Вакансии

Задачи: — автоматизация тестирования UI и API (REST) — разработка и доработка фреймворка для автотестов — покрытие функционала автотестами на Java — интеграционное тестирование микросервисов — работа с CI/CD (Jenkins / GitLab CI) — взаимодействие с брокерами сообщений и мок‑сервисами — оптимизация SQL‑запросов — ведение задач в Jira — участие в Agile‑процессах Требования: — опыт от 2 лет в автоматизированном тестировании на Java — уверенное владение Java Core (ООП, коллекции, Stream API, лямбды) — знание TestNG / JUnit — опыт работы с Maven / Gradle — опыт работы с REST Assured, Postman — опыт работы с Selenium WebDriver / Selenide — знание локаторов (XPath / CSS) — понимание техник тест‑дизайна и паттернов автоматизации — знание SQL (DML, JOIN, агрегации) — опыт работы с Git — опыт работы с одним из CI‑инструментов (Jenkins / TeamCity / GitLab) — опыт работы с Jira, Confluence, Allure Report — понимание микросервисной архитектуры и принципов REST — опыт работы с Docker — опыт работы в Agile — проактивность и навыки командной и самостоятельной работы — плюсом будут Testcontainers и английский уровень B1 и выше.

Задачи: Писать качественный высокопроизводительный код на Go и участвовать в разработке архитектурных решений.

-Разработка и внедрение AI-агентов для автоматизации внутренних процессов (чат-боты, интеллектуальная обработка документов, автономные системы). -Проектирование, внедрение и оптимизация RAG-систем (поиск по базам знаний, корпоративным данным, векторные хранилища).

-Вести разработку полного цикла: от выявления потребностей бизнеса и сбора требований до проектирования, реализации, тестирования и деплоя. -Самостоятельно взаимодействовать с большим количеством стейкхолдеров: продуктовыми командами, архитекторами, экспертами, сетевыми инженерами и смежными подразделениями.

-Развивать REST API и бизнес-логику корзины, чекаута, доставки, заказов и оплаты. -Проектировать интеграции с внутренними сервисами: синхронные вызовы и обмен событиями через Kafka с использованием Protobuf и Avro.

Обеспечение бесперебойной работы системы резервного копирования (80-90% рабочего времени) и систем хранения данных.

- Разработка дашборда и личного кабинета: обеспечение интуитивно понятного отображения статуса эфира и сбора пожертвований для стримера.

участвовать в разработке новых фич Браузера на всех этапах: от проектирования архитектуры до написания кода; покрывать свой код тестами, ревьюить чужой и свой код;

– Проверять типографику, стилистику, орфографию и технические параметры в инструкциях, даташитах, этикетках, упаковке, внутренней документации и всех материалах для печати. Сверять данные с базой.

Location: Москва Workplace: гибкий Бизнес-приложения — это продукты для автоматизации HR, финансовых и операционных задач. Направление включает продукты: VK HR Tek — модульная платформа с набором готовых сервисов для повышения эффективности работы и развития сотрудников компании: это личный кабинет сотрудника и работодателя, КЭДО, график отпусков, командировки, корпоративный портал и многое другое VK Tax Compliance — ИТ-решение для онлайн-взаимодействия бизнеса с налоговыми органами, которое помогает компаниям выполнять все требования в рамках налогового мониторинга VK Process Mining — ИТ-решение для исследования и оптимизации бизнес-процессов: помогает быстро находить проблемы, рассчитывать эффект от изменений и автоматизировать контроль Задачи Реализация коммерческой стратегии Управление коммерческим блоком Обеспечение выполнения планов по выручке Выстраивать и развивать отношения с ключевыми B2B‑клиентами, лично участвовать в крупных сделках Формировать и контролировать коммерческий бюджет, оценивать рентабельность проектов и клиентских сегментов Проводить регулярный анализ рынка и конкурентов, выявлять точки роста, новые ниши и возможности для масштабирования Требования Опыт работы на руководящих коммерческих позициях (коммерческий директор, директор по продажам, руководитель коммерческого блока) от пяти лет, в B2B (бизнес-приложения) Подтверждённые результаты: рост выручки/прибыли, вывод новых продуктов или каналов, масштабирование продаж, успешные крупные сделки Финансовая грамотность: умение работать с P&L, маржинальностью, юнит‑экономикой, бюджетированием и KPI Навыки стратегического планирования и управления командой: постановка целей, мотивация, развитие сотрудников, выстраивание процессов Высшее образование Стратегическое и аналитическое мышление, ориентация на результат Сильные переговорные навыки (ЛПР: CFO, HR D, вице-президенты) Лидерство и умение выстраивать кросс‑функциональное взаимодействие Адаптивность к изменениям, готовность принимать решения в условиях неопределённости Будет плюсом Наличие MBA или программ по управлению продажами.

-Разрабатывать и поддерживать автотесты на Java для API, UI и интеграционных сценариев. -Участвовать в развитии и совершенствовании тестового фреймворка.

-Разработка на Spring\Java интеграционных и бэк сервисов. -Разработка схем Postgresql.

-Программирование и доработка различных конфигураций 1С. -Разработка / доработка обменов данными между базами 1С и внешним ПО.

Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;

-Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC. -Развивать Ассистента платформы на базе LLM.

• Формировать и защищать стратегическое видение и продуктовую стратегию перед ключевыми заказчиками и стейкхолдерами. • Выступать полноценным владельцем продукта (Product Owner): проводить демо, валидировать гипотезы с четкими метриками успеха, сроками и целевыми значениями.

• Провести техническое ревью кода, безопасности и платёжной логики и реализовать первоочередные улучшения. • Спроектировать и развивать единый Core API и унифицированный слой интеграций с провайдерами.

Задачи: — Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM; — Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning; — Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools; — Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД; — Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения; — Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений; — Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits; — Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента; — Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента; — Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM. Требования: — Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security; — Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки; — Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие; — Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling; — Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency; — Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search; — Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM; — Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits; — Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд. Что мы ищем в кандидатах: — Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений; — Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF; — Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop; — Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов; — Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов; — Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks. Будет плюсом: — Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами; — Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами; — Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation; — Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage. Условия: — Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк); — Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами); — Условия ипотечного кредитования от Сбербанка; — Индивидуальный план развития; — Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ; — Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника; — Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.