Требования:
— Опыт работы аналитиком от 2 лет.
— Высшее образование: техническое, математическое, экономическое или IT-направление.
— Практический опыт сбора, анализа и формализации требований.
— Уверенное владение BPMN 2.0.
— Знание UML: диаграммы последовательности, активности, вариантов использования.
— Опыт написания User Story, Use Cases, критериев приёмки. Знание BDD будет преимуществом.
— Понимание клиент-серверной архитектуры и принципов взаимодействия frontend и backend.
— Опыт проектирования REST API, понимание SOAP, JSON, XML.
— Знание SQL (DDL, DML).
— Опыт проектирования моделей данных и построения ERD.
— Понимание принципов микросервисной архитектуры и интеграционного взаимодействия.
— Опыт подготовки технических заданий, проектной документации и спецификаций требований (SRS/BRD).
— Опыт работы с Confluence и Jira.
Будет плюсом:
— Опыт работы с государственными заказчиками и документацией по ГОСТ.
— Знание Java, Python, JavaScript или скриптов для валидации данных.
— Опыт работы с BI-системами (Polymatica, Grafana).
— Знание нереляционных баз данных.
— Понимание SDLC, Agile/Scrum.
— Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, RabbitMQ.
— Навыки прототипирования в Figma, Axure.
Задачи:
— Собирать, анализировать и формализовывать требования, выявлять потребности и ограничения заказчика.
— Моделировать бизнес-процессы в BPMN/UML, описывать User Story, Use Cases и критерии приёмки.
— Проектировать REST/SOAP API и интеграции, описывать контракты JSON/XML, OpenAPI/Swagger.
— Участвовать в проектировании архитектуры, моделей данных и ER-диаграмм, работать с SQL.
— Разрабатывать ТЗ, ЧТЗ, ПМИ и другую проектную документацию.
— Ставить задачи разработчикам и консультировать команду по требованиям.
— Согласовывать решения с заказчиком, проводить демонстрации и участвовать в приёмке.
— Разрабатывать сценарии функционального тестирования и контролировать соответствие реализации требованиям.
— Готовить пользовательскую документацию и обучать заказчика работе с системой.
О НАС:
Мы — ВеллВокс, команда, которая занимается продвижением продуктов для крупнейшей геймдев-компании. Мы развиваем знаменитые международные хиты с аудиторией более 300 млн игроков и выходим на новые платформы. Наш отдел UA разделен на два направления: Performance UA («инвестиционный фонд») и Growth UA («венчурный фонд").
Задачи:
• Вести рекламные кампании и постоянно искать способы повышения их эффективности (белые каналы продвижения).
• Запускать кампании в рамках проверки высокорискованных гипотез (тесты нового функционала рекламных каналов, выход на новые аудитории).
• Тестировать и готовить к масштабированию новые каналы, рынки и подходы.
• Участвовать в запусках новых продуктов и помогать в оценке бизнес-метрик.
• Тестировать принципиально новые подходы к презентации продуктов в креативах.
• Работать с аналитикой: исследовать воронки, работать с фродом и анализировать качество трафика (CPA, CPI, LTV, ROAS).
Требования:
• Хороший разговорный и письменный английский (уровень B2 и выше, так как мы ежедневно используем его в переговорах с партнерами).
• Опыт закупки трафика хотя бы в одном из каналов: Google Ads, Meta (Facebook) Ads, TikTok, Unity Ads.
• Понимание основных метрик окупаемости (ROAS), метрик продуктового вовлечения (Retention).
• Исследовательский майндсет: любить докапываться до сути, формулировать гипотезы и делать выводы на основе цифр.
• Искреннее желание развиваться в мобильном и кросс-платформенном маркетинге.
• Готовность работать полный рабочий день в офисе.
Будет плюсом:
• Опыт участия в разработке внутренних инструментов маркетинговой аналитики.
• Опыт участия в работе над играми или развлекательными приложениями во взаимодействии с продуктовой командой.
• Понимание бизнес-модели free-to-play мобильной игры.
Условия:
• Культура экспериментов: каждый тест основывается на четко сформулированной и проверенной гипотезе.
• Ощутимый результат: успешное исследование нового канала закупки и его передача в регулярную закупку.
• Кросс-командная работа: сотрудничество с продуктовыми командами на ранних стадиях разработки.
• Развитие: регулярные сессии обмена знаниями и прозрачная система грейдов.
• Через 3 месяца: самостоятельное проектирование и валидация сложных гипотез, взаимодействие с продуктовой аналитикой, достижение целевых показателей окупаемости.
• Через 1 год: создание системы поиска профитного трафика, превращение венчурных тестов в стабильные каналы закупки, влияние на продуктовые метрики.
• Этапы найма: знакомство с рекрутером в зум; тестовое задание; интервью с HR в зум; финальное интервью с тимлидом в офисе; сбор рекомендаций; оффер.
• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня, полностью «белая» зарплата.
• Работа в офисе в 5 минутах от м. «Павелецкая» с кухней, кофе-пойнтами и столовой.
• Гибкое начало рабочего дня с 9:00 до 11:00, график 5/2.
• ДМС с покрытием стоматологии, частичная компенсация фитнеса, консультации с психологом, занятия в Skyeng.
• Оплата обучения и участия в профильных конференциях.
• Еженедельный спорт (волейбол, падел-теннис), квизы, мафия и настольные игры.
Команда развивает технологии для городских сервисов и еком-направления, создавая решения для обработки больших массивов данных о товарах, улучшения поиска и рекомендаций, а также автоматизации рутинных процессов с помощью современных AI-инструментов.
Задачи:
— Участие в создании пайплайна автоматизации для проекта определения дублирующихся товаров по изображениям, включая проработку контекстной базы, настройку конвейеров обработки данных и оценку релевантности рекомендательной выдачи.
— Работа с платформой для разметки и применение знаний в области машинного обучения для улучшения качества моделей.
— Участие в создании и развитии сценариев (скилов) для AI-агентов, используемых в проектах по разметке данных, для повышения эффективности аналитики и разметки.
Требования:
— Базовое понимание принципов машинного обучения и искусственного интеллекта, интерес к автоматизации процессов.
— Владение основами алгоритмического мышления; знакомство с Python или другим языком программирования на уровне чтения кода и написания скриптов.
— Умение структурировать информацию и самостоятельно разбираться в новой предметной области для эффективной постановки задач AI-инструментам.
— Готовность взаимодействовать со смежными командами, включая ML-разработчиков, для дообучения моделей, а также с заказчиками для защиты предлагаемых решений и методов автоматизации.
Стажёр
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.
В рамках данной позиции специалист будет заниматься автоматизацией процессов, отчетности и аудита, разрабатывать внутренние python-приложения для сбора данных из банковских IT-систем, сопровождать категорирование автоматизированных систем, агрегировать данные и рассчитывать показатели защищенности. В обязанности входит проведение внутреннего аудита безопасности, проверка соответствия процессов разработки и эксплуатации информационных систем требованиям регуляторов, моделирование угроз и оценка рисков, создание детальных моделей угроз по методике ФСТЭК, а также обеспечение соответствия законодательству, включая полный цикл управления объектами критической информационной инфраструктуры (КИИ). Специалист будет заниматься категорированием, отправкой сведений во ФСТЭК и НКЦКИ, актуализацией моделей угроз после изменений архитектуры сервисов, подготовкой отчетной документации для внешних проверок, разработкой внутренней нормативно-правовой базы и обновлением организационно-распорядительных документов в соответствии с изменениями законодательства. Также предусмотрена AI-поддержка бизнес-процессов с использованием технологий больших языковых моделей (LLM) для автоматизации анализа изменений в законодательстве, составления матриц применимости требований и подготовки аналитических материалов. Эксперт будет сопровождать команды разработки и поддержки, осуществлять постоянный мониторинг исполнения требований регулятора и консультировать команды банка по вопросам развития систем в соответствии с законодательством. Требования включают высшее профильное образование в области информационной безопасности, профессиональную переподготовку по программам, согласованным с ФСТЭК России, опыт работы с системой защиты объектов КИИ не менее двух лет, уверенное владение python с использованием библиотек pandas и numpy, знание фреймворков и инструментов SQLAlchemy, OpenPyXL, Django/Flask, навыки интеграции с внешними сервисами через RESTful API (SIEM, SOAR, Vulnerability Scanners), опыт работы с CI/CD и системами контроля версий (Git/GitLab), умение создавать дашборды и визуализации данных (Power BI, Tableau, Grafana). Кандидат должен хорошо разбираться в российском законодательстве в сфере КИИ, уметь самостоятельно отслеживать изменения в законодательстве и корректировать внутренние процессы, иметь опыт внедрения решений на основе больших языковых моделей (GPT, BERT и др.), уметь формулировать эффективные промпты для генерации текстов, вычитки документации, создания чек-листов и аналитики, а также понимать этические аспекты и ограничения применения искусственного интеллекта в вопросах безопасности.
Задачи:
— Управление командой из 4–6 разработчиков и ML-инженеров, влияние на стратегию развития симулятора.
— Совершенствование модели движения автомобиля, включая имитацию экстремальных ситуаций (порывы ветра, прокол колеса) и физику столкновений.
— Построение и внедрение модели имитации восприятия автомобиля, имитирующей работу моделей детекции при различных погодных условиях, освещённости и дорожных ситуациях.
— Кросс-функциональная работа: систематизация и приоритизация заказов от других команд, управление ожиданиями по точности системы и внедрению новых функций.
Требования:
— Опыт управления командой бэкенд- или ML-разработчиков.
— Опыт внедрения моделей машинного обучения в продакшен и готовность разбираться в новых архитектурах и областях.
— Готовность работать руками на этапе прототипирования и проверки гипотез.
Будет плюсом:
— Опыт работы с симуляторами или робототехническими платформами (ROS, Gazebo, CARLA, NVIDIA Isaac Sim и др.).
— Участие в соревнованиях по ML или программированию (ACM ICPC, Codeforces, TopСoder, Kaggle и т. д.).
— Знание правил дорожного движения, опыт вождения автомобиля или мотоцикла.
Условия:
— В крупных офисах есть спортзалы с тренажёрами, инвентарём и душевыми.
— Полный список бонусов доступен на сайте компании.
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников. Поверх него строятся Customer 360, сегментация, scoring и персонализированные предложения.
Задачи роли:
Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц.
Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает.
Что предстоит делать:
— Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут.
— Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора.
— Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность.
— Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций.
— Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных.
— Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы.
О бэкграунде:
Важно, какие задачи вы решали — приходили в незнакомую недокументированную систему и разбирались сами, восстанавливали бизнес-смысл данных, строили модель с нуля и доводили исследование до работающей витрины.
Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет.
AI-native подход:
Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования.
Требования:
— Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений.
— Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников.
— Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities.
— Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики.
— Python на уровне исследования данных.
— Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата.
— Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации.
— Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах.
Будет плюсом:
— Знание армянского языка
— Методологии матчинга и дедупликации
— Опыт с Data Vault 2.0
— Опыт с DBT или аналоги
— PII, маскирование, RBAC
— Опыт в регулируемом on-premise контуре
— Экспертиза в ML, ML Ops
Условия:
— Взаимодействие по ИП
— Локация - Армения
— Формат работы - гибрид, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.
Задачи:
— функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование
— анализ технической документации разного уровня зрелости
— разработка чек листов, тест кейсов, тест планов, программ и методик испытаний с использованием техник граничных условий, классов эквивалентности и др.
— разработка и согласование отчетности по итогам тестирования
— локализация ошибок
Требования:
— гражданство и локация только РФ/РБ
— опыт в финтехе обязателен
— опыт тестирования АБС ЦФТ Банк, включая использование интегратора сообщений, работу с платежами и клиентскими данными
— высшее завершенное образование (техническое (IT или инженерное) или естественные науки)
— не студенты (в том числе заочно, магистратура и т.д.)
— стаж минимум по 6 месяцев на каждом месте работы
— знание и понимание процессов РКО юридических лиц
— понимание жизненного цикла программного обеспечения и места контроля качества в нем, опыт работы в кросс-функциональных командах
— опыт работы с багтрекинг системами (Jira или аналоги)
— опыт работы с системами управления тестированием (Testrail или аналоги)
— самостоятельность, техническая грамотность, умение быстро и логично формулировать мысли
— знание теории видов тестирования, техник тест-дизайна, методологий разработки ПО
— знание особенностей REST, SOAP, JSON, XML
— опыт работы в команде с гибкой моделью разработки
— опыт работы со swagger, postman/insomnia
— опыт работы с брокерами сообщений: kafka и/или rabbit MQ
— опыт работы с логами (например, kibana)
— опыт работы с базами данных: CRUD операции, джойны
Условия:
— удалённая работа
— зарплата до 134000 рублей на руки
Задачи:
— Быть основным контактным лицом для портфеля клиентов, строить доверие через своевременную, ясную и внимательную коммуникацию.
— Руководить клиентами на каждом этапе процесса подготовки налоговой отчетности, объясняя следующие шаги, уточняя ожидания и отвечая на общие вопросы.
— Обеспечивать поддержку и информированность клиентов на протяжении всего взаимодействия с Bright!Tax.
— Координировать взаимодействие между клиентами и внутренними командами для обеспечения полноты документации и соблюдения сроков проектов.
— Отслеживать прогресс взаимодействия с помощью внутренних систем, таких как HubSpot и других инструментов управления рабочими процессами.
— Проактивно выявлять возможные задержки или проблемы и при необходимости эскалировать их.
— Отвечать на вопросы клиентов по электронной почте и внутренним платформам обмена сообщениями, помогать решать проблемы или направлять запросы в соответствующую команду.
— Помогать клиентам плавно проходить процесс, предвидя распространённые вопросы и предоставляя проактивные рекомендации.
— Обеспечивать, чтобы каждое взаимодействие с клиентом отражало стандарты Bright!Tax по профессионализму, эмпатии и ясности.
— Участвовать в обсуждениях по улучшению рабочих процессов с клиентами, практик коммуникации и предоставления услуг.
— Помогать выявлять возможности для оптимизации процессов и повышения общего качества клиентского опыта.
Требования:
— Опыт работы не менее 2 лет в клиентском сервисе, управлении аккаунтами, клиентском успехе или аналогичной клиент-ориентированной роли.
— Исключительные навыки письменного и устного английского языка — ясные, тёплые и профессиональные.
— Сильные организационные и тайм-менеджмент навыки с возможностью управлять несколькими клиентами и приоритетами.
— Уверенность в работе в полностью удалённой среде с использованием цифровых инструментов для совместной работы.
— Проактивный подход и искреннее желание помогать другим.
Будет плюсом:
— Опыт работы в налоговой, бухгалтерской или финансовой сфере.
— Знакомство с CRM-платформами, такими как HubSpot.
— Опыт поддержки клиентов-экспатов из США или работы с глобально распределёнными командами.
Условия:
— Работа с целью помогать американцам по всему миру разбираться в сложных налоговых требованиях.
— Присоединение к поддерживающей и совместной удалённой команде.
— Возможности для роста в компании, которая ценит обучение, развитие и вдумчивое обслуживание.
— Вклад в модель клиентского опыта, которая ставит в приоритет ясность, доверие и профессионализм.
Компания "Урал Логистика" приглашает ML-инженера для участия в создании системы обработки документов и данных для грузовых железнодорожных перевозок.
Задачи:
— Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку
— Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения
— Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей
— Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями
— Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям
— Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных
— Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру
— Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием
— Измерять задержку, пропускную способность, утилизацию и стоимость обработки документа
— Версионировать данные, модели, конфигурации обучения и результаты экспериментов
— Участвовать в интеграции моделей с прикладными AI-сервисами и production-конвейерами
Требования:
— Уровень middle+ и выше
— Практический опыт построения ML-конвейеров, используемых в production
— Уверенное владение Python, PyTorch и Hugging Face Transformers
— Опыт fine-tuning языковых моделей, подготовки данных и работы с PEFT
— Умение строить корректную оценку качества и контролировать утечки между обучающими и тестовыми данными
— Опыт локального inference LLM и понимание устройства GPU-памяти
— Знание компромиссов между качеством, скоростью, длиной контекста, batching и квантованием
— Знание Linux, CUDA, SQL, Docker и Kubernetes
— Способность довести модельное решение до устойчивой эксплуатации
Условия:
— Полная занятость
— Возможность трудоустройства через российское юридическое лицо в штат или через согласованную аутстафф-модель
— Основной формат — офис или гибрид
— Для самостоятельных специалистов возможна распределённая работа из России
— Итоговый грейд и масштаб ответственности определяются по результатам собеседования
Обязательные требования:
— Гражданство РФ, локация РФ
— Высшее техническое образование (IT инженер/естественные науки)
— Опыт в финтех
— Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных и/или Data Lake от 3-х лет
— Глубокое знание SQL (диалект Oracle), написание сложных запросов, чтение PL/SQL-кода
— Опыт проектирования и разработки отчетности на базе MS SQL Reporting Services или Tableau
— Опыт проектирования объектов БД, понимание принципов построения DWH
— Навыки описания потоков загрузки данных в хранилища (DWH), составления технической документации (Source2Target, ТЗ)
— Опыт работы с ETL-средствами, предпочтительно Informatica Power Center
— Опыт работы с трекинг-системами, в частности JIRA
Задачи аналитика:
— Миграция данных: проектирование ETL-процессов (Informatica PowerCenter) для переноса исторических данных из старой системы в новую DWH
— Разработка отчетности: создание дашбордов в Tableau или MS SQL Reporting Services для управленческой и регуляторной отчетности
— Архитектура хранилища: разработка логической модели данных (ERD, C4) под требования регулятора и бизнеса; проектирование витрин данных
— Интеграции: описание потоков загрузки данных (Source-to-Target mapping); настройка интеграции через REST API, Kafka или корпоративную шину сообщений (ESB)
— Документация: подготовка ТЗ, технических спецификаций и схем взаимодействия между системами
— Коммуникации: взаимодействие с бизнес-заказчиками, архитекторами и разработчиками для уточнения требований и реализации задач
Условия:
— Формат работы: удалённо
— Вилка зарплаты до 265 000 рублей на руки
О компании:
Devquality — компания, которая помогает бизнесу выпускать надёжные и эффективные ИТ-решения, фокусируется на качестве на всех этапах: от проработки требований до проверки результата.
В компании Bell Integrator требуется системный аналитик для работы в центре снабжения с опытом от 3 лет. Работа выполняется удалённо. Основные обязанности включают сбор и анализ требований бизнес-подразделений банка для новой системы автоматизации закупок, проведение интервью с ключевыми стейкхолдерами для выявления потребностей и проблем в текущих процессах, разработку и согласование концептуальной модели решения, а также функциональных и нефункциональных требований. Аналитик будет участвовать в проектировании архитектуры и дизайна системы совместно с техническими специалистами, готовить технические задания, user stories, схемы бизнес-процессов (AS-IS, TO-BE) и прототипы интерфейсов. В задачи также входит оценка трудозатрат и сроков реализации, декомпозиция задач для команды разработки, взаимодействие с бизнес-заказчиком на всех этапах проекта, презентация и защита решений, участие в тестировании, приемке функциональности и обучении пользователей, а также сопровождение системы после запуска, включая сбор обратной связи и предложения по развитию. Требования к кандидатам: высшее техническое, экономическое или физико-математическое образование; опыт работы бизнес или системным аналитиком не менее 3 лет в проектах разработки корпоративных информационных систем; предпочтителен опыт автоматизации закупок и участия в тендерах; понимание процессов разработки ПО, жизненного цикла проектов и гибких методологий (Agile, Scrum); навыки проектирования архитектуры систем, баз данных и интеграционных взаимодействий; знание UML, BPMN, умение разрабатывать модели бизнес-процессов, алгоритмов и интерфейсов; понимание принципов объектно-ориентированного программирования и паттернов проектирования; базовые знания Java и опыт написания технических заданий для разработки на Java; развитые аналитические и коммуникативные навыки, умение работать с большими объемами информации; опыт подготовки проектной и технической документации, а также презентационных материалов.
Задачи:
— Вести рекламные кампании и постоянно искать способы повышения их эффективности (белые каналы продвижения);
— Запускать кампании в рамках проверки высокорискованных гипотез (тесты нового функционала рекламных каналов, выход на новые аудитории);
— Тестировать и готовить к масштабированию новые каналы, рынки и подходы;
— Участвовать в запусках новых продуктов и помогать в оценке бизнес-метрик;
— Тестировать принципиально новые подходы к презентации продуктов в креативах;
— Работать с аналитикой: исследовать воронки, работать с фродом и анализировать качество трафика (CPA, CPI, LTV, ROAS).
Требования:
— Хороший разговорный и письменный английский (уровень B2 и выше);
— Опыт закупки трафика хотя бы в одном из каналов: Google Ads, Meta (Facebook) Ads, TikTok, Unity Ads;
— Понимание основных метрик окупаемости (ROAS), метрик продуктового вовлечения (Retention);
— Исследовательский майндсет: умение формулировать гипотезы и делать выводы на основе цифр;
— Желание развиваться в мобильном и кросс-платформенном маркетинге;
— Готовность работать полный рабочий день в офисе.
Будет плюсом:
— Опыт участия в разработке внутренних инструментов маркетинговой аналитики;
— Опыт работы над играми или развлекательными приложениями во взаимодействии с продуктовой командой;
— Понимание бизнес-модели free-to-play мобильной игры.
Условия:
— Работа в офисе в Москве, м. Павелецкая;
— Официальное оформление по ТК РФ;
— Команда Growth UA из 3 специалистов;
— Спенд несколько миллионов долларов+ в квартал;
— Каналы: Google Ads, Meta Ads, TikTok, Unity Ads.
Задачи:
— формировать и контролировать БДДС и БДР;
— строить финансовые модели и управленческую отчётность;
— управлять денежными потоками и платёжным календарём;
— контролировать лизинговый портфель;
— готовить аналитику для банков, инвесторов и контрагентов;
— развивать финансовые процессы и небольшую команду.
Условия:
5/2, 9:00–18:00, пятница до 17:00, оформление по ТК РФ, гибридный формат.
Задачи:
— Подготовка ежемесячной и еженедельной отчетности;
— Выполнение ad-hoc задач, преимущественно от отдела retention;
— Построение и поддержание дашбордов в Metabase.
Требования:
— Опыт работы с BI-системами;
— Высокий уровень владения SQL (написание сложных запросов, CTE, оконные функции и т.п.);
— Базовые навыки программирования на Python (работа с данными, написание DAG для Airflow);
— Умение читать и понимать Python-код аналитических сервисов и моделей;
— Активность, самостоятельность и инициативность.
Преимущества:
— Опыт работы в iGaming.
Условия:
— Работа в офисе на Кипре, в Лимассоле;
— Официальное трудоустройство;
— Корпоративные завтраки и обеды;
— Развитая корпоративная культура;
— График работы 5/2 (выходные суббота и воскресенье);
— Гибкое начало рабочего дня с 8 до 11 часов;
— Конкурентная заработная плата, определяемая по итогам собеседования;
— Предоставление всех необходимых инструментов для работы.
Задачи:
— Исследование и разработка LLM: полный цикл работы с языковыми моделями от гипотез и экспериментов до оптимизации и внедрения в продакшен.
— Проведение A/B-экспериментов: валидировать гипотезы через масштабные A/B-тесты, анализировать влияние на ключевые продуктовые и бизнес-метрики.
— Работа с продуктом: взаимодействовать с инженерами и продакт-менеджерами для превращения исследовательских решений в рабочие фичи.
— Анализ и оптимизация: отслеживать качество моделей, искать точки роста и устранять слепые зоны в данных и алгоритмах для улучшения ключевых метрик.
Требования:
— Хорошее знание основ современного ML и DL.
— Готовность работать с большими данными и распределёнными вычислениями.
— Желание заниматься прикладными ML-исследованиями.
— Практический опыт в NLP или RecSys.
Условия:
— Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия, а также другие бонусы.
Компания AhaPay, международный финтех-оператор, работающий по модели Buy Now, Pay Later (BNPL), ищет Product Manager для работы в Малайзии. Вакансия предполагает управление продуктом в сфере финансовых технологий с акцентом на развитие и оптимизацию BNPL-сервиса.
Задачи:
— Разработка и развитие сервисов промышленного инференса ML-моделей и LLM
— Построение централизованного слоя доступа к моделям и AI-сервисам
— Разработка платформенных компонентов для деплоя, версионирования и мониторинга моделей
Задачи:
— Разработка стратегии триггерных коммуникаций (activation, retention, winback)
— Построение единой контактной политики и календаря коммуникаций
— Разработка мультиканальных сценариев: out-of-app (push и pull, email, SMS) и in-app (pop-ups, баннеры, сторис, тултипы)
— Работа с CJM и картой коммуникаций по всему жизненному циклу клиента
— Разработка и развитие флоу возврата пользователей из оттока
— Построение единого подхода к лояльности: монетарные (промокоды, скидки) и немонетарные (ачивки, механики вовлечения)
— Работа с CDP: развитие платформы и постановка требований на доработки
— Формирование требований к продукту (по CRM-инструментам)
— Развитие ML-моделей (совместно с аналитикой, со стороны бизнеса)
— Разработка сценариев досбора контактов и получения согласий (consent management)
— Аналитика эффективности: retention, conversion, revenue uplift.
Требования:
— 3+ года в CRM / lifecycle / retention маркетинге
— Опыт работы с триггерными коммуникациями и автоматизацией
— Опыт мультиканальных коммуникаций (push, email + желательно in-app)
— Понимание CJM и сегментации (RFM или аналог)
— Опыт A/B тестирования и анализа эффективности
Будет преимуществом:
— Опыт работы с CDP (особенно Mindbox или аналогами)
— Опыт in-app коммуникаций (баннеры, сторис, pop-ups)
— Опыт сбора и обогащения базы контактов
— Опыт работы с подписочной моделью.
Условия:
— Конкурентная заработная плата, годовая премия
— Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.)
— Классный, современный офис в шаговой доступности от метро Киевская
— Гибридный или удаленный формат работы и гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем
— Гибкие льготы "Aladdin"
— Рабочая техника, дополнительный монитор и прочие девайсы для комфортной работы
— Расширенная ДМС программа со стоматологией и страховка для выездов за рубеж
— Посещение профильных конференций
— Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок BestBenefits
— Подписка на START, доступная на пяти различных устройствах.
Зарплата не указана
ГибридseniorЕреван
300 000 – 400 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 44 · Job Hunters
