 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Требования:
— 4+ года опыта работы дата-сайентистом
— Практический опыт с предсказанием LTV или ROAS
— Опыт в adtech или мобильном performance-маркетинге
— Уверенные навыки Python и SQL
— Опыт работы с облачными хранилищами данных в продакшене
— Опыт использования моделей, применяемых для реальных решений
— Владение английским языком на уровне B2+ (письменно и устно)
Wise — международная финтех-компания, предоставляющая услуги перевода и управления деньгами по всему миру. Компания оценивается в $11B+, размер команды — 1000+ человек.
Требования:
— 4+ года опыта
— Знание SQL
— Знание Python
Задачи:
— Использовать существующие и создавать собственные аналитические инструменты и ML-модели для задач ценообразования и аналитики.
— Автоматизировать отслеживание паттернов поведения покупателей и продавцов.
— Выступать точкой контакта между продукт-менеджерами, маркетологами, разработчиками и финансами.
— Отслеживать ключевые метрики после запуска изменений и корректировать подходы.
— Презентовать результаты руководству и финансовому отделу с акцентом на бизнес-влияние.
Требования:
— Аналитический склад ума, умение интерпретировать данные и находить закономерности.
— Высшее экономическое или финансовое образование.
— Продвинутый уровень SQL, Python, Excel, ML.
— Знание английского языка (выше B1).
— Опыт подготовки презентаций (PowerPoint, Miro).
— Опыт ведения проектов и кросс-функционального взаимодействия.
— Умение структурировать информацию и объяснять сложное простым языком.
Задачи:
— Развертывать и поддерживать Kubernetes
— Развертывать и поддерживать базы данных (PostgreSQL, ClickHouse)
— Разрабатывать пайплайны CI/СD сборки
— Собирать и развертывать приложения у заказчика в «изолированной среде»
— Участвовать в процессах РБПО
— Поддерживать стенды разработки
— Поддерживать системы мониторинга и логирования
— Обеспечивать резервное копирование данных и конфигураций
Требования:
— Опыт Kubernetes: развертывание, управление, мониторинг
— Опыт CI/CD: Gitlab, Jenkins, Helm Charts
— Опыт написания скриптов развертывания приложений и БД на bash и Python
— Опыт внедрения или участия в процессах РБПО
— Опыт работы с отечественными Linux - системами
— Базовые знания SQL
Будет плюсом:
— Опыт PostgreSQL, ClickHouse
— Опыт в продуктах Sber Platform V
Условия:
— Возможность работы в комфортном офисе г. Москва
— Внутренние семинары, внутренние митапы
— Техника для комфортной работы
— ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи
— Сессия профессионального развития с планом индивидуального развития и обратной связью
Задачи:
— Развертывание и поддержка full nodes (Ethereum, Bitcoin, Tron)
— Настройка и сопровождение RPC, архивных и валидаторных нод
— Обеспечение высокой доступности (HA), отказоустойчивости и масштабируемости инфраструктуры
— Мониторинг состояния нод (Prometheus, Grafana)
— Оптимизация производительности (disk I/O, RAM, CPU, network latency)
— Управление обновлениями клиентов и форками сетей
— Настройка резервного копирования и восстановления данных
— Автоматизация процессов
— Работа с облачной инфраструктурой (Hetzner, OVH, AWS, GCP и аналоги)
— Обеспечение безопасности (firewalls, access control, DDoS protection)
— Поддержка внутренних команд (backend, data, product) через RPC/API endpoints
Требования:
— Опыт DevOps/SRE от 3-х лет
— Практический опыт работы с blockchain nodes
— Глубокое понимание Linux (Ubuntu/Debian), networking и системного администрирования
— Опыт работы с Docker, Kubernetes
— Уверенное владение инструментами мониторинга и логирования
— Опыт автоматизации (Bash, Python или Go)
— Понимание принципов консенсуса (PoW, PoS, validators)
— Опыт работы с high-load системами
Будет плюсом:
— Опыт запуска валидаторов и участия в staking
— Работа с MEV, indexers, archive nodes
— Знание специфики L2 решений (Arbitrum, Optimism, zkSync)
— Опыт работы с Web3 API (Infura, Alchemy аналоги)
— Понимание безопасности ключей и HSM решений
Технологический стек:
OS: Linux (Ubuntu)
Containers: Docker, Kubernetes
Infra: Terraform, Ansible
Monitoring: Prometheus, Grafana
Cloud: AWS / GCP / Hetzner
Blockchain clients: Geth, Erigon, Nethermind, Bitcoin Core, Solana Validator
Задачи:
— администрировать и кастомизировать Jira, создавать и поддерживать автоматизации в Jira на ScriptRunner/Groovy
— разрабатывать аналитическую отчётность и дашборды по данным Jira (KPI, SLA, выгрузки), включая standalone-сервисы отчётности на Python/FastAPI
— сопровождать и создавать новые интеграции Jira с внешними тикетными системами (Redmine и др.)
— разрабатывать интеграции с helpdesk-платформами, внутренние веб-приложения и интерфейсы к инфраструктурным сервисам (Vue 3, TypeScript, Python), включая API-gateway и аутентификацию JWT
— развертывать и сопровождать self-hosted сервисы машинного перевода и LLM (Ollama, OpenWebUI, LibreTranslate и аналоги)
— вести контейнеризацию, деплой и эксплуатацию разрабатываемых сервисов на виртуальных машинах, обеспечивать сетевую безопасность сервисов.
Требования:
— опыт работы с Jira на уровне администратора-разработчика
— опыт работы с Groovy и ScriptRunner, Python в интеграционных задачах
— опыт двусторонней синхронизации тикетных систем через REST API
— владение языками Vue 3, TypeScript Vite, Pinia, Tailwind, навыки визуализации данных с Chart.js или vanilla JS
— навыки проектирования REST-сервисов, JWT-аутентификации, gateway-схем
— владение инструментами DevOps и знаниями сетевой безопасности (firewall/iptables, IP-allowlist, nginx, TLS)
— навыки промпт-инжиниринга и опыт работы с AI-ассистентами, готовность адаптироваться к корпоративным AI-инструментам.
Условия:
— офисный формат работы, офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС, 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.
Задачи:
— строить и улучшать модели для разных частей всего пайплайна
— заниматься полным циклом DS/ML задач
— участвовать в создании и развитии платформы рекламы
— улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели)
Примеры задач:
— построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений и добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии
— обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах и совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки
— провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях и доставить признаки до сервиса на Go
— внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик
Требования:
— знание классического ML и Deep Learning подходов
— опыт промышленного использования методов RecSys
— опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде
— уверенный опыт разработки на Python и Pyspark, опыт написания продакшн-кода
— знание принципов распределенной обработки данных
— умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию
— умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение
Условия:
— офис метро Маяковская (Оружейный переулок)
— гибридный формат работы
— конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
— ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
— материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
— дисконт-программы от компаний партнеров
— бесплатный фитнес на территории работодателя
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
Задачи:
— Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка;
— Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты;
— Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML;
— Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить);
— Разрабатывать AI-агентов.
Требования:
— Высшее техническое образование;
— 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика);
— Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей;
— Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате);
— Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git.
Будет большим плюсом:
— PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes;
— Опыт в банковской сфере и CVM;
— Модели склонности и uplift-моделирование;
— Рекомендательные системы (RecSys);
— NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer);
— ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch).
Условия:
— Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе);
— Комфортный и современный офис;
— Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
— Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
— Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
— Прозрачный доход по итогам интервью;
— Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).
Задачи:
— Участие в построении автоматизированной системы контроля качества данных (DQ): развитие проверок, покрытие ключевых потоков, автоматизация.
— Обработка запросов внутренних заказчиков: выгрузки, сверки, проверка данных.
— Контроль корректности отчётности: следить за загрузками, разбирать расхождения, проверять цифры до публикации.
— Поддержка и развитие отчётов и дашбордов в Power BI.
— Работа с данными: подготовка, трансформация, визуализация, контроль качества.
— Документирование процессов, поддержка актуальности описаний.
Требования:
— SQL на уровне оконных функций, умение разобраться в незнакомой витрине.
— Уверенное владение Power BI.
— Опыт работы с реальными данными, а не только учебными примерами.
— Честность, открытость, ответственность.
— Умение самостоятельно разбираться в задачах и доводить до результата.
— Готовность работать в офисе полный день.
— Будет плюсом: опыт построения проверок качества данных (DQ, Great Expectations, dbt tests), Python для выгрузок и работы с API, понимание Airflow и dbt, опыт в ритейле или e-commerce.
Условия:
— График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00. Офисный формат работы. После испытательного срока готовы предоставить гибридный формат.
— Скидка на ДМС.
— Ювелирные подарки сотрудникам в честь возрастания стажа работы в команде.
— Скидки на покупку ювелирных изделий.
— Спортивные мероприятия: баскетбол, футбол, настольный теннис, беговые марафоны, плавание и танцы.
— Стабильную выплату заработной платы два раза в месяц без задержек.
— Подарки в честь значимых событий в жизни сотрудников: День Рождения, подарки детям на Новый год.
— Оборудованная кухня внутри офиса с кофемашиной.
— Просторный и комфортный офис в шаговой доступности от метро Марьина Роща.
Задачи:
— ценообразование
— uplift-моделирование
— задачи ранжирования
— модели склонности
— look-a-like
— response модели
— работа с регрессионными таргетами
— кластерный и факторный анализ.
Требования:
— опыт в части ML задач не менее 3 года
— опыт работы и глубокое понимание классического ML
— продвинутые знания статистики и машинного обучения
— опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация)
— опыт проведения A/B-тестов
— хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark.
Будет плюсом:
— опыт работы с Transformers
— успехи в ML-соревнованиях, хакатонов
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— опыт создания AI-агентов и использования их в работе
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Условия:
— работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
— 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.
Задачи:
— исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов
— разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER
— автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков
— осуществление fine-tuning’a LLM
— имплементация RAG’ов на основе данных Банка
— развитие платформы по использованию и развитию LLM
— интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения
— интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей.
Требования:
— высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
— предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3- х лет)
— детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов
— опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами
— глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом
— уверенное владение Python
— опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— формат работы - офис (ст.м. Ленинский проспект)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Сбор и анализ бизнес-требований с бизнес-аналитиками и ключевыми заказчиками;
— Проектирование витрин данных: перевод бизнес-требований в технические требования для инженеров данных;
— Проектирование логических схем для Data Marts в PostgreSQL и ClickHouse;
— Data Mapping: поиск источников данных, описание правил трансформации и объединения данных;
— Анализ логики существующих отчетов (MS SQL, OLAP-кубы SSAS Tabular, сложные Excel-файлы);
— Приемка и тестирование данных перед передачей в BI-систему (Yandex DataLens);
— Ведение документации и координация команды.
Требования:
— Высшее или неоконченное высшее образование;
— Опыт системного/бизнес-анализа или аналитика данных от 2 лет;
— Уверенное владение SQL (сложные SELECT-запросы с JOIN, оконными функциями, CTE);
— Понимание принципов построения DWH и жизненного цикла отчетности;
— Навыки прототипирования интерфейсов и визуализации данных с BI-инструментами;
— Умение работать с API, анализировать JSON/XML для маппинга;
— Знание BPMN, UML, опыт ведения документации в Confluence и Jira;
— Системное мышление, коммуникативные навыки, умение переводить бизнес-требования в технические.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Yandex DataLens, Tableau или Power BI;
— Базовые знания Python для чтения ETL-скриптов и проверки гипотез в Jupyter Notebook;
— Понимание архитектуры OLAP-кубов (SSAS), знакомство с DAX/MDX;
— Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД;
— Навыки написания технической документации (Swagger/OpenAPI, ER-диаграммы);
— Опыт работы в Agile/Scrum-командах.
Условия:
— Работа удаленно или в офисе в БЦ Кунцево Плаза, 5 минут от м. Молодежная;
— График 5/2 с гибким началом рабочего дня;
— Официальное оформление по ТК РФ, официальная зарплата, больничный, отпуск 28 дней;
— ДМС включая стоматологию (условия зависят от стажа);
— Дисконтная карта на продукцию компании, участие в распродажах;
— Корпоративные скидки на фитнес;
— Перспективы профессионального и карьерного роста;
— Уютные лаундж-зоны, технологичные переговорные, просторные кухни, вкусный капучино.
Задачи:
— Получать задачи от внутренних заказчиков и погружаться в их бизнес-процессы.
— Выявлять, какие процессы можно и целесообразно автоматизировать с помощью AI.
— Формировать ТЗ, декомпозировать задачи и предлагать варианты реализации.
— Проектировать структуру AI-автоматизации и самостоятельно реализовывать решения.
— Работать с Claude, ChatGPT и другими LLM.
— Создавать AI-ассистентов, AI-агентов и базы знаний.
— Настраивать интеграции с CRM, 1С, сайтами, мессенджерами, телефонией и другими системами.
— Работать с API, RAG, embeddings и автоматизированными workflow.
— Тестировать, дорабатывать и повышать качество AI-решений.
— Описывать готовые решения, создавать инструкции и базу знаний.
— В перспективе выстраивать процессы разработки и управлять командой AI-разработчиков.
Требования:
— Опыт работы в AI / AI Automation / Backend / Integration от 3 лет.
— Практический опыт работы с Claude, ChatGPT и LLM.
— Опыт создания AI-решений и автоматизации бизнес-процессов.
— Понимание API, интеграций, RAG, embeddings, AI-агентов.
— Системное мышление и способность самостоятельно разобраться в новой задаче.
— Умение общаться с бизнес-заказчиками и переводить их запросы в техническое ТЗ.
— Навык самостоятельно вести задачу от постановки до готового результата.
— Ответственность за качество и результат внедрения.
Будет плюсом:
— Python, SQL/PostgreSQL, n8n, Make, Docker, MCP, опыт создания AI-агентов, CRM/1С и опыт управления разработчиками.
Условия:
— Офис в Москве, рядом с м. ЦСКА.
— График 5/2: 09:00–18:00 или 10:00–19:00.
— Заработная плата обсуждается по итогам собеседования.
— Реальные задачи по внедрению AI в бизнес, возможность видеть результат своей работы.
— Возможность влиять на технологии и формировать AI-направление внутри компании.
— Перспектива роста в Team Lead / руководителя направления.
— Профессиональная команда и возможности для развития.
— Современный офис класса А.
— Скидки на услуги компании.
Задачи:
— Участие в сборе и структурировании требований совместно с бизнес-аналитиком, менеджером продукта и инженерами.
— Общение с пресейлом, техподдержкой, внешними партнерами, разработкой.
— Помощь бизнес-аналитику и менеджеру продукта в структурировании продуктовых и пользовательских требований и сценариев.
— Изучение продуктов-аналогов и текущих особенностей работы продукта.
— Участие в прототипировании и исследовании технологий.
— Участие в выработке, проработке и оформлении технической концепции и технического решения по новым функциям.
— Участие в управлении требованиями и постановка задач разработке.
— Разработка внутренней документации продукта.
— Сопровождение разработки и тестирования.
— Участие во внутренней приемке релизов.
Требования:
— Готовность быстро осваивать область системного/сетевого администрирования или опыт и знания в этой области.
— Умение моделировать и описывать деятельность, функции, структуры данных, интерфейсы, алгоритмы.
— Умение работать с требованиями.
— Знакомство с основными концепциями процедурного и объектно-ориентированного программирования.
— Умение моделировать и описывать архитектуру и дизайн систем и программных приложений.
— Готовность изучать и применять новые инструменты для повседневной работы.
— Базовый опыт и знания в области интеграции систем/сервисов.
— Базовые навыки проектирования реляционных баз данных и нереляционных структур данных, базовый SQL.
— Понимание жизненного цикла ИТ-систем, процессов разработки, сопровождения и развития ПО.
— Базовые навыки и готовность изучать и взаимодействовать с технологиями.
— Минимальные навыки программирования/написания скриптов (Python, C++, Go приветствуются).
— Минимальные навыки работы с системами версионирования исходного кода.
— Готовность читать исходный код, работать с логами, конфигурациями и данными в системах.
— Навыки работы с командной строкой, базовые навыки работы с Linux.
Приветствуется, но не обязательно:
— Навыки программирования на любом языке и базовые навыки проектирования ПО.
— Базовые навыки администратора сети.
— Знакомство с архитектурой Linux.
— Знакомство с информационной безопасностью и технологиями защиты данных.
— Знакомство с формальной логикой.
— Знакомство с классификацией и атрибутами качества требований.
— Опыт работы с системами моделирования, Sparx Systems Enterprise Architect, Visual Paradigm или другими.
— Отсутствие "аллергии" на высшую математику, включая дискретную математику, структуры данных и алгоритмы, реляционную алгебру.
— Знакомство со стандартами, нотациями и практиками моделирования IDEFx, DFD, UML, BPMN, ARIS и др.
— Знакомство с подходами к описанию функций в виде Use Case, User Story, пользовательских сценариев.
— Знакомство с Agile практиками Story mapping, Event storming, CJM, Service Blueprint, 4 context architecture.
— Практики бизнес-анализа, включая Business Canvas, понимание структуры бизнес-плана, умение работать с бизнес-целями, проектированием бизнес-процессов и обоснованием ценности проектов и функций.
— Знакомство с ГОСТ серии 34 и 19 и современными стандартами системной инженерии и управления требованиями.
— Опыт фасилитации групповых рабочих сессий.
— Знакомство с Domain Driven Design, шаблонами интеграции приложений, шаблонами реализации микросервисной архитектуры.
Условия:
— Стабильное постоянное трудоустройство в быстрорастущей компании, занимающейся импортозамещением.
— Работа в аккредитованной Минцифры IT-компании, продукты которой находятся в реестре российского ПО.
— Нет бюрократии, собеседование в 1-2 этапа с быстрым фидбеком, гибкое начало рабочего дня, отсутствие дресс-кода.
— Плавный ввод в должность, период адаптации, наставничество.
— Офисный формат работы, офис возле м. Белорусская/Савеловская.
— ДМС со стоматологией.
— Внутреннее и внешнее обучение.
Задачи:
— Анализ алгоритмов объединения данных с разных датчиков (sensor fusion);
— Разработка алгоритмов и программ для объединения данных с разных датчиков;
— Поддержка существующей кодовой базы;
— Разработка способов оценки качества объединения данных;
— Исследование новых алгоритмов объединения данных и изучение научных статей.
Требования:
— Высшее образование;
— Опыт работы от 1 года;
— Знание специального ПО ROS/ROS2, C++17, Python;
— Понимание принципов работы сенсоров, используемых в беспилотных автомобилях, и принципов фильтрации и сглаживания данных (KF, EKF, UKF).
Условия:
— График работы 5/2: понедельник-четверг 9:00-18:00, пятница 9:00-17:00 на территории работодателя;
— Фиксированный оклад (выплачивается 2 раза в месяц) + квартальные и годовые премии;
— Ежемесячная доплата за питание и проезд;
— Финансовая помощь в жизненно важных обстоятельствах и доплаты отдельным категориям персонала;
— Ежегодная индексация заработной платы.
Офисmiddle
Зарплата не указана
ОфисМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 36 · Job Hunters