Вакансии

•Проектировать архитектуру игры и разрабатывать основные системы на C++ и Blueprints. •Создавать кооператив: подключение игроков, репликацию, синхронизацию игрового мира и взаимодействий.

Ищем QA-инженера, который умеет разбираться в продукте, находить риски и выстраивать проверку изменений до и после релиза, используя AI как основной рабочий инструмент.

Location: Алматы Задачи Развитие и поддержка лучших IT-продуктов Казахстана; Создание нового и оптимизация работы имеющегося функционала; Повышение надежности и качества системы на всех уровнях; Работа над нашими новыми проектами. Требования Отличное знание PHP; Умение работать с инфраструктурой: Linux, Docker, Nginx; Знание баз данных: MySQL, MongoDB, Redis; Умение работать с Git и системами сборки и деплоя (GitHub Actions или другие CI/CD); Способность оценивать сроки выполнения задач и соблюдать их, вовремя сигнализировать о проблемах; Написание и поддержка тестов; Навыки мониторинга, логирования, сбора и анализа метрик для предотвращения и решения проблем; Огромное желание расти и развиваться профессионально. Будет плюсом Знание других языков программирования и баз данных; Понимание микросервисной архитектуры и подходов к межсервисному взаимодействию; Опыт работы с Kubernetes; Знание языка Go или желание его выучить.

Location: Алматы Задачи Выполнять ручное и автоматизированное тестирование бизнес-логики, бэкэнда, фронтенда и интеграций; Разрабатывать и поддерживать в актуальном состоянии тест-планы, тест-кейсы, чек-листы и базу знаний по тестированию; Локализовывать и анализировать ошибки в коде и документации; Взаимодействовать с командой проекта: разработчиками, QA, менеджерами, дизайнерами, аналитиками и службой поддержки; Участвовать в разработке новой функциональности: анализ требований, выявление рисков, постановка сроков, планирование релиза, его сопровождение и поддержка. Требования Уверенное знание теории тестирования и опыт применения знаний на практике; Практический опыт применения техник тест-дизайна; Опыт тестирования web приложений (Backend/API/Очереди, Frontend); Опыт работы с баг-трекинговыми системами; Опыт автоматизированного тестирования; Опыт работы с CI/CD системами(мы используем Github/Github Actions); Опыт работы с инструментами логирования: Loki/Graylog/Sentry; Опыт использования git; Понимание основных принципов ООП; Умение составлять простые SQL запросы; Знание основных консольных команд Linux. Будет плюсом Опыт программирования, предпочтительно на одном из языков: PHP/JavaScript/Go; Опыт работы с NoSQL БД: Redis, MongoDB, ElasticSearch; Опыт проведения нефункционального тестирования; Опыт работы с k8s/k9s и его основными сущностями: pods/deployments/secrets; Опыт проведения тестирования безопасности.

Workplace: hybrid Обязанности Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных Разработка, реализация и поддержка типовых потоковых интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных. Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю. Условия работы Официальное оформление с белой ЗП Полугодовые премии по результатам работы Возможность работать удалённо или в гибридном формате Удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники» Гибкий график работы Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge Забота о благополучии сотрудников: 7 спортивных сообществ (бег, футбол, волейбол, баскетбол, хоккей, лыжи, триатлон), ежегодная Неделя здоровья Скидки в экосистеме бизнесов Х5 («Пятёрочка», «Перекрёсток», «Много лосося», «Перекресток Впрок») Программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров) Материальная помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию. Профессиональные навыки Общее представление о стеке технологий Lakehouse Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности) Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.) Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push) Опыт работы с DBT, Cosmos Представление о работе с Trino Понимание устройства Iceberg, форматов данных Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3 Опыт использования системами ведения проектов и документации Знания основ программирования (JAVA, Python).

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного из крупнейших ритейлеров страны. Мы создаём будущее: от решений в области автономной логистики с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала квантовых вычислений. Сейчас мы в поиске Инженера SOC L2 . О продукте Команда защищает современную облачную инфраструктуру компании: Linux, Kubernetes, контейнеры и облачные сервисы. Расследуем инциденты, проактивно ищем угрозы и наводим порядок в конфигурациях безопасности, чтобы инфраструктура работала без сбоев. Работаем с реальной продуктовой средой: собственная облачная платформа, Yandex Cloud, Cloud.ru, Kafka, PostgreSQL, Redis, Object Storage. Каждый инцидент — возможность разобраться, как система устроена изнутри, на уровне процессов, сетей и ядра. Формального опыта в SOC не требуется — нам интересны и инженеры DevOps, DevSecOps, SRE с сильной технической базой, которые хотят развиваться в Cloud Security, Threat Hunting и Incident Response. Для нас важнее практические инженерные навыки и системное мышление. Задачи Расследовать сложные и нетиповые инциденты в Linux, Kubernetes, контейнерной и облачной инфраструктуре; Проводить технический анализ и DFIR: процессы, сетевые соединения, системные журналы, артефакты компрометации; Проводить проактивный поиск угроз (Threat Hunting) на основе гипотез, IoC и техник MITRE ATT&CK; Выявлять векторы атак, находить первопричины инцидентов и давать технические рекомендации по устранению угроз; Расследовать инциденты в Kubernetes: Audit Logs, события, контейнеры, активность внутри кластера; Анализировать техники атак на Kubernetes и контейнеры по MITRE ATT&CK for Containers; Выявлять небезопасные конфигурации: RBAC, NetworkPolicy, Pod Security Standards, Secrets, SecurityContext, Admission Controllers; Анализировать защищённость облачных сервисов: Kafka, S3/Object Storage, PostgreSQL, Redis; Находить ошибки в конфигурациях IAM, сетевого доступа, аутентификации, авторизации, шифрования и управления секретами; Писать скрипты и инструменты для автоматизации расследований, сбора артефактов и проверки конфигураций; Разрабатывать сценарии обнаружения атак и методы проактивного поиска угроз; Исследовать новые техники атак на Linux, Kubernetes и облачные сервисы; Готовить техническую документацию, инструкции и сценарии расследований; Делиться экспертизой с командой и развивать процессы реагирования на инциденты. Требования Уверенное знание Linux: процессы, файловая система, права доступа, systemd, сетевой стек, системные журналы, механизмы аудита; Практический опыт работы с Kubernetes: kubectl, архитектура кластера, Pod, Deployment, DaemonSet, ServiceAccount, RBAC, NetworkPolicy, Secrets; Понимание Docker/containerd, механизмов изоляции контейнеров и возможных векторов атак; Знание основных техник MITRE ATT&CK применительно к Linux, контейнерам и Kubernetes; Понимание принципов безопасной настройки облачных сервисов: IAM, S3/Object Storage, Kafka, СУБД, сетевой доступ, управление секретами; Знание сетевых протоколов TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS; Уверенное владение Bash — самостоятельно пишешь скрипты для автоматизации задач; Понимание Git, CI/CD, Infrastructure as Code и DevOps-практик; Умение технически анализировать проблемы и самостоятельно искать их первопричину. Будет плюсом Опыт в SOC L2/L3, Incident Response, DFIR, DevSecOps или SRE; Практический опыт с российскими облаками или частными облачными платформами; Python / Go и опыт разработки инструментов автоматизации; Опыт с Terraform, Helm, Argo CD / FluxCD, GitLab CI/CD; Знакомство с инструментами безопасности Kubernetes: Falco, Tetragon, Trivy, Kyverno; Опыт работы с Wireshark, osquery и другими DFIR-инструментами; Понимание eBPF, Kubernetes Runtime Security и обнаружения атак на уровне ОС и контейнеров; Опыт технических исследований безопасности и Threat Hunting. Условия Оформление в аккредитованную ИТ-компанию Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально) ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Технику для работы График работы 5/2 с гибким началом Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савёловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и Иннополисе Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач Наличие корпоративных скидок и программ лояльности Наличие корпоративной библиотеки курсов Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного из крупнейших ритейлеров страны. Мы создаём будущее: от решений в области автономной логистики с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала квантовых вычислений. Сейчас мы в поиске Главного разработчика 1С. О продукте IDM — команда, которая держит ядро управления доступами: приходят документы — мы обрабатываем их, выдаём права на системы, деактивируем доступы, когда сотрудник уходит в декрет или увольняется. Всё работает на самописной системе на 1С:Предприятие 8.3 — не типовое решение, а наш продукт, который мы развиваем самостоятельно. Твои решения напрямую влияют на скорость и стабильность системы, от которой зависит работа всей компании. Задачи Разрабатывать и развивать ключевую функциональность IDM-системы на платформе 1С:Предприятие 8.3; Самостоятельно проектировать технические решения в рамках задач и участвовать в развитии архитектуры системы; Разрабатывать управляемые формы, отчёты (СКД), фоновые и регламентные задания; Анализировать и оптимизировать производительность высоконагруженных операций — SQL, запросы 1С, регламентные и фоновые операции; Анализировать и устранять сложные технические проблемы в существующей функциональности; Участвовать в code review и обсуждении технических решений команды; Предлагать технические улучшения и варианты развития существующих механизмов. Требования Опыт коммерческой разработки на 1С:Предприятие 8.3 от 5 лет; Уверенное владение управляемым приложением, языком запросов, СКД; Глубокое понимание механизмов платформы: регламентные задания, расширения, внешние компоненты; Опыт самостоятельного проектирования технических решений для сложных задач; Опыт работы с Git / хранилищем конфигурации 1С; Понимание работы СУБД (MS SQL Server / PostgreSQL) на уровне написания и оптимизации SQL-запросов; Любые конфигурации и компании в опыте валидны — главное, понимание платформы и самописной разработки; Самостоятельность и инициативность: мы ищем человека, который сам предлагает улучшения, а не только закрывает задачи. Условия Оформление в аккредитованную ИТ-компанию Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально) ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Технику для работы График работы 5/2 с гибким началом Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савёловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и Иннополисе Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач Наличие корпоративных скидок и программ лояльности Наличие корпоративной библиотеки курсов Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Location: Россия Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Мы в поиске талантливого Fullstack разработчика в команду Магнум. Мы работаем над внутренним корпоративным порталом Магнум. Большая система, обеспечивающая мониторинг перформанса всех сотрудников компании, их обучение, ревью, оценки работы и карьерный рост. Команда: TL, PM, 5 fullstack разработчиков, дизайнер, 6 СА. Стек технологий: HTML, CSS, JS, Vue.js, TS, MS SQL, WebTutor. Задачи Разрабатывать бизнес-логику ПО и программный код (frontend, backend, запросы к БД) Взаимодействовать с системными аналитиками и сопровождением Описывать техническое решение по разрабатываемому ПО Писать шаблоны под мобильное приложение WebTutor Требования Коммерческий опыт разработки на Vue3 от 3-х лет Коммерческий опыт разработки backend от 2-х лет Опыт разработки с SQL более 1 года – не ORM, а написание SQL-команд Опыт работы с Git Будет плюсом Опыт работы с WebTutor Условия Оформление в аккредитованную ИТ-компанию Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально) ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Технику для работы График работы 5/2 Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах Развитие – мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании Наличие корпоративной библиотеки курсов Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно О продукте Новое направление для ускоренного прототипирования и внедрения AI/ML-решений внутри Магнита. Заказчики — команда стратегии и аналитики. Модель работы: бизнес приносит POC и решения, а мы дорабатываем их до продуктового состояния и запускаем в production. Задачи Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий. Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев: изменять подготовку данных, архитектуру или параметры моделей, подходы к retrieval и reranking, промпты, логику оркестрации, алгоритмы постобработки результатов. Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей: текстовые, табличные, изображения, видео, аудио, транскрипты и иные данные в зависимости от решаемой задачи. Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation; обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов. Оценивать качество ML/AI-решений: формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики, проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения. Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации; участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска. Требования Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений. Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет; для кандидатов с общим опытом разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов. Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn; практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком. Знание базовых методов машинного обучения и глубокого обучения: подготовка и анализ данных, обучение и валидация моделей, выбор метрик, борьба с переобучением, анализ ошибок и интерпретация результатов экспериментов. Практический опыт работы как минимум с одним из направлений: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели. Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения: сбор и подготовка данных, разработка и проверка гипотез, обучение или адаптация модели, оценка качества, inference, интеграция в сервис, мониторинг и последующее улучшение. Опыт проведения воспроизводимых экспериментов: фиксация конфигураций, версий данных и моделей, метрик и результатов; знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов будет преимуществом. Навыки работы с SQL и реляционными базами данных; понимание принципов хранения, выборки и проверки качества данных. Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки, обработка ошибок, логирование, тестирование. Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD; понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах. Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок: latency, throughput, потребление памяти, стоимость вычислений. Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария: определить входные и выходные данные, целевую метрику, ограничения, риски, критерии приемки и способ оценки результата. Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками; умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений. Условия Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое) Социально– психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Мы ищем продуктового аналитика, который поможет превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP В этой роли вы будете находить точки применения AI, прорабатывать концепцию решения, определять состав MVP и формировать качественные постановки для AI-разработчиков Задачи Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делаем, для кого, какую проблему решаем и какой результат хотим получить Определять границы MVP и приоритизировать функциональность Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений Участвовать в формировании критериев готовности и приемки MVP Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе Требования Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM Понимание таких подходов, как RAG, AI-агенты, prompt engineering, работа с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований Умение работать с данными и понимать ограничения качества/доступности данных Сильные коммуникационные навыки: предстоит много взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях Стек технологий: N8N, API, GIt, RAG, SQL (Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle), BI-системы (Tableau, Power BI, Qlik, DataLens), Python Условия Ты будешь находиться на пересечении продукта, бизнеса и современных AI-технологий и сможешь напрямую влиять на то, какие AI-решения появляются в компании и какие бизнес-задачи они решают Если тебе интересно не просто анализировать требования, а придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP тогда эта позиция точно для тебя

Location: Москва Workplace: Гибрид, Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка. Мы в поиске сильного дата-аналитика, готового усилить направление B2B. Обязанности Искать новые фичи и инсайты для усиления ML моделей и роста метрик продуктов; Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей; Выставлять задачи на DWH на подключение новых источников, контролировать качество в роли заказчика; Исследовать новые способы решения бизнес задачи с применением ML/Дата аналитики; Принимать проактивное участие в расширении Feature Store по продавцам площадки; Разрабатывать и расширять вектора поставляемых фич в кредитную стратегию и CRM; Тестировать разработанные фичи и модели, принимать участие в формировании методологии тестирования/валидации моделей; Ad-hoc аналитика. Требования Опыт в дата-аналитике/DS/ML от 3 лет; Умение исследовать данные и находить в них практическую пользу; Знание классического ML; Опыт построения мониторинга работы моделей; Владение SQL, Python, Airflow, Spark, Git; Работа с S3/Hadoop, аналитическими БД ClickHouse/GreenPlum. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Wildberries Банк — новый, динамичный и технологичный банк, созданный на базе экосистемы Wildberries. Мы делаем финансы простыми, безопасными и по-настоящему удобными для каждого. Мы отказались от устаревших legacy-систем и ведём разработку современной, масштабируемой платформы с нуля. Наши решения проектируются с учётом высоких нагрузок. Обязанности Распределять задачи между группами, согласовывать приоритеты и ресурсы, контролировать сроки и результат. Подбирать сотрудников, давать обратную связь и планировать развитие навыков; Лично диагностировать сложные сбои, проверять код автоматизации, конфигурации и процессы поставки ПО. Поддерживать инженерную практику и обучать команду на реальных задачах; Развивать надёжность, наблюдаемость и автоматизацию. Планировать мощности, модернизацию и устранение технического долга; Проверять готовность сервисов к эксплуатации, зависимости, планы внедрения, отката и восстановления. Координировать изменения нескольких команд; Организовывать восстановление и разбор причин инцидентов. Проверять сценарии восстановления и выполнение мер против повторных сбоев; Планировать расходы отдела, контролировать поставщиков, риски и показатели. Обеспечивать актуальность инструкций и выполнение согласованных требований безопасности Требования Опыт управления инженерами: планирование, подбор, обратная связь, развитие, контроль результата; Linux и Kubernetes: умение диагностировать процессы, ресурсы, сеть, запуск и состояние контейнеров; работать с конфигурациями и Docker, понимать Helm; Поставка ПО: Git, GitLab CI, непрерывная интеграция и поставка ПО (CI/CD), управление конфигурациями и развёртыванием через Git; Практический опыт Terraform или Ansible; Практика Prometheus и Grafana для мониторинга; анализ журналов, понимание трассировки запросов; Сетевые протоколы (TCP/IP), система доменных имён (DNS), веб-протоколы (HTTP/HTTPS), балансировка транспортного и прикладного уровней (L4/L7); Показатели уровня обслуживания (SLI), целевые уровни (SLO), бюджет ошибок; Архитектура приложений и реляционных баз данных, интеграции, очереди, кэш и виртуализация; Инциденты, проблемы, изменения, конфигурации и документация. Проверка допуска к эксплуатации, план отката, подтверждение восстановления и выполнение корректирующих мер. Условия Обучение и развитие: собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Комфортная рабочая среда: современные офисы, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Workplace: Удаленно RWB (Wildberries&Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Обязанности Проводить ручное функциональное тестирование новых фич мобильного приложения для покупателя (iOS/Android); Проводить регрессионное и интеграционное тестирование; Описывать результаты тестирования, вести базу баг-репортов и тест-кейсов; Разбирать фичи после релиза. Требования Опыт тестирования мобильных приложений от 3 лет; Опыт работы с Android Studio и Xcode; Опыт работы с Git; Опыт работы с Postman, Charles/Fiddler/Proxyman; Желание разбираться во всех деталях клиентской логики и клиент-серверной архитектуры; Опыт тестирования WEB сервисов будет плюсом. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид, Офис Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. О команде и проектах: Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ. Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С. Обязанности Руководить командой ML-инженеров; Участвовать в найме и развитии команды; Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами; Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей; Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж; Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection; Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства; Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей; Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода. Требования Опыт и бэкграунд: Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе; Промышленный опыт внедрения моделей в production; Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum); Опыт руководства командой или проектами от 1 года; Опыт найма сотрудников и построения команды; Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды. ML и DL: Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры; Опыт построения мониторинга за работой моделей; Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач Технологии и инструменты: Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL; Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence). Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ. Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С. Обязанности Руководить командой ML-инженеров; Участвовать в найме и развитии команды; Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами; Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей; Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж; Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection; Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства; Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей; Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода. Требования Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе; Промышленный опыт внедрения моделей в production; Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum); Опыт руководства командой или проектами от 1 года; Опыт найма сотрудников и построения команды; Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды. Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры; Опыт построения мониторинга за работой моделей; Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач. Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL; Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence). Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. В связи с ростом команды, мы ищем Go-разработчика в отдел сервисов платформенной занятости (Отдел разработки сервиса WBJob-Admin). Стань частью команды! Обязанности Писать и поддерживать микросервисы на языке Go: реализовывать бизнес-логику, обеспечивать стабильную работу сервисов в продакшне и оперативно вносить доработки по требованиям; Проектировать схемы данных и взаимодействовать с реляционными и NoSQL СУБД: писать сложные SQL-запросы для выборки, агрегации и модификации информации, оптимизировать производительность запросов; Покрывать разработанный код юнит- и интеграционными тестами: создавать тестовые сценарии, настраивать моки, обеспечивать высокий процент покрытия и гарантировать отсутствие регрессий при изменениях; Участвовать в принятии архитектурных решений и проектировать взаимодействие сервисов: определять протоколы общения (REST/gRPC/очереди), выбирать паттерны интеграции и фиксировать технические решения в документации; Проводить код-ревью и внедрять инженерные практики: проверять код коллег на соответствие стандартам, давать конструктивные рекомендации; Формировать и согласовывать промежуточные и итоговые отчеты о проделанной работе и представлять промежуточные и итоговые отчеты непосредственному руководителю. Требования Синтаксис и особенности Go (горутины, каналы, garbage collector, интерфейсы), стандартная библиотека, популярные фреймворки (Gin, Echo, Fiber), работа с модулями (go mod), профилирование и отладка (pprof, delve); Паттерны микросервисов (CQRS, Saga, Circuit Breaker, Retry), протоколы взаимодействия (REST, gRPC, GraphQL, WebSockets), брокеры сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS), принципы проектирования API и контрактов; Реляционные СУБД (PostgreSQL, MySQL): транзакции, индексы, планировщик запросов, оптимизация SQL. NoSQL (Redis, MongoDB, Elasticsearch): модели данных, кэширование, шардирование. ORM/билдеры (sqlx, GORM, squirrel); Фреймворки тестирования в Go (testing, testify, mockgen), виды тестов (unit, integration, contract), метрики покрытия, принципы TDD/BDD, инструменты статического анализа (golangci-lint, staticcheck); Git-стратегии (GitFlow, Trunk-Based), CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), контейнеризация (Docker), основы оркестрации (Kubernetes), мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry). Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид, Офис Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы в поиске Data инженера в Платформу данных департамента Финтех. Обязанности Писать и поддерживать ETL на Spark для больших потоков событий из Kafka; Развивать модель данных (ODS, CDM, витрины) и выгрузки в ClickHouse; Настраивать мониторинг пайплайнов и сервисов, участвовать в дежурствах; Разрабатывать ETL-пайплайны (Python, SQL, Spark) и DAG в Airflow; Развивать модели данных и хранилища (S3/Ceph/MinIO, Hadoop, Greenplum, ClickHouse); Разрабатывать прикладные сервисы платформы данных; Настраивать мониторинг и алертинг сервисов. Требования Уверенный Python и SQL; Опыт со Spark, ClickHouse, Hadoop, Kafka, Greenplum, S3 (Ceph, MinIO); Опыт написание DAG для Airflow; Опыт с Docker и Kubernetes; Опыт с Linux и Git; Опыт с Iceberg и Trino; Опыт с Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics; Опыт построения feature store для ML; Опыт в финтехе или работе с финансовыми данными. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

• Menggunakan JavaScript dan Golang dalam 1 (satu) tahun terakhir. • Menguasai bahasa dan teknologi yang relevan, seperti JavaScript, TypeScript, Golang, RESTful API, dan integrasi antar aplikasi.