Задачи:
— Управление командой из 4–6 человек: постановка масштабных целей, декомпозиция их в задачи, координация со смежными командами, контроль процесса от постановки задачи до внедрения в продакшен.
— Обучение моделей и работа с данными: превращение данных, размеченных с помощью LLM, в датасеты для ML-моделей ранжирования, создание корпусов синтетических данных, дообучение открытых и внутренних LLM.
— Создание пайплайнов для оценки обученных моделей, обеспечение многосторонней оценки моделей, работающих в продуктах с миллионами пользователей.
Требования:
— Опыт управления командой ML/DL-разработчиков.
— Опыт обучения DL-моделей и их внедрения в продакшен.
— Готовность работать руками, создавать прототипы и проверять гипотезы.
Будет плюсом:
— Опыт работы с высоконагруженными системами и создания моделей для них.
— Опыт работы в кросс-функциональных командах.
Условия:
— ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией.
— Другие бонусы, полный список доступен по ссылке.
Лаборатория «Космос» — российский стартап, создающий собственные программно-аппаратные продукты: от первых прототипов до готовых устройств. В портфеле два продукта: «Каспер» — робо-компьютер для обучения детей; «Света» — интерактивная светозвуковая панель для дома и различных пространств.
Задачи:
— исследовать новые AI-модели, сервисы и способы их применения;
— решать отдельные продуктовые задачи с помощью существующих AI-технологий: исследовать рынок, выбирать решение, тестировать и собирать прототип, например, найти и интегрировать технологию для работы Каспера с произношением ребёнка;
— собирать внутренние AI-инструменты для команды из готовых моделей, API и автоматизаций;
— автоматизировать работу с документами, голосовыми сообщениями, ссылками, PDF и базой знаний;
— создавать инструменты для работы команды с видео, изображением, музыкой, звуком и другим контентом;
— проводить исследования по продуктам, технологиям, конкурентам и патентам.
Требования:
— очень хорошее знание современных нейросетей, основных моделей и сервисов;
— постоянное отслеживание новинок и тестирование;
— умение применять AI-технологии для решения задач;
— API, автоматизации и базовый код важны;
— опыт классической разработки будет плюсом, но не обязателен;
— самостоятельность, любопытство, способность быстро проходить путь от задачи и исследования до работающего решения.
Условия:
— работа в офисе в Санкт-Петербурге, центр города, м. Горьковская;
— оплачиваемая работа;
— занятость и график обсуждаются индивидуально;
— уровень вознаграждения зависит от навыков, опыта и объёма занятости.
Задачи:
— Настройка всех видов performance кампаний в Яндекс.Директе: ЕПК, Телеграмм, мастер кампаний;
— Сбор и кластеризация семантического ядра с учётом специфики автосалонов (бренд, модель, комплектация, услуги и т.д.);
— Постоянная работа с минус-словами для «очистки» трафика и снижения нецелевых расходов;
— Запуск и оптимизация LAL аудиторий для поиска новых клиентов и ретаргетинга для возврата заинтересованных пользователей;
— Настройка и применение стратегий в Директе, направленных на снижение стоимости реального приезда в автосалон и стоимости продажи соответственно;
— Анализ трафика из Директа через сводные таблицы и пользовательские отчёты;
— Работа с данными CRM для анализа трафика не только до заявки, но и до финальной продажи, выявление «узких мест» воронки и точек роста на основе данных.
Требования:
— Опыт от 2-3 лет работы с Яндекс.Директом, из которых не менее 1 года — прямой опыт в продвижении автосалонов/дилерских центров (приоритет);
— Подтверждённые кейсы с конкретными цифрами по снижению CPL/CPC, росту конверсий или оптимизации CPA в автотематике;
— Навык работы с CRM дилера для настройки сквозной аналитики и оценки офлайн-конверсий;
— Умение перенастраивать рекламную кампанию под офлайн-цели, используя данные CRM;
— Проактивность и гипотезное мышление: самостоятельное выявление проблем, генерация идей и предложение решений, подкреплённых данными.
Условия:
— Удалённый формат работы, иные форматы (офис/гибрид/релокация) обсуждаются индивидуально с успешными кандидатами;
— Адрес офиса: г. Екатеринбург, Восточная 7Г (ТЦ "Восточный");
— Уровень заработной платы обсуждается индивидуально с успешными кандидатами;
— Перспектива профессионального и карьерного роста.
от 150 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Контролировать качество генераций и готовых роликов, давать артистам понятную обратную связь.
— Разбирать ТЗ от креаторов: определять нужные шоты, способы их генерации и сборки в цельный ролик.
— Обеспечивать консистентность персонажей, окружения и визуального стиля между шотами.
— На первых этапах самостоятельно создавать ролики под ключ - от генерации до монтажа и постобработки.
— Разрабатывать и внедрять пайплайны, обучать команду и добиваться стабильно высокого качества.
— Выстраивать и оптимизировать пайплайны под конкретные задачи, сокращать количество итераций и время производства.
Требования:
— Глубокий практический опыт создания AI-видео полного цикла: генерация в Kling, Seedance, Veo или аналогичных моделях, монтаж и постобработка.
— Портфолио завершённых работ.
— Умение быстро адаптироваться к разной визуальной стилистике, сохраняя единый стиль.
— Уверенная работа с генерацией и редактированием изображений в Nano Banana и Seedream.
— Навыки разработки и итеративной доработки промптов, включая с помощью языковых моделей ChatGPT, Claude, Gemini.
— Монтажное мышление: понимание ритма, композиции и связности кадров.
— Владение Premiere Pro, DaVinci Resolve или аналогом; понимание основ моушн-дизайна и композитинга.
— Умение направлять и обучать команду, формулировать критерии качества и подбирать инструменты.
Будет плюсом:
— Опыт работы с ComfyUI и open-source инструментами: установка, настройка, подключение моделей и кастомных нод.
— Опыт развёртывания и применения MiniMax H3, LTX последних поколений и Wan.
— Умение собирать и оптимизировать workflows для генерации изображений и видео.
— Опыт подбора, применения и обучения LoRA под конкретных персонажей и стили.
— Опыт оптимизации бизнес-процессов с помощью ИИ в рабочих пайплайнах с Asana, Slack, Google-инструментами.
Условия:
— Оформление в штат компании.
— Полная занятость, стабильный поток задач.
— Оплата в EUR: от 1200 до 1500 с перспективой роста.
— График работы 5/2 с гибким началом рабочего дня.
— 3 оплачиваемых sick days в год.
— 20 рабочих дней оплачиваемого отпуска в год.
— Развитая корпоративная жизнь.
— Удаленный формат работы.
Задачи:
— Искать сильные темы для контента и постоянно мониторить бизнес-медиа и новости, YouTube и подкасты, интервью предпринимателей, кейсы крупных компаний, интересные сделки и бизнес-модели, зарубежные источники и соцсети.
— Видеть за новостями интересную историю.
— Предлагать идеи и форматы, регулярно собирать пул потенциальных тем и объяснять о чем история, в чем ее хук, какие интересные цифры и факты в ней есть, почему она может быть полезна аудитории, в каком формате ее лучше раскрыть (Reels, карусель или другой формат).
— Готовить контент: превращать собранную информацию в готовую структуру материала; для каруселей придумывать сильный первый слайд, выстраивать историю и писать текст карточек; для Reels предлагать хук, структуру истории, ключевые цифры, факты и вывод.
— После согласования и финальных правок передавать материал в производство.
— Доводить материал до готового результата, взаимодействовать с дизайнером и другими участниками команды: ставить задачи, передавать материалы и референсы, контролировать соответствие результата утвержденной идее, собирать правки, доводить материал до финального вида, готового к публикации или производству.
Требования:
— Редакторское мышление и умение находить сильные темы.
— Опыт в бизнес-медиа, редакциях, YouTube-командах или создании контента для личных брендов предпринимателей и экспертов от трех лет.
— Интерес к бизнесу и предпринимательству.
— Понимание специфики контента для личного бренда.
— Понимание, что цепляет внимание в социальных сетях.
— Умение работать с большим количеством информации.
— Отличать сильную историю от банальной.
— Быстро находить и проверять факты и цифры.
— Писать просто и понятно.
— Свободно работать с англоязычными источниками.
— Уметь пользоваться AI как инструментом для research и работы с контентом.
Условия:
— Формат работы: 100% удаленка, работать из любой точки мира.
— График: full-time или part-time, загрузка обсуждается индивидуально.
— Доход: конкурентный, обсуждается по итогам собеседования.
— Стабильные выплаты, много нестандартных задач и креатива, возможности для профессионального роста, открытая и комфортная коммуникация.
Задачи:
— Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM;
— Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning;
— Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools;
— Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД;
— Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения;
— Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений;
— Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits;
— Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента;
— Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента;
— Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.
Требования:
— Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security;
— Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки;
— Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие;
— Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling;
— Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency;
— Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search;
— Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM;
— Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits;
— Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.
Что мы ищем в кандидатах:
— Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений;
— Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF;
— Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop;
— Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов;
— Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов;
— Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks.
Будет плюсом:
— Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами;
— Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами;
— Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation;
— Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Задачи:
— исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии
— Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков
— применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач
— разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками
— проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades
— анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения
Требования:
— senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах
— участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата
— понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики
— знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей
— уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna
— опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки
— опыт работы с order book и trades
— автономность в постановке гипотез и доведении их до результата
— владение русским языком для общения в команде
Будет плюсом:
— Reinforcement Learning
— опыт на Rust или low-latency engineering
— опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте
— опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах
— опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage
— активное использование AI-инструментов
Условия:
— фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару)
— квартальный profit sharing от результатов стратегий
— оплачиваемый отпуск
— компания оплачивает AI-подписки
Задачи:
— Проектировать и считать профиль прибыли зала, определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса.
— Строить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию, точно определять масштаб прогноза для каждой категории.
— Управлять дилерским пространством на основе данных, строить оптимальную логику маршрута, проверять её на живом трафике и анализировать поведение.
Требования:
— Сильная база в математической статистике, практическое применение.
— Владение Python и SQL.
— Умение читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском.
Условия:
— Компенсация 80% ДМС супругам и детям сотрудников.
— Оплата ведения беременности и родов сотрудницам и жёнам сотрудников с опытом работы более двух лет.
— Полный список бонусов доступен по ссылке.
Задачи:
— стратегическое планирование финансовой деятельности компании
— бюджетирование и формирование консолидированной управленческой отчетности на уровне дивизиона группы в Китае
— построение финансовых моделей развития компании и инвестиционных проектов
— взаимодействие с банками по получению кредитных продуктов
— взаимодействие с государственными органами в Китае
Задачи и требования:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Python и SQL на продвинутом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Задачи:
— разбираться с данными из разных источников: проверять их качество, искать причины расхождений, создавать агрегаты данных и помогать подключать новые источники;
— развивать и поддерживать аналитическую инфраструктуру: работать с dbt-моделями, настраивать тесты и алерты, следить за корректностью ключевых данных и метрик.
Задачи:
— стилизованное 3D-моделирование
— создание персонажей и 3D-объектов
— UV и текстурирование
— риггинг и подготовка моделей к анимации
— 3D-анимация
— 2D VFX
Стек:
Blender, Substance Painter, After Effects, Adobe Animate, Photoshop, Illustrator
Рассматривается удалённая работа, фриланс, долгосрочное сотрудничество и полная занятость.
Задачи:
— Управление доставкой услуг по портфелю разнообразных клиентов/аккаунтов.
— Работа с клиентами по установке, конфигурации и внедрению приобретённых продуктов и технологий.
— Партнёрство с клиентами для быстрого понимания функционала продукта и оптимизации выгод.
— Обеспечение клиентов процессами, техническими и экспертными консультациями на ранних этапах внедрения.
— Ведение федеральных проектов с соблюдением моделей доставки CPS, процессов, методологий и стандартов безопасности (FedRAMP, FISMA, GovCloud).
— Построение отношений с руководителями клиентов, партнёрами и интеграторами для успешной реализации.
— Соотнесение возможностей продуктов Collibra с кейсами клиентов.
— Помощь клиентам в уточнении бизнес-целей и разработке решений с использованием продуктов Collibra.
— Разработка планов проектов на основе CPS Account Plan и инициатив клиентов.
— Помощь клиентам в понимании их проблем и вызовов.
— Содействие Solution Architect в сборе требований и предложении дополнительного функционала.
— Предоставление федеральным агентствам адаптированных стратегий управления данными с лучшими практиками.
— Эффективное информирование клиентов и заинтересованных сторон о статусе проектов.
— Управление эскалациями, рисками, проблемами и изменениями в проектах.
— Выявление и продвижение ценности и измеримых результатов в проектах.
— Выступление доверенным советником и связующим звеном между внутренними командами и клиентами.
— Взаимодействие с отделами продаж, инженерии, продукта, поддержки и руководством для согласования приоритетов.
— Понимание платформы Collibra, операционной модели, рабочих процессов и интеграций.
— Помощь в адаптации новых членов команды.
— Консультирование по продуктам, решениям и процессам.
— Обучение членов команды в ходе доставки услуг.
— Совместная работа с руководством для улучшения процессов вовлечения и доставки.
— Выявление возможностей расширения использования продуктов Collibra в клиентах.
— Вклад в рост бизнеса CPS через расширение аккаунтов, стратегическое планирование и клиентскую поддержку.
— Помощь клиентам в понимании дополнительных технологий и функций для увеличения ценности.
Требования:
— Гражданство США и проживание на территории США.
— Опыт управления проектами услуг не менее 5 лет в поддержку федеральных агентств США.
— Знания в области управления данными, качества данных или управления данными.
— Активный уровень допуска безопасности (Secret/TS/TS-SCI).
— Знание минимум двух-трёх областей: процессы управления данными, управление данными, мастер-данные, каталогизация данных, управление бизнес-правилами.
— Понимание ведущих PaaS провайдеров, Data Lakes, баз данных и интеграционных платформ, используемых федеральными агентствами.
— Опыт работы с AWS, Azure, Kubernetes, инфраструктурой и платформами.
— Понимание API через Java, Python или аналогичные скриптовые языки для кастомных решений в Enterprise Linux или Unix.
— Знание хранилищ данных, ETL и интеграции данных.
Условия:
— Стандартный базовый оклад от $96,000 до $120,000 в год.
— Возможность дополнительной комиссионной оплаты.
— Конкурентный пакет вознаграждений, включая бонусы, акции, ежемесячный Flex Fund, пенсионные планы 401k и другие преимущества.
— Гибкая программа льгот, поддерживающая разнообразные жизненные ситуации.
— Политика равных возможностей и инклюзивности в компании.
Контакты для отклика отсутствуют в тексте.
Задачи:
– Владеть продуктовой стратегией end-to-end по двум направлениям: существующий портфель и новый privacy & security продукт
– В первые 6 недель валидировать willingness-to-pay и pricing на текущих продуктах, собрать UX для MVP нового продукта, вывести его в soft launch на CA/AU, дальше US/UK
– Приоритизировать роадмап на основе funnels, cohorts, churn curves, LTV/CAC — не по интуиции, а по данным
– Дизайнить и интерпретировать эксперименты вокруг onboarding, pricing, paywalls, retention
– Работать плотно с инженерами над scope-решениями и с growth-командой над механикой привлечения и монетизации
– Связывать продуктовые решения с conversion, retention, ARPU, LTV на разных горизонтах
– Добиваться, чтобы инженеры, дизайн, growth, маркетинг и support двигались в одну сторону
Требования:
– 5+ лет в product management с доказательствами самостоятельного владения consumer-продуктом от стратегии до запуска и измеримых результатов
– Опыт с consumer mobile subscription-продуктом, где лично влиял на activation, conversion, retention, churn или LTV
– Сильная количественная беглость: funnels, cohorts, churn curves, LTV/CAC модели — умение самостоятельно сделать приоритизационный call
– Hands-on experimentation mindset — A/B-тесты вокруг onboarding, pricing, paywalls, retention
– Сильные consumer UX-инстинкты и комфорт в scope-обсуждениях с инженерами
– Опыт построения или эволюции MVP в реальных time/resource ограничениях
– Коммерческий mindset — продуктовые решения на языке conversion, retention, ARPU, LTV
– Ownership, low-ego, high-accountability, сильная кросс-функциональная коммуникация
– Английский от B2
Будет плюсом:
– Опыт в consumer privacy, cybersecurity, VPN, password management или смежных subscription-категориях
– Опыт с App Store / Google Play запусками и механикой subscription pricing (plans, trials, paywalls, packaging)
– Опыт партнёрства с performance marketing / growth командами, переходящими к product-led / owned growth
– Опыт с AI-powered consumer-продуктами — умением отличать реально полезные AI-возможности от positioning features
Требования:
— 4+ года опыта работы дата-сайентистом
— Практический опыт с предсказанием LTV или ROAS
— Опыт в adtech или мобильном performance-маркетинге
— Уверенные навыки Python и SQL
— Опыт работы с облачными хранилищами данных в продакшене
— Опыт использования моделей, применяемых для реальных решений
— Владение английским языком на уровне B2+ (письменно и устно)
Требуется Data Engineer, который возьмёт на себя задачи, не связанные напрямую с аналитикой, включая автоматизацию создания отчётов, преобразование моделей в сервисы и оптимизацию запросов. Также необходимо наладить процесс код-ревью и внедрить CI/CD пайплайн для повышения эффективности разработки и поддержки проектов.
Задачи:
— Реализовывать ATL и digital-кампании: ТВ, digital, радио, ООН.
— Организовывать BTL-активности и коммуникации с HCP (образовательные мероприятия, POSM, e-com проекты, поддержка фарм-репов).
— Поддерживать и развивать trade-маркетинговые инициативы в сотрудничестве с отделом продаж.
— Работать над расширением портфеля новыми продуктами и линейками.
— Участвовать в финансовом планировании (бюджеты, прогнозные модели SO).
— Вести отдельные проекты 360° (digital, congress & KOLs, CLM, e-com).
— Активно взаимодействовать с кросс-функциональными командами (trade, sales, medical, digital).
Требования:
— Опыт работы бренд-менеджером от 2 лет (фарма / healthcare или FMCG).
— Сильные аналитические навыки и умение работать с данными.
— Опыт ведения проектов и работы в условиях многозадачности.
— Развитые презентационные и коммуникационные навыки.
— Высшее образование (маркетинг будет преимуществом).
— Английский — Upper-Intermediate и выше (как плюс).
Условия:
— Участие в масштабных проектах, которые влияют на развитие фокусного бренда в России.
— Четкая структура ролей в команде: собственные зоны ответственности и проекты, поддержка коллег и руководителя.
— Возможность реализации смелых идей и работы с инновационными продуктами.
— Развитие внутри компании: от экспертизы в brand management до стратегических функций.
— Годовой бонус.
— Компенсация питания, мобильной связи и гибкие льготы.
— Авто / компенсация.
— Скидки у партнеров.
Требования:
— опыт продуктовой разработки;
— опыт сбора и анализа требований, проектирования будущих и документирования разработанных решений;
— опыт проведения технических интервью и онбординга системных аналитиков.
Требуемые знания и навыки:
— знание и навык использования нотаций моделирования (умение моделировать процессы в нотации BPMN и строить UML-диаграммы activity, sequence);
— знание основных типов интеграций и взаимодействий (синхронное/асинхронное);
— знание принципов REST, навык проектирования REST-сервисов, умение анализировать работу REST-сервисов с использованием Postman либо аналогов, а также консоли браузера;
— знание XSD и навык чтения XSD-схем;
— знание SOAP (что такое, какова структура запроса/ответа) и умение анализировать работу SOAP-сервиса с использованием SOAP UI либо аналогов;
— знание основных нотаций описания ER-моделей и навык проектирования модели данных с использованием ER;
— знание первых трёх нормальных форм;
— знание отличий реляционных и нереляционных баз данных;
— знание и навык использования операторов JOIN и UNION в SQL;
— знание разницы между идентификацией, аутентификацией и авторизацией, а также между шифрованием и хэшированием.
Плюсом будет:
— навык построения UML-диаграмм (activity, sequence) с использованием PlantUML;
— знание и навык использования операторов определения данных (создание, изменение и удаление таблиц) в SQL.
Условия:
— достойный уровень заработной платы (по итогам технического интервью);
— работа в аккредитованной IT компании;
— сотрудничество по ТК РФ, ИП, ГПХ;
— ДМС, расширенные возможности стандартного социального пакета;
— корпоративный абонемент на фитнес и курсы английского языка;
— командная работа по гибким методологиям;
— реферальная система «Приведи друга – получи бонус».
Зарплата не указана
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
Удалённо
96 000 – 120 000 $
Все вакансии в одном месте — страница 50 · Job Hunters
