Задачи:
— Аналитическое сопровождение процесса разработки на всех этапах проекта.
— Анализ архитектуры разрабатываемого решения и сервисов-потребителей.
— Анализ функционала систем.
— Разработка требований в формате Userstory и UML-диаграмм.
— Аналитика отчетности проекта и выявление отклонений от планов.
— Проверка тест-кейсов на полноту покрытия требований.
— Разработка пользовательской документации.
— Консультирование по функционалу систем.
Требования:
— Знание принципов работы и архитектуры программного обеспечения устройств самообслуживания (XFS/управляющее ПО/презентационный слой).
— Опыт работы с программным обеспечением устройств самообслуживания (банкоматы).
— Опыт работы с устройствами самообслуживания, понимание базовых принципов работы устройства (банкоматы).
— Понимание жизненного цикла разработки ПО.
— Понимание современных архитектур информационных систем.
— Знание нотации UML.
— Понимание REST API, gRPC, Open API.
— Понимание методологий Agile/Scrum.
Будет плюсом:
— Опыт работы с протоколами ISO8583, NDC.
— Опыт работы с банковскими картами EMV/NFC.
— Понимание работы симметричных и ассиметричных алгоритмов шифрования.
— Знание требований PA DSS и PCI DSS.
Требования к личным качествам:
— Аналитический склад ума.
— Внимательность.
— Аккуратность.
Знание иностранного языка:
— Английский.
Образование:
— Высшее.
Задачи:
— оценка структуры, качества и динамики кредитного портфеля. Мониторинг рисковых параметров, выявление и прогнозирование проблемных сегментов заемщиков;
— анализ влияния продуктовой стратегии на показатели портфеля;
— проведение и аналитика A/B тестов для оценки эффективности продуктовых и маркетинговых решений. Поиск и оценка новых источников данных для улучшения качества принятия решений;
— оценка влияния макроэкономических факторов на кредитный портфель;
— тесное сотрудничество со смежными подразделениями (продукты, взыскание, маркетинг) для оптимизации общих бизнес-процессов;
— подготовка регулярных и ad-hoc отчетов о состоянии кредитного портфеля для руководства.
Требования:
— умение работать с большим объемом информации, анализировать данные;
— SQL, Python, навык построения отчетности в Power BI будет плюсом, владение Excel на высоком уровне (в т.ч. сложные формулы, сводные таблицы);
— основы математического моделирования;
— высшее математическое/техническое/экономическое образование;
— коммуникабельность, умение работать в команде, аналитический склад ума, внимание к деталям.
Условия:
— работа в компании-лидере на рынке микрофинансовых услуг;
— официальное трудоустройство по ТК РФ: полный социальный пакет, включая оплачиваемые отпуска и больничные, ДМС;
— работа с профессиональной командой, с наставниками, где ценят усилия и результаты каждого сотрудника, честны, открыты и уважительны друг к другу;
— удаленный или гибридный формат работы;
— ежегодные конференции, тимбилдинги, митапы и другие мероприятия;
— дружелюбная атмосфера и развитая корпоративная культура, где инициируются изменения и всегда готовы к любым вызовам.
Задачи:
— Вести мониторинг и анализ KPI (CRM-активность, полевая активность, рыночные показатели, выполнение плана продаж на территории и др.) полевых сил всех подразделений компании;
— Консультировать сотрудников компании по вопросам использования имеющейся системы бизнес-анализа;
— Осуществлять аналитическую поддержку ключевых SFE проектов;
— Анализировать потребность в новых решениях автоматизации процессов анализа данных, предлагать и реализовывать такие решения.
Требования:
— Высшее образование;
— Продвинутый пользователь Excel;
— Опыт работы аналитиком продаж (от 3-х лет) в направлениях (FMCG/Ритейл), в маркетинговых и аналитических агентствах;
— Знание SQL, PowerQuery, плюсом будет Python.
Условия:
— Годовой бонус и ДМС;
— Корпоративная мобильная связь;
— Возможности карьерного развития;
ОфисМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Обеспечение администрирования регламентных данных в 1С ЗУП (подразделения, виды расчетов, способы отражения, тарифы и проч);
— Выполнение настроек для корректной работы пользователей (шаблонов проводок для выгрузок в SAP, Navision, начисление, регламентных значений и т.д);
— Администрирование процессов и настроек для обеспечения корректного КЭДО (провайдер – VK);
— Участие в проектах автоматизации процессов (анализ потребности, взаимодействие с отделом разработке, тестирование со стороны заказчика - HR);
— Информирование пользователей об изменениях системы, методологическая поддержка, мониторинг заявок в службу поддержки с целью выявления массовых или общих проблем и оперативное подключение к их решению.
Требования:
— Опыт работы по направлению оптимизации/автоматизации процессов КДП/расчета заработной платы, НДФЛ, взносов на базе 1С ЗУП, настройки видов начислений;
— Опыт работы с КЭДО, настройки процессов, администрирования базы;
— Владение базовыми знаниями ТК РФ, алгоритмами построения регламентной отчетности.
Условия:
— Социальная защищенность - прозрачные условия трудоустройства, стабильная зарплата, оплата больничных и отпусков;
— Возможность влиять на свой доход: оклад + KPI;
— График работы 5/2 с 8:00-17:00;
— Территориальная удаленность в 5 минутах от метро Нахимовский проспект.
Задачи:
— Развитие направления A/B-тестирования: поддержка полного цикла экспериментов от постановки гипотезы до интерпретации результатов в рамках взаимодействия с бизнес-заказчиками.
— Проектирование и развитие внутренней платформы для A/B-тестов как в онлайн, так и оффлайн каналах: хранение метаданных, расчет метрик, логика сегментации, аналитические витрины и инструменты принятия решений.
— Разработка и поддержка data pipelines для сбора, обработки, валидации и мониторинга данных по экспериментам.
— Формирование единого слоя продуктовых и бизнес-метрик, а также правил интерпретации результатов тестов.
— Автоматизация рутинных аналитических задач с помощью LLM и ИИ-агентов: генерация SQL, подготовка отчетов, первичный разбор результатов, контроль качества данных.
— Разработка self-service инструментов для продуктовых и аналитических команд, позволяющих быстрее запускать и разбирать эксперименты.
— Взаимодействие с продуктом, разработкой и аналитиками для внедрения культуры принятия решений на основе экспериментов.
— Подготовка документации, стандартов и best practices по experimentation-направлению.
Требования:
— Опыт работы от 3+ лет, успешные кейсы по запуску и проведению A/B тестов.
— Уверенное владение Python и SQL.
— Практический опыт в продуктовой аналитике, data engineering или разработке внутренних аналитических решений.
— Опыт проведения и анализа A/B-тестов: дизайн эксперимента, выбор метрик, проверка корректности результатов, интерпретация выводов.
— Понимание принципов построения витрин данных, ETL/ELT-процессов, контроля качества данных и мониторинга пайплайнов.
— Умение переводить бизнес- и продуктовые задачи в формализованные аналитические и технические решения.
— Опыт разработки решений, которыми пользуются внутренние команды: аналитики, product managers, разработчики.
— Интерес к автоматизации аналитики и применению LLM/AI-подходов в рабочих процессах. Будет здорово, если имеются навыки построения устойчивых агентских циклов, управления контекстом моделей и памятью.
Условия:
— Официальное трудоустройство в собственную аккредитованную ИТ компанию со всеми преимуществами.
— Возможность самореализации в амбициозных проектах цифровой трансформации компании-лидера в своей отрасли.
— Достойный уровень оплаты, годовой бонус.
— Конкурентоспособный социальный пакет (ДМС, включая компенсацию 80% для детей, частичная компенсация фитнеса).
— Гибридный формат работы.
О команде
В зависимости от продукта и стадии его жизненного цикла, от аналитиков Контура ожидается разное соотношение экспертизы: где-то нужно больше продуктовых скиллов, а где-то — технических. Мы подбираем команду исходя из опыта кандидата и его ожиданий от нового места работы. После собеседования предложим позицию в подходящей команде: большой или маленькой, продуктовой или инфраструктурной, в зрелом сервисе или стартапе.
Задачи
Проводить исследования для выявления проблем пользователей и анализировать их потребности.
Вместе с командой генерировать и проверять гипотезы.
Искать, выбирать и проектировать оптимальные решения.
Выделять MVP, декомпозировать и приоритизировать задачи.
Писать постановки для разных ролей в команде. Сопровождать их на всех этапах разработки.
Читать документацию API, выставлять требования и описывать интеграции.
Анализировать использование фич и предлагать улучшения.
Примеры задач
Задача 1. Пользователи все чаще просят поддержать интеграцию учетной системы и маркетплейса. Аналитику нужно принять решение о реализации (финальное решение допустимо принимать совместно с командой), предложить варианты реализации. Уметь при необходимости выделить MVP. Сопровождать задачи на всех этапах реализации.
Задача 2. У контролирующего органа есть API. Аналитику нужно спроектировать внутренний сервис, который учтет внутренние требования к формату взаимодействия с контролирующим органом и обеспечит удобное использование предложенных методов.
Мы ожидаем
Опыт работы в роли системного или fullstack аналитика в продуктовой компании от шести лет.
Умение выявлять проблемы пользователей и проводить интервью.
Опыт работы с продуктовыми метриками, важны не конкретные инструменты или методики, а умение оценить пользу от решенной задачи.
Умение самостоятельно генерировать решения и выбирать оптимальные.
Грамотную устную и письменную речь, умение писать понятные постановки задач для разных ролей в команде.
Опыт работы с базами данных и проектирования API.
Мы предлагаем
Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть.
Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами.
Сильное комьюнити из 300+ аналитиков. Регулярно проводим внутренние мероприятия, обмениваемся опытом между командами. Всегда найдется, с кем посоветоваться.
Поддержку вашего развития в любом направлении. Сотрудники могут сменить продукт, команду или предметную область внутри компании.
Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступить на конференции, поучаствовать в подкасте или видео, написать статью.
Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи.
Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.
Компания «КОРУС Консалтинг» — аккредитованная российская ИТ-компания, предоставляющая услуги по ИТ-консалтингу, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, созданию ИТ-инфраструктуры и ИТ-аутсорсингу. Входит в топ-100 крупнейших ИТ-компаний страны. Компания занимается разработкой ИИ-продуктов для клиентов, поддерживает собственную ИИ-инфраструктуру и регулярно организует митапы в области искусственного интеллекта.
Департамент аналитических решений (ДАР) помогает компаниям работать с данными: строит BI и отчётность, создаёт хранилища и витрины данных, разрабатывает ML-решения, занимается Data Governance и GenAI.
Открыт набор на стажировку для студентов, желающих начать карьеру в аналитике, инженерии данных и AI разработке.
Во время стажировки:
— попробуешь себя на реальных задачах;
— пройдёшь курс для погружения в роль и получишь обратную связь от экспертов;
— познакомишься с командой и процессами проектов в консалтинге;
— сможешь зарекомендовать себя для дальнейшего трудоустройства в компанию.
Как попасть на стажировку:
— откликнись на вакансию и приложи резюме;
— в сопроводительном письме укажи свой курс и код специальности;
— получишь ссылку на лэндинг стажировки для прохождения технического теста и записи видео-визитки;
— поучаствуешь в онлайн бизнес-игре.
Старт стажировки планируется на начало августа.
Условия стажировки:
— длительность 3-4 месяца;
— оформление по срочному трудовому договору;
— стажировка оплачиваемая.
Требования:
— студент 3–4 курса бакалавриата (или специалитета) либо 1–2 курса магистратуры;
— обучение по IT, математическому или инженерно-техническому направлению;
— готовность самостоятельно учиться и доводить задачи до результата;
— проживание в Москве или Санкт-Петербурге и готовность к гибридному формату работы с периодическим посещением офиса.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможна удалённая, офисная или гибридная работа;
— стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате;
— стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
Первая линии поддержки пользователей конфигурации 1С ERP Управление предприятием
Адаптация конфигурации 1С ERP Управление предприятием под выявленные требования
Передача задач на доработку конфигурации подрядчику, контроль качества, сроков и бюджетов
Документирование изменений конфигурации
Обучение, поддержка и консультирование пользователей
Анализ эффективности процессов и предложения по их совершенствованию в конфигурации 1С ERP Управление предприятием
Интеграция конфигурации 1С ERP Управление предприятием со смежными системами
Требования:
Конфигурация 1С ERP Управление предприятием
Предметная область Регламентированный бухгалтерский и налоговый учет (РСБУНУ)
Организаторские способности
Обновление типовых и нетиповых конфигураций
Разработка технических заданий (ТЗ)
Проектная документация
Анализ и документирование бизнес-процессов
Коммуникации в проектной команде
Коммуникации с подрядчиками
Опыт работы в составе проектных команд
Обучение пользователей
Опыт работы аналитиком 1С более 3 лет
Желательно:
Запросы SQL
Запросы 1С
Опыт проектов полного цикла проекта: от сбора требований до промышленной эксплуатации
Сертификат консультанта или специалиста 1С ERP Управление предприятием: регламентированный учет, казначейство или бюджетирование
Сертификат консультанта или специалиста 1C Управление холдингом: регламентированный учет, казначейство или бюджетирование
Высшее образование: финансово-экономическое или информационные технологии
Задачи:
— Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в том числе "охлаждение" нереалистичных требований)
— Трекинг реализации функциональных требований
— Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop)
— Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений)
— Описание процессов as-is / to-be
— Формализация политик ограничений и требований информационной безопасности
— Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных
— Организация и проведение приёмо-сдаточных испытаний (ПСИ), подготовка ПМИ, составление протокола приемки
— Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование»)
— Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence)
Требования:
— Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в том числе на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков
— Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки
— Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура
— Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема
— Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата
— Навыки управления ожиданиями заказчика
— Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ
Будет плюсом:
— Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д.
— Опыт реализации собственных ИИ-агентов
— Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge
— Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований)
— Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора
— Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации
Задачи:
— Разрабатывать новые отчеты и поддерживать существующие;
— Автоматизировать подготовку и доставку отчетов с помощью Python;
— Проектировать концепты дата-моделей и витрин для своих отчетов;
— Участвовать в проверке данных для витрин в продакшене;
— Плотно взаимодействовать с разными командами: CRM, антифрод, маркетинг, финансы, випы и т.д.;
— Поддерживать актуальность и прозрачность показателей, документировать метрики и логику расчетов;
— Участвовать в разработке различных бизнес-моделей;
— Создавать и дорабатывать дашборды в Tableau;
— Искать возможности для автоматизации и улучшения существующих решений.
Требования:
— Уверенное владение основными конструкциями Python и понимание принципов работы языка;
— Практический опыт использования функций, генераторов, декораторов и т.д.; понимание принципов организации кода: модули, пакеты, зависимости;
— Умение писать надежный код с обработкой исключений и логированием;
— Опыт работы с Pandas;
— Опыт работы с Git;
— SQL: умение читать большие сложные витрины, дебажить их и грамотно писать запросы;
— Понимание принципов оптимизации запросов и работы с большими объемами данных;
— Tableau или любой другой BI тул: базовый уровень.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Airflow.
Условия:
— Удалённая работа из любой точки мира с возможностью посещения офиса в Москве;
— Достойный уровень заработной платы;
— Сильная техническая команда и обмен опытом;
— Сложные задачи и использование новых технологий;
— Отсутствие бюрократии и технологическая свобода;
— Возможность карьерного роста и профессионального развития;
— Открытая и свободная атмосфера;
— 50% компенсация оплаты изучения английского языка;
— Частичная оплата занятий спортом.
Задачи:
— полный цикл создания AI-решений: от сбора требований и формирования концепции до запуска;
— проектирование логики: разработка алгоритмов, последовательностей действий и промптов для ИИ-агентов;
— разработка: самостоятельная сборка и настройка агентов на внутренней платформе компании;
— постановка задач: описание технических требований для доработки платформы разработчиками.
Требования:
— аналитическое мышление: способность структурировать несистематизированную информацию, выявлять причинно-следственные связи и декомпозировать сложные бизнес-процессы до уровня простых алгоритмов;
— базовые знания в области работы с данными: понимание принципов хранения данных и механизмов их передачи между информационными системами;
— внимание к деталям: высокая степень ответственности при работе с требованиями, скрупулезность, стремление к детальному изучению сути проблемы (root cause analysis);
— интеллектуальное любопытство: высокая мотивация к решению сложных, нестандартных задач и поиску оптимальных архитектурных решений.
Будет плюсом:
— навыки SQL: умение писать базовые запросы к БД (Postgres);
— технический кругозор;
— интерес к AI: желание изучать принципы работы LLM и проектировать интеллектуальных агентов;
— быстрая обучаемость: готовность оперативно осваивать новое ПО и внутренние платформы компании.
Условия:
— неполный рабочий день;
— можно удалённо;
— на стажировку рассматриваются студенты из любых ВУЗов, любой формы обучения, включая заочную, включая магистратуру.
О компании и команде
Расскажите, почему классно работать именно в вашей компании, в том проекте и в той команде, в которую вы ищете сотрудника. Простота, честность и конкретика всегда работают лучше общих фраз.
Ожидания от кандидата
Опишите вашего идеального кандидата: его или ее знания, хард- и софт-скиллы, образование, опыт работы, другие важные для вас моменты.
Условия работы
Расскажите про график работы, возможность удаленки, соцпакет, бургеры по пятницам или корпоративный спортзал.
Бонусы
Расскажите, какие материальные или нематериальные бонусы к зарплате есть в вашей компании: премии, скидки, опционы, акции, возмещение оплаты за обучение и другое.
Дополнительные инструкции
Расскажите здесь, что еще кандидату нужно знать перед тем, как откликнуться на вакансию. Например, сколько будет собеседований, есть ли тестовое задание (и предполагается ли его оплата).
Задачи:
— Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов.
— Создание агентов, способных обрабатывать сложные multi-turn и multi-modal запросы пользователей.
— Разработка систем маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, управление вызовами функций и оркестрация моделей внутри пайплайна.
— Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами, трансформация старых архитектур в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.
— Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference, работа с опенсорс-моделями и внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов.
— Обеспечение быстрой и устойчивой работы агентов на продакшене, оптимизация inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляция, multi-dimensional parallelism).
— Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью, эксперименты с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.
— Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов, постановка и реализация экспериментов с multi-turn reinforcement learning в масштабах Яндекса и Алисы.
Требования:
— Глубокие знания в Deep Learning и NLP.
— Опыт работы с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG).
— Опыт внедрения ML-систем в продакшен.
— Системное мышление — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой.
— Владение Python и знакомство с PyTorch.
— Готовность к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами.
Задачи:
— Выбор и внедрение CRM-платформы
— Настройка триггерных цепочек
— Работа с Web/PWA Push, WhatsApp и аналитикой инкрементальности
Требования:
— Опыт построения CRM-инфраструктуры с нуля
— Знание SQL или продуктовая аналитика
— Опыт когортного анализа и проведения A/B-тестов
Условия:
— Полностью удалённая работа
— Гибкий график
— KPI-бонусы за рост CRM-дохода