Задачи:
— Писать чек-листы и тест-кейсы;
— Писать баг-репорты;
— Заводить задачи и дефекты в системы для управления тестированием;
— Проверять API в Postman или аналогичных инструментах;
— Работать с базами данных.
Ожидания:
— Высшее/ средне-специальное профильное техническое образование;
— Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО;
— Умение проектировать тестовую модель: чек-листы, тест-кейсы;
— Навык оформления дефектов и приоритизации;
— Опыт работы с инструментами управления тестированием и баг-трекинга (Jira, Redmine, Mantis или аналогами);
— Базовые знания клиент-серверной архитектуры и API (понимание HTTP/HTTPS, кодов ответов, методов и т.д.);
— Начальные навыки работы с базами данных и SQL;
— Понимание нефункциональных видов тестирования и умение их применять;
— Коммуникативные навыки, работа в команде и аналитическое мышление.
Условия:
— Официальное оформление и стабильный прозрачный доход;
— Территориально: м. Бауманская;
— Формат работы - 5/2 офис;
— Обучение: корпоративный университет, электронная библиотека, вебинары с внешними и внутренними экспертами, центр карьерного консультирования;
— Сообщества: школа спикеров, дебат клуб, писатели Хабр, киберспорт;
— Спорт: футбольный, волейбольный и баскетбольный клубы;
— Здоровье: ДМС, включая стоматологию и страхование родственников, сервис «Понимаю» (психологические и юридические консультации);
— Партнерские программы и скидки для сотрудников: в магазинах-партнерах, фитнес-клубах, на образовательных платформах, на досуговые мероприятия.
Задачи:
— Консолидация данных из различных отчетных систем, построение моделей данных в Power Pivot с использованием сложных связей между таблицами.
— Проведение план-факт анализа, выявление и детальная расшифровка причин отклонений в денежном и процентном выражении с разбивкой по подразделениям с использованием Power Query.
— Глубинная проверка данных и декомпозиция показателей для установления факторов влияния.
— Автоматизация рутинных процедур обработки данных с использованием VBA.
— Анализ существующих бизнес-процессов и разработка целевых моделей с помощью Visio.
— Сбор и управление бизнес-требованиями, проведение интервью с заказчиками, организация семинаров и рабочих групп.
— Участие в формировании функциональных требований и спецификаций, согласование и доработка технических заданий совместно с системными аналитиками.
— Участие в проектах по внедрению и доработке логистических IT-систем, включая маршрутизатор и ЭТРН.
— Организация и проведение функционального и приемочного тестирования, передача результатов на эксплуатационную поддержку.
— Разработка регламентов и инструкций для конечных бизнес-пользователей, проведение обучающих сессий.
— Подготовка расчетно-аналитических материалов и презентаций для руководства, включая топ-менеджмент.
Требования:
— Продвинутый уровень владения Microsoft Excel, включая сводные таблицы, вычисляемые поля, Power Query, Power Pivot, язык DAX и VBA.
— Понимание логистических показателей (фрахт, рентабельность, процент отклонений, факторы влияния) будет преимуществом.
— Опыт описания и моделирования бизнес-процессов с использованием Visio или аналогов.
— Навыки сбора и формализации требований, ведения переговоров и интервью с бизнес-пользователями.
— Опыт составления функциональных спецификаций и участия в согласовании технических заданий.
— Знание методологий тестирования и участие в приемочных испытаниях.
Условия:
— Работа в транспортной компании федерального масштаба.
— Полное соблюдение ТК РФ с первого дня работы.
— Гибридный график работы, детали обсуждаются с кандидатами.
— Стабильная заработная плата с выплатой два раза в месяц без задержек.
— Подарки детям на праздники.
— Место работы: г. Москва, офис в Симонов Плаза.
Кандидаты с опытом в логистике, ритейле, дистрибуции или производственных компаниях с развитой цепочкой поставок рассматриваются в приоритетном порядке.
Требования:
— опыт работы в мобильных приложениях от 1 года
— понимание жизненного цикла мобильной разработки в iOS
— опыт работы с A/B тестами будет плюсом (можно в ASO оптимизации скриншотов)
— интерес к продуктовой разработке мобильных приложений и желание развиваться в роли Product Manager
— умение превращать идеи и гипотезы в ТЗ
— понимание пользовательских сценариев, onboarding и базовых принципов UX
— интерес к аналитике мобильных приложений и продуктовым метрикам
— умение анализировать конкурентные приложения и находить точки улучшения
— готовность работать в тесной связке с разработчиками и дизайнерами
— инициативность, системное мышление и желание учиться на реальных продуктах
Будет плюсом:
— опыт анализа onboarding, paywall или подписочных моделей
— базовое понимание монетизации мобильных приложений
— знакомство с логикой работы App Store
— опыт работы с продуктовыми инструментами (Apphud, AppMetrica, Notion, Jira, Figma и др.)
Задачи:
— участие в разработке и запуске MVP мобильных приложений с нуля
— формирование требований к продукту (ТЗ) и постановку задач команде разработки
— взаимодействие с дизайнерами и участие в проработке UX-решений
— анализ конкурентных приложений и поиск продуктовых идей
— ведение и приоритизацию бэклога разработки
— формирование гипотез для A/B-тестов (onboarding, paywall)
— участие в анализе результатов A/B-тестов
— помощь в подготовке приложения к релизу и анализ первых результатов после запуска
Условия:
— заработная плата зависит от ваших ожиданий и опыта
— работа в комфортном офисе в Санкт-Петербурге или удаленно
— возможности для карьерного роста
— работа в динамично развивающейся компании
— участие в новых и интересных проектах для развития ваших навыков
ГибридmiddleСанкт-Петербург
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— разработка и внедрение сквозных AI-автоматизаций под задачи закупок: от ИИ-ассистентов до генераторов документов на базе LLM
— быстрое прототипирование решений (no-code/low-code, API, n8n) для проверки гипотез на реальных данных с доведением до состояния «можно показать заказчику»
— обработка закупочной документации спецификой 44-ФЗ / 223-ФЗ с помощью нейросетей: ТЗ, договоры, коммерческие предложения, реестры
— написание промптов, шаблонов и инструкций, обеспечивающих стабильный результат при работе с неструктурированными данными (сканы, дубли)
— самостоятельная аналитика данных закупок (спенд-анализ, цены, сроки) и перевод бизнес-требований в технические постановки задач
— развёртывание работающих прототипов во внутренней инфраструктуре или контейнерах (Docker, VPS), базовая работа с логами и окружениями
— контроль качества моделей: сбор тестовых выборок, расчёт доли корректных ответов, закладывание архитектуры с учётом ошибок LLM (human-in-the-loop)
— формализация требований, защита решений перед бизнесом и передача подтверждённых прототипов команде разработки для вывода в продуктив.
Требования:
— практический опыт создания работающих AI-решений (не просто использование чатов), уверенное владение промпт-инжинирингом и интеграциями по API
— опыт в закупках, тендерах или снабжении от 2 лет. Глубокое понимание процессов end-to-end (от потребности до приёмки) и специфики ЭТП
— навык быстрой сборки автоматизаций через no-code/low-code платформы без привязанности к первому варианту решения
— умение работать с «грязными» данными, выгрузками из разных систем, Excel / Google Sheets; базовый SQL для самопроверки гипотез
— способность отличить работающий прототип от сырого демо: знание границ применимости LLM и того, что нельзя выпускать в эксплуатацию
— базовые навыки эксплуатации: запуск сервисов в Docker/VPS, работа с секретами, чтение логов (промышленная разработка и архитектура не требуются)
— системное мышление для самостоятельного поиска точек реального эффекта от внедрения AI и отсечения нерелевантных задач
— сильное техписательство: умение упаковывать сложные решения в понятную бизнесу документацию, схемы и презентации
— ориентация на измеримый результат: способность посчитать эффект автоматизации в часах, деньгах или доле сокращённых ошибок.
Условия:
— комфортный современный офис в Москве
— график работы – офис
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
— 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:
— Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников;
— Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо;
— Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений;
— Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах;
— Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг;
— Руководить проектированием и внедрением решений;
— Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот;
— Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации;
— Принимать участие в написании production-кода;
— Контролировать соблюдение сроков и качества результатов;
— Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки;
— Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества;
— Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения.
Требования:
— Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин;
— Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет;
— Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов;
— Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию;
— Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества;
— Глубокое владение Python и SQL;
— Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git);
— Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum;
— Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы;
— Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery;
— Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product);
— Владение инструментами командной работы Jira и Confluence.
Условия:
— Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов;
— ДМС со стоматологией, корпоративное обучение;
— Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити);
— Современные технологии и подходы к ведению проектов;
— Работа в аккредитованной IT-компании.
Обязанности:
— Взаимодействие с бизнес-подразделениями по развитию корпоративной аналитической платформы: сбор, анализ и уточнение бизнес-требований, согласование технических заданий, прототипирование, тестирование и подготовка предложений по развитию аналитических решений.
— Проектирование и разработка витрин данных в корпоративном хранилище данных (КХД): разработка SQL-запросов и скриптов для извлечения и преобразования данных из разнородных источников.
— Подготовка технических заданий для инженеров данных по интеграциям КХД с системами-источниками.
— Разработка, развитие и сопровождение корпоративной BI-системы, включая создание интерактивных аналитических дашбордов и отчётности.
— Технический анализ алгоритмов формирования данных и отчётности в информационных системах компании.
— Разработка единых аналитических моделей, витрин данных, инструментов анализа и прогнозирования для автоматизации управленческих решений и самостоятельного анализа данных бизнес-пользователями.
— Выявление возможностей автоматизации аналитических процессов, оптимизации производительности и разработка решений по замене ручных операций.
— Участие в развитии корпоративной системы управления данными (Data Governance): описание владельцев и пользователей данных, бизнес-глоссария, происхождения данных, каталога данных, дерева показателей и контроль соблюдения стандартов.
— Разработка и сопровождение правил анализа качества данных, выявление причин ошибок и подготовка предложений по их устранению.
— Участие в развитии культуры Data-Driven: консультирование пользователей, проведение обучений, методологическая поддержка и сопровождение внедрения аналитических решений.
— Участие в разработке и сопровождении технической, эксплуатационной и методологической документации по аналитической платформе.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое, экономическое).
— Опыт работы от 4 лет в аналитике данных, аналитике DWH или BI-разработке.
— Уровень Senior / Middle+.
— Знание и опыт работы с SQL, преимущественно PostgreSQL.
— Будет плюсом знание Python, ClickHouse, OpenMetaData.
— Опыт работы с Data Vault или схожими архитектурами хранилищ.
— Опыт работы с BI-системами, в том числе Power BI, Tableau, Fine BI, QlikView / Qlik Sense, Superset.
— Преимущество: опыт работы с 1С:Предприятие (1С:ДО, 1С:ERP, 1С:УХ, 1С:WMS, 1С:MDM, 1С:MES).
— Работа по методологии Agile (Scrum) в Jira, документация в Confluence, репозиторий в GitLab.
— Способность выходить за рамки привычных компетенций при нестандартных задачах.
— Высокий уровень самостоятельности и умение работать с большим бэклогом.
Условия:
— Работа в крупной стабильной компании-разработчике и производителе компьютерной техники и IT-решений с более чем 30-летним опытом на российском рынке.
— Возможности профессионального роста и развития.
— ДМС после испытательного срока.
— Грамотная система адаптации.
— Развитая корпоративная культура.
— Оформление по ТК РФ.
— График работы 5/2 с 10:00 до 19:00 или с 09:00 до 18:00.
— Корпоративный транспорт от м. Крылатское, ул. Народного ополчения, ул. 1905г.
Задачи:
— Погружаться в задачи и бизнес-процессы заказчика, помогать формулировать реальную потребность.
— Совместно с аналитиками и технической командой формировать концепцию AI-решения.
— Участвовать в Discovery и предпроектной проработке.
— Переводить бизнес-запрос заказчика в понятные задачи для команды.
— Вести проект от идеи до запуска: управлять сроками, приоритетами, рисками и договорённостями.
— Проводить встречи и демо, собирать обратную связь и управлять ожиданиями заказчика.
— Видеть возможности для развития решения и предлагать новые сценарии применения AI.
Требования:
— Опыт управления IT-проектами, связанными с разработкой, внедрением или интеграцией решений в области искусственного интеллекта / машинного обучения (AI/ML) от 3 лет.
— Опыт работы с заказной разработкой и/или сложными B2B/B2G-проектами.
— Понимание специфики и жизненного цикла ML-проектов (сбор данных, разметка, обучение моделей, валидация, эксплуатация).
— Базовое техническое понимание ML-стека (Python, основные фреймворки, облачные AI-сервисы).
— Практический навык управления бюджетом, сроками, ресурсами и рисками проекта.
— Отличные коммуникативные и презентационные навыки, умение работать с техническими командами и бизнес-стейкхолдерами.
Условия:
— Гибрид (Москва) с возможностью приезжать в офис/к клиентам в Москве для ключевых встреч.
— ДМС после успешного прохождения испытательного срока.
— Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату.
— Возможность работать над сложными и интересными бизнес-проектами в сфере AI.
— Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.
Задачи:
— Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru.
— Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).
— Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM.
— Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов.
— Проведение A/B-тестов и анализ результатов.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление).
— Опыт работы в Data Science от 3 лет.
— Уверенное знание Python и SQL.
— Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
— Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур.
— Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
— Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
— Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
— Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
— FastAPI, Docker.
— Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
— Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
— Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.
Условия:
— График работы: 5/2, гибрид.
— Оформление по трудовому договору.
— Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
— Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики.
— Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук).
— Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Задачи:
— выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей
— анализ текущего процесса, который в основном реализован в Excel и SQL скриптах, разбирать логику и формулы
— поиск источников данных, анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем
— разработка меппингов для работы с большими хранилищами и системами с более чем 500 параметрами
— создание витрин данных, проектирование и наполнение агрегированных слоев для бизнес-планирования
— внедрение автоматизированного процесса поддержки, обучение бизнес-пользователей новому формату
— прототипирование во внутренней системе (собственная разработка), создание модели планирования и запуск расчетов
Требования:
— опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитике, клиентской аналитике физических лиц
— опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знание SQL и Python
— умение визуализировать данные, писать качественные бизнес-требования на разработку дашбордов
— понимание метрик и драйверов для процессов бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики
— опыт финансового моделирования продуктов, проектов, пилотов, инициатив
— базовые знания статистики
Будет плюсом:
— опыт работы в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom
— знания методов cohort analysis, uplift modeling
— опыт работы с ML-моделями
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и 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
— корпоративная пенсионная программа
Задачи:
— Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов;
— Работать с RAG-подходами: подготовка данных, индексация, поиск релевантного контекста, генерация ответа на его основе;
— Участвовать в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем;
— Настраивать фактчекинг, фильтрацию и оценку качества ответов модели;
— Разрабатывать пайплайны для суммаризации полезного контента;
— Сравнивать результаты, подготовленные моделью, с редакционными версиями материалов, в том числе на примере «Картины дня»;
— Создавать и развивать векторные поисковые индексы для задач RAG;
— Тестировать промпты, гипотезы и подходы к улучшению качества ответов.
Требования:
— Опыт разработки на Python;
— Опыт работы с задачами NLP: обработка текстов, классификация, генерация, суммаризация, NER, семантический поиск или похожие задачи;
— Понимание принципов работы LLM и практический опыт их применения;
— Опыт или хорошее понимание RAG-подходов;
— Опыт работы с библиотеками и инструментами для ML/NLP: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Transformers или аналогами;
— Понимание fine-tuning/LoRA/prompt engineering на уровне, достаточном для прикладных задач;
— Умение оценивать качество моделей и промптов: метрики, сравнение результатов, базовый benchmarking;
— Знание SQL и опыт работы с базами данных;
— Готовность разбираться в продуктовой задаче, а не только в модели.
Условия:
— Официальное трудоустройство;
— ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
— Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»;
— Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
— Полный день в офисе, гибридный график или 100% дистанционный формат работы;
— Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
— Насыщенная корпоративная жизнь.
Задачи:
— Проверять работы студентов и решать, зачесть задание или нет.
— Давать обратную связь простыми словами в письменном виде: отмечать неточности, указывать на ошибки и давать советы по улучшению.
— При проверке опираться на гайды и чек-листы, учитывая must критерии, глубина и наполненность обратной связи зависят от профессионализма.
Требования:
— Middle-уровень (и выше) программирования 1С с опытом работы от 3-х лет.
— Готовность посвящать проекту около 15 часов в неделю.
— Желание делиться знаниями.
— Умение работать с Git-репозиториями или готовность быстро освоить основы.
— Регулярная работа с ИИ-агентами, наличие личной подписки на сервис с большими языковыми моделями или готовность её оформить.
Условия:
— Удаленное сотрудничество, возможность работать из любой точки мира.
— Возможность освежить знания, реализовать потенциал и влиять на качество образования.
— Развитие мягких навыков: умение давать обратную связь, объяснять сложные вещи простыми словами, формировать безопасную образовательную среду.
— Бесплатное обучение в Школе ревьюеров и плавное погружение в сотрудничество.
— Выдача сертификатов о социально‑полезной деятельности.
— Возможность писать статьи и участвовать в конференциях, мероприятиях и подкастах Яндекс Практикума.
Задачи:
— Вести коммуникацию с действующими рекламодателями: переписка, созвоны, обсуждение текущих результатов и рабочих вопросов;
— Развивать клиентов: договариваться о бюджетах, капах, GEO, ставках, офферах и индивидуальных условиях;
— Подключать и развивать новых рекламодателей;
— Следить за результатами по своему пулу клиентов: объемами, качеством трафика, отработкой бюджетов и кап;
— Работать с обратной связью рекламодателей по качеству трафика;
— Плотно взаимодействовать с партнерским отделом по запросам веб-мастеров и media buying-команд;
— Ставить задачи support-команде на добавление офферов, создание ссылок и тестирование продуктов;
— Взаимодействовать с финансовым отделом по сверкам и взаиморасчетам;
— Участвовать в международных affiliate- и iGaming-конференциях, встречаться с текущими и потенциальными партнерами.
Требования:
— Опыт в gambling/betting;
— Релевантный опыт в роли Account Manager / Advertiser Manager в партнерской программе или CPA-сети, либо Account Manager / Business Development Manager на стороне рекламодателя, либо Business Development Manager в media buying-команде с опытом работы с рекламодателями, бюджетами и коммерческими условиями;
— Понимание affiliate-маркетинга и CPA-модели;
— Опыт или хорошее понимание работы с рекламодателями;
— Умение выстраивать коммуникацию и поддерживать долгосрочные отношения с клиентами;
— Способность работать с цифрами и понимать объемы и качество трафика;
— Проактивность и организованность;
— Готовность к международным командировкам и активному нетворкингу на конференциях;
— Английский язык B2 и выше;
— Опыт посещения профильных конференций и наличие действующих виз будет преимуществом.
Условия:
— Офисный формат, график 5/2: с 10:00 до 19:00 или с 11:00 до 20:00;
— Заработная плата в рынке, оклад и KPI;
— Офис на м.Тульская, БЦ W Plaza;
— Международные профильные конференции и командировки за счет компании;
— Корпоративный английский;
— Корпоративный психолог;
— Возможности горизонтального развития внутри компании;
— Корпоративы, тим-билды, киновечера с пиццей и пивом;
— Комфортный офис с зонами отдыха, массажным креслом, настольными играми и приставкой.
Задачи:
— разрабатывать и развивать backend SberMode на Python
— проектировать и реализовывать интеграции с внутренними источниками данных
— загружать, преобразовывать и обрабатывать большие объёмы данных
— разрабатывать модели данных и логику расчёта показателей эффективности
— реализовывать сложные расчёты, агрегации и алгоритмы обработки данных
— оптимизировать SQL-запросы и производительность сервисов
— разрабатывать API для собственного frontend-приложения
— участвовать в проектировании архитектуры новых компонентов платформы
— обеспечивать качество и корректность расчётов с помощью тестирования
— находить узкие места в производительности и предлагать решения
— вместе с аналитиками и командой продукта превращать бизнес-задачи в работающие технические решения.
Требования:
— опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
— уверенное владение Python
— практический опыт работы с Django и/или FastAPI
— хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными БД
— опыт работы с большими объёмами данных
— понимание принципов оптимизации запросов и производительности приложений
— понимание REST API и микросервисного взаимодействия
— знание алгоритмов и структур данных
— опыт написания unit-тестов и функциональных тестов
— опыт командной разработки с использованием Git
— способность самостоятельно разобраться в сложной предметной области и предложить решение, а не только реализовать готовое ТЗ
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Будет большим плюсом:
— опыт разработки аналитических или data-intensive систем
— опыт построения ETL/ELT-процессов и интеграций с различными источниками
— опыт оптимизации баз данных и высоконагруженных сервисов
— знание OpenShift/Kubernetes
— опыт работы с большими распределёнными системами
— интерес к AI/GenAI и применению современных технологий для работы с данными.
Условия:
— офисный формат (Кутузовский проспект 32к3)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— выгодная ипотека для сотрудников
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
— корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Работа с данными по продажам, финансам и маркетинговым исследованиям (внутренние системы, МДЛП, IQVIA, Headway/Курсор, Ipsos, 1С): выгрузка, обработка, анализ
— Сверка данных из нескольких источников, контроль качества данных
— Оценка экономического эффекта инициатив и проектов для поддержки управленческих решений
— Выявление, анализ и интерпретация тенденций и паттернов в данных; объяснение расхождений и отклонений
— Подготовка данных для финансовых моделей и расчётов
— Автоматизация регулярной отчётности и подготовка визуализаций (графики, сводные таблицы, тепловые карты)
— Подготовка аналитических отчётов и презентаций для поддержки операционных решений, стратегического планирования и оценки эффективности бизнеса
— Поиск и сбор информации из открытых источников
— Формирование технических заданий для BI-команды на построение дашбордов
— Подготовка прогнозов и сценарных расчётов на основе исторических данных продаж и рынка
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое или экономическое)
— Опыт в области аналитики данных от 2 лет
— Опыт работы с большими массивами данных
— Знание Excel на продвинутом уровне (формулы, сводные таблицы), умение работать с надстройкой Power Query
— Понимание статистики (расчёт, чтение и интерпретация показателей) и навык работы со статистическими инструментами
— Владение английским языком (уровень В2 и выше)
— Владение Power BI на уровне пользователя
— Навыки подготовки аналитических презентаций в Power Point, в т. ч. с использованием инструментов ИИ
— Умение не просто выгрузить данные, а проанализировать их и сформулировать выводы
— Навык вести расчёты аккуратно, воспроизводимо и прозрачно
— Внимательность к деталям, соблюдение сроков
Будет плюсом:
— Опыт в фармацевтическом секторе
— Владение SQL
— Опыт использования ИИ-инструментов (LLM) для решения рабочих и аналитических задач
Условия:
— Оформление по ТК РФ
— График работы: 9:00-17:30
— Гибридный формат работы (1 день удалённо в неделю после ИС)
— ДМС (включая стоматологию)
— Оплата проезда и питания
— Страхование от несчастных случаев и болезней
— Офис в пешей доступности от м. Сокол
Задачи:
— Собирать сайты от брифа/макета до работающего проекта на Vercel
— Лендинги и сайты на 5–10 страниц, часто RU/EN
— Анимации на скролле, инфографика, эффекты, видеофоны, интерактив
— Формы с отправкой в Telegram, аналитика, sitemap, техническое SEO
— Оптимизация скорости и Core Web Vitals
— Адаптив и проверка на реальных устройствах
Требования:
— React, Next.js, TypeScript, JavaScript, Tailwind CSS
— HTML5 / CSS3, адаптивная и кроссбраузерная верстка
— Git, Vercel, Vite
— AI-инструменты каждый день: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, ChatGPT или аналоги
— Умение проверять и дорабатывать код AI, а не принимать результат модели на веру
— Хороший визуальный вкус и внимание к деталям
— Английский от B1
— 2–3 живых сайта, собранных вами самостоятельно
Будет плюсом:
GSAP, Framer Motion, Three.js, WebGL, Node.js, REST API, Supabase/Postgres, Figma, техническое SEO (schema.org, hreflang, IndexNow), опыт с авторизацией и оплатой.
Условия:
— Проектная работа, не штат
— Полностью удалённо, можно из любой страны
— ГПХ с самозанятыми или ИП
— 40–60% бюджета проекта
— Обычно 40 000–225 000 ₽ за проект
— Смету видите полностью
— Клиент оплачивает каждый этап до начала работы
— Правки сверх сметы оплачиваются отдельно, ваша доля сохраняется
— Искать клиентов и продавать не нужно
— Доступ к нашим компонентам, анимациям, фонам и настройкам для AI-разработки
О компании:
Scentbird — цифровой сервис подписки и маркетплейс ароматов, помогающий людям открывать и исследовать ароматы за пределами обычного.
Задачи:
- Анализировать performance marketing по маркетинговым каналам
- Отвечать за анализ CAC, LTV, ROI и помогать оптимизировать эффективность маркетинга
- Строить и поддерживать модели атрибуции, поддерживать тестирование инкрементальности
- Проектировать и анализировать A/B тесты по креативам, лендингам и воронкам
- Оценивать эффективность email, SMS, push-уведомлений и других CRM-каналов
Требования:
- Опыт 3+ года в маркетинге, продуктовой или дата-аналитике
- Уверенные навыки SQL и Python, опыт работы с большими данными
- Опыт работы с digital-аналитикой (GA4, Mixpanel, Amplitude, Looker)
- Глубокое понимание метрик performance marketing (CAC, LTV, ROAS, Attribution)
- Практический опыт A/B тестирования и проектирования экспериментов
- Опыт работы с event tracking и Google Tag Manager
- Знания инкрементального тестирования, MMM или причинно-следственного анализа
- Опыт анализа CRM или lifecycle маркетинговых кампаний
- Английский язык на уровне Upper-intermediate и выше
Условия:
- Конкурентная компенсация и бонусы
- Полностью удалённая работа
- Оплачиваемый отпуск
- Быстрорастущая продуктовая компания с сильной аналитической культурой
Компания, развивающая сеть кондитерских и кофеен, ищет менеджера по привлечению частных инвестиций для расширения бизнеса. Проект уже функционирует, имеются открытые точки, подтвержденная выручка и экономическая модель. Основная задача специалиста — привлечение инвестиций для масштабирования сети.
Задачи:
— разрабатывать IAM публичного облака и модель доступа на OpenFGA;
— развивать собственный провайдер учётных записей: вход, сессии, OAuth 2.0/OIDC, MFA, федерация;
— реализовывать авторизацию для Kubernetes и KCP через webhook;
— работать с сервисными аккаунтами, API-ключами и аудитом доступа;
— оптимизировать проверки прав, кеширование и синхронизацию IAM-ресурсов.
Требования:
— коммерческий опыт разработки на Go;
— опыт самостоятельной разработки авторизации в продакшене;
— глубокое знание OAuth 2.0 и OIDC на стороне сервера;
— понимание RBAC, ABAC, ReBAC и модели Zanzibar;
— опыт работы с JWT, сессиями, ключами подписи и сервисными аккаунтами;
— понимание Kubernetes и его механизмов авторизации.
Будет плюсом:
— опыт с OpenFGA, SpiceDB, OPA, Cedar;
— опыт разработки IAM в публичном облаке;
— MFA, WebAuthn, passkeys, SAML, SCIM;
— опыт разработки Kubernetes-операторов;
— KCP, SPIFFE, mTLS, token exchange.
Условия:
— оформление по ТК РФ или за рубежом;
— полная удалёнка из Москвы.
УдалённоseniorМосква
Зарплата не указана
ОфисМосква
Зарплата не указана
Гибрид
lead
Москва
Зарплата не указана
ОфисseniorТверь
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 43 · Job Hunters
