Вакансии

AI-native приложения, агентные возможности, RAG, интеграции LLM и корпоративных систем. Python, backend/full-stack.

Workplace: remote Requirements 5+ years of hands-on data engineering experience, including delivery and support of production data solutions Practical experience with both Snowflake and Databricks Strong SQL and Python skills, including hands-on experience with PySpark Experience using dbt to develop, test, and maintain data transformations Experience designing and deploying cloud data solutions, preferably on Azure Strong data modelling skills, including dimensional modelling and an understanding of Data Vault 2.0 concepts Experience with Git, code reviews, automated testing, and CI/CD Ability to investigate data quality issues and troubleshoot pipeline failures and performance problems Experience working directly with clients or multiple stakeholder groups Ability to work effectively in agile and startup environments, adapting to changing priorities and evolving requirements Strong critical thinking and problem-solving skills, with the ability to challenge assumptions, evaluate alternatives, and make evidence-based decisions Ability to work independently, clarify ambiguous requirements, and take ownership of delivery Nice to have Experience with change data capture, streaming, or event-driven processing Experience with infrastructure as code, such as Terraform Experience with AWS in addition to Azure Snowflake or Databricks certifications Experience mentoring engineers or leading technical delivery Familiarity with BI tools such as Power BI, Tableau, or Looker Responsibilities Work with client stakeholders to understand business needs, assess existing systems, and define technical requirements Contribute to solution design, explaining technical options, trade-offs, and implementation effort Design, build, and maintain production ETL/ELT pipelines integrating databases, APIs, and file-based sources Develop data models and transformation workflows that support analytics and business processes Implement incremental loading, data validation, error handling, monitoring, and recovery mechanisms Improve pipeline performance and manage compute and storage costs Apply data security and governance practices, including access control and protection of sensitive data Use version control, code reviews, automated testing, and CI/CD to deliver maintainable solutions Create technical documentation and support knowledge transfer to client teams Support project estimation and planning, raise delivery risks, and mentor other engineers We offer Projects for such clients as PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, Adidas and Toyota Competitive compensation that depends on your qualification and skills Career development system with clear skill qualifications Flexible working hours aligned to your schedule Options to work remotely Corporate medical insurance covering services of private and public medical centers English courses online Corporate parties and events for employees and their children Internal conferences, workshops and meetups for learning and experience sharing Gym membership compensation 5 days of paid sick leave per year with no obligation to submit a sick-leave certificate Any questions? Anna hh@itransition.com

Location: Москва Мы команда исследователей и инженеров, разрабатывающих технологии post-training (SFT, RL) и контролируемой генерации для моделей генерации изображений, видео и омни-модальных. Мы сфокусированы на повышение качества, управляемости и устойчивости генеративных моделей с помощью методов RLHF / RLAIF и инструктивного редактирования. Помимо фундаментальных исследований, мы создаём прикладные решения для B2B-партнёров от системы генерации интерьера до системы генерации персонализированных аватаров. Обязанности * проектирование и обучение высокопроизводительных диффузионных моделей (R2V, R2I, R2V+A) для редактирования и генерации видео / изображений * разработка новых подходов и архитектурных решений для post-training фазы диффузионных моделей: RLHF (PPO, DPO и др.), RLAIF, SFT * разработка, масштабирование и поддержание RL пайплайнов * руководство экспериментами: постановка гипотез, разработка протоколов, анализ результатов * проведение code review, менторинг младших исследователей и инженеров, участие в планировании исследовательской дорожной карты * взаимодействие с командами Pretraining, Data, Infrastructure, Production для масштаб пайплайнов и повышения стабильности моделей в продакшене * поддержание и внедрение SOTA-подходов: мониторинг литературы (arxiv, NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR), инициирование внутренних исследований. Требования * бакалавриат/магистратура по направлению компьютерных наук/прикладной математике/ машинному обучению или близких к ним * 3+ лет релевантного опыта исследований и разработки в области глубокого обучения/компьютерного зрения/генеративного ИИ * глубокие знания в Computer Vision и Generative Modeling: Diffusion Models, GANs, VAEs, Flow/Rectified Flow Matching * опыт работы с современными диффузионными фреймворками (Diffusers) и моделями FLUX, Wan 2.X и др.) * уверенное владение PyTorch и навыки распределённого обучения (DDP/FSDP) * понимание и практическое применение RL и RLHF ( PPO/DPO и др.) * умение проектировать архитектуры, планировать эксперименты и интерпретировать результаты. Будет плюсом: * наличие PhD * опыт публикаций или активное участие в исследованиях уровня NeurIPS / ICLR/ CVPR. Условия * конкурентный уровень заработной платы, годовые премии по результатам работы * участие в развитии и создании OpenSource продуктов * корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, ДМС * комфортный офис Sbergile Home (метро Кутузовская).

Location: Bangalore At Reltio®, an SAP Company, we believe data should fuel your success in the enterprise AI era. Our  Context Intelligence Platform turns fragmented data into a trusted, connected context so AI agents and systems can act with expert-level judgement at enterprise scale. Reltio’s cloud-native SaaS platform harmonizes, unifies, and governs data across sources and formats—including unstructured data—in real time, turning them into data assets that can be mobilized in milliseconds to any application, user, or AI agent. Trusted by more than 200 of the world’s largest brands across industries such as life sciences, financial services, healthcare, and technology, we fuel frictionless operations and help enterprises accelerate  innovation and reduce risk. At Reltio, our values guide everything we do. With an unyielding commitment to prioritizing our “Customer First”, we strive to ensure their success. We embrace our differences and are “Better Together” as One Reltio. We are always looking to “Simplify and Share” our knowledge when we collaborate to remove obstacles for each other. We hold ourselves accountable for our actions and outcomes and strive for excellence. We “Own It”. Every day, we innovate and evolve, so that today is “Always Better Than Yesterday”. If you share and embody these values, we invite you to join our team at Reltio and contribute to our mission of excellence. Reltio has earned numerous awards and industry and analyst recognition for our technology, our culture and our people. Reltio was founded on a distributed workforce and offers flexible work arrangements to help our people manage their personal and professional lives. If you’re ready to work on unrivaled technology where your desire to be part of a collaborative team is met with a laser-focused mission to enable digital transformation with connected data, let’s talk! Job Summary: The Advanced Customer Engineer-Level 1 provides the second level of expertise and service to ensure all the Reltio customers get the best possible experience. This position requires an understanding of the Reltio application stack from the front end to the database layers and analysis of break-fix cases and the ability to efficiently investigate and resolve complex issues. Job Duties and Responsibilities: Develop and implement algorithms/techniques for solving problems in a high-volume and high-availability environment. Take complete ownership of knowledge of Reltio Platform features, components, and integrations. Build and implement scalable and accurate monitoring and metric tools and frameworks. Analyze customer needs and software requirements to determine configuration accuracy in solving issues and incidents. Provide quality technical support assistance, resulting in high customer satisfaction. Monitor performance, stability, and consistency of the Platform to facilitate the delivery of well-rounded decision-making in connection with product development and delivery. Resolve customer technical issues through collaboration, reproduction, UI/API/performance debugging, and troubleshooting. Remain abreast of technological advancements to identify cutting-edge and new pragmatic approaches to building sustainable solutions, including applying pragmatic approaches to deliver solutions and fixes to critical customer-facing obstacles. Provide alternate solutions and exercise independent judgment in developing methods, techniques, and evaluation criteria that lead to prompt resolution of issues. Learn and keep up-to-date on the latest product functionality, dependencies, underlying architecture, and their operational impact. Gain an understanding of MDM, NoSQL, Data structures, Service architecture, and System design through documentation. Collaborate with support, product management, and core engineering team members to obtain information on project limitations, capabilities, performance requirements, and interfaces. Represent Reltio in Customer meetings as an Engineering expert to provide clear and deep knowledge of customer issues and impacts. Share and develop best practices with team members to enhance the quality and efficiency of customer support and contribute to the knowledge base. Identify opportunities for continuous improvements to Reltio cloud-based platforms (AWS, CGP, and Azure). Participate in a 24x7 on-call rotation and provide after-hours support for critical customer and platform issues. Respond to high-priority incidents within established service level objectives. Support weekend shifts or /on a rotational and/or business-required basis. Other duties and responsibilities as assigned. Skills You Must Have: Bachelor of Science degree  in computer science or equivalent with 5+  years of experience. 2+ years developing on large-scale enterprise systems. Experience in object-oriented design, data structures, algorithm design, problem-solving, and complexity analysis. Understanding of API design principles, authentication mechanisms, and integration. Knowledge of web UI development with JavaScript frameworks. Working knowledge of scalable and distributed data systems using distributed file systems, Java, and cloud technology. Experience with NoSQL databases and distributed indexes. Understanding of performance and profiling techniques of complex systems. Hands-on  analytical and troubleshooting skills. 2 years of experience developing Master Data Management (MDM) software with several full life cycle implementations in Reltio Cloud. 2 years of experience with enterprise-focused applications including data management, analytics, and big data platforms and technologies with MDM, AWS, GCP, Azure, Reltio Cloud. 2 years of experience configuring & validating the Comparator, Match tokens, Match & Merge setup, and survivorship rules in MDM on Reltio Cloud. 1 year of experience in using version-controlling software including Bitbucket, VSS, SVN for storing and promoting the code. Skills That Are Nice to Have: Bachelor of Science degree  in computer science or equivalent experience. Object oriented programming and designs, Data Structures and Algorithms. Experience in data management, master data management, analytics, and big data platforms and technologies. Reltio is proud to be an equal opportunity workplace. We are committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity or Veteran status. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements. Reltio is committed to working with and providing reasonable accommodation to applicants with physical and mental disabilities.

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

Задачи: Обеспечивать бесперебойную, безопасную и энергоэффективную работу систем электроснабжения и распределения электроэнергии в зданиях. Требования: Высшее техническое образование и опыт работы от 1 до 3 лет в эксплуатации и обслуживании инженерных систем зданий.

Location: Самара Команда входит в состав Центра финансового оздоровления и занимается обеспечением бизнес-заказчиков данными для принятия управленческих решений. Основные цели — проектирование и разработка витрин данных, обеспечение качества и доступности аналитических данных, оптимизация ETL-процессов. Обязанности * поиск и анализ источников данных * аналитика и проектирование витрин данных под потребности бизнес-заказчиков * разработка витрин данных на основе Greenplum (PL/pgSQL) и Hadoop (Java/Spark) и вывод их в пром в соответствии с банковским релизным процессом * подготовка и сборка дистрибутивов, сопровождение по стендам разработки и тестирования * разработка решений потоковой обработки данных в режиме Near Real Time (NRT) и пакетной (Batch) * выстраивание и оптимизация производительности ETL-процессов * оптимизация существующих разработок * разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, базы знаний по вопросам работы с данными * готовность использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Требования * продвинутый уровень владения SQL: агрегатные, аналитические функции, опыт написания и оптимизации сложных запросов, программирование на PL/pgSQL * опыт работы дата-аналитиком / дата-инженером от 2-х лет с MPP и реляционными СУБД: Greenplum, PostgreSQL, способность выбирать архитектурные паттерны (дистрибьюция, партицирование, индексы) * опыт разработки и внедрения корпоративных хранилищ данных (DWH), работы с CI/CD решениями на базе Jenkins и Bitbucket/Git с ИИ (GigaChat, DeepSeek, GPT), создания витрин данных, знание архитектуры Greenplum (мастер, дистрибьюторы, партицирование), Big Data платформ (Hadoop, Spark), практическое применение ИИ-инструментов в работе с данными * ответственность и внимательность к деталям * аналитическое мышление, способность структурировать выводы и рекомендации * проактивность, инициативность, нацеленность на результат * способность работать самостоятельно и в команде * высшее образование (техническое, информационные технологии, математика — приоритетно). Условия * премия по итогам работы за год и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

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: remote Обязанности Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды; Строить модели машинного обучения, улучшать качество; Писать код, проводить code-review; Выбор оптимальной механики воздействия на пользователей: какую категорию или товар предложить, что попросить сделать и какую награду за это предложить? А стоит ли присылать пользователю коммуникацию или вероятность отклика мала даже при релевантном предложении? Uplift-моделирование; Разработка собственного ML-фреймворка, для решения бизнес-задач, на его основе-выкатка моделей в 'прод' и дальнейшие итеративное развитие; Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов. Условия работы Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы; Удобный офис м. «Добрынинская» БЦ «Оазис»; Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00); Возможность работать удалённо или в гибридном формате. Профессиональные навыки Знание Python; Опыт работы в рекомендательных системах/поиске; Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет; Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения; Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком; Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow; Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Workplace: hybrid Обязанности Эксплуатация кластеров Red Panda / Kafka: развёртывание, мониторинг, обновления, масштабирование; Диагностика инцидентов: анализ лагов консьюмеров, проблем репликации, неравномерного партиционирования; Поддержка интеграций Red Panda с СУБД: ClickHouse — streaming-загрузки, оптимизация batch-вставок, настройка движков Kafka/Red Panda Engine PostgreSQL — CDC через Debezium, управление слотами репликации, диагностика WAL-накопления MongoDB — Change Streams, настройка коннекторов, работа с BSON-сериализацией Redis — паттерны кэширования stream-данных, управление TTL, диагностика memory pressure Настройка производительности: тюнинг retention, управление дисковым хранением, оптимизация пропускной способности; Развитие observability: алерты, дашборды, корреляция метрик очередей и баз данных; Документирование инцидентов и runbooks. Условия работы Проекты, различные по своей направленности, обмен опытом с коллегами из других продуктов; Официальное оформление с белой ЗП, полугодовые премии по результатам работы; Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00); Возможность работать удалённо или в гибридном формате; 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. Профессиональные навыки Kafka в production: администрирование брокеров, понимание работы продюсеров/консьюмеров, опыт диагностики ребалансировок и backpressure — от 1,5 лет; СУБД на уровне support-инженера (хотя бы 2 из 4): ClickHouse — понимание MergeTree-движков, партиционирования, оптимизации INSERT … SELECT из потоковых источников PostgreSQL — индексы, медленные запросы, блокировки, базовое администрирование, репликация MongoDB — структура документов, индексы, работа с репликасетами, понимание Change Streams Redis — типы данных, persistence, memory policies, диагностика latency Опыт интеграции потоковых систем и баз: CDC, коннекторы, понимание trade-offs между consistency и latency; Linux, Bash, Docker, базовые навыки Kubernetes; Мониторинг: Prometheus/Grafana, настройка алертинга; Go или Java — чтение кода, написание скриптов; Готовность освоить Red Panda: архитектура Raft, отличия от Kafka по операционной модели

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Магнит Финтех ищет опытного специалиста по машинному обучению, который готов совмещать разработку ML-моделей с развитием команды и выстраиванием взаимодействия с бизнес-заказчиками. Это роль для специалиста, которому интересно не только создавать и внедрять ML-решения, но и помогать коллегам расти, определять приоритеты задач и постепенно формировать сильную ML-команду. Задачи Участвовать в полном цикле работы над моделями - от обучения и калибровки до вывода в production. Основные направления - uplift-модели, propensity-модели и модели ранжирования. Совмещать техническую экспертизу с лидерством: работать над ML-решениями самостоятельно и выступать ментором для 1-2 специалистов по машинному обучению. Выстраивать взаимодействие с заказчиками: совместно определять приоритеты, управлять бэклогом и ожиданиями, согласовывать сроки и результаты работы. Участвовать в развитии ML-направления: в перспективе - формировать команду, участвовать в найме и выстраивать процессы её профессионального развития. Стек, который используется работе: Trino - для распределённых SQL-запросов и работы с данными. Apache Airflow - для оркестрации и автоматизации пайплайнов. Greenplum - для работы с большими объёмами данных. ClickHouse - для аналитической обработки данных. Требования Опыт работы в машинном обучении от 3 лет. Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей. Опыт менторства 1-2 специалистов или коллег с меньшим уровнем экспертизы. Системный подход к работе, внимательность к деталям и аккуратность при решении технических задач. Умение работать с бизнес-заказчиками, договариваться о приоритетах и управлять ожиданиями. Будет плюсом Опыт обучения и калибровки риск-моделей, в частности PD-моделей. Условия Возможность совмещать hands-on разработку ML-моделей с развитием команды. Участие в полном цикле создания ML-решений - от экспериментов до production. Влияние на приоритизацию задач и взаимодействие с бизнесом. Возможность постепенно перейти к более широкому лидерству: развитию команды, найму специалистов и формированию рабочих процессов. Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Location: Москва Workplace: Гибрид, Удаленно RWB (Wildberries & Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Сейчас мы ищем Senior ML Engineer в команду Поиска. Маркетплейс выходит за пределы одной страны и развивается как международная платформа, а мы делаем так, чтобы поиск одинаково хорошо находил товары для пользователя вне зависимости от локации. Для этого нужно учитывать доступность доставки уже на этапе отбора кандидатов, честно ранжировать локальные товары и товары международных продавцов, понимать запросы на разных языках и учитывать культурный контекст. Обязанности Проводить аналитику текущих проблем поиска при запросах из-за рубежа, связанных с отбором и скорингом кандидатов, а также маршрутизацией запросов при использовании переводчика; Оценивать масштаб проблемы на данных, формулировать гипотезы и доводить решения до A/B-тестов; Спроектировать дополнительный этап отбора кандидатов с учётом региона и релевантности, встроить его в существующий многостадийный поиск; Поддерживать и улучшать качество выдачи при запросах из-за рубежа. Требования Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском: обучение и дообучение двухбашенных (bi-encoder) моделей, sentence-transformers; ANN-индексы и векторные БД (FAISS, HNSW, Qdrant, Milvus и аналоги); Опыт работы с многоязычными моделями: мультиязычные энкодеры (XLM-R, LaBSE, mE5 и т.п.), машинный перевод, работа с омонимией и кросс-язычным сопоставлением текстов; Знание технологий полнотекстового поиска: Elasticsearch, OpenSearch, Lucene/Solr, понимание BM25 и инвертированного индекса; Опыт в ранжировании: learning-to-rank (LambdaMART, CatBoost/LightGBM в ранжирующем режиме), кросс-энкодеры для реранкинга; Опыт с высоконагруженными сервисами и жёсткими требованиями к латентности 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, Удаленно RWB (Wildberries & Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда Интеграционных проектов развивает рекомендации для новых продуктов компании - на разных рекомендательных поверхностях и в разных доменах: аптека, косметика, продукты и другие. Мы запускаем персональные, похожие и сопутствующие рекомендации под каждый продукт, помогая пользователю находить нужное, а бизнесу - растить конверсию и средний чек. Сейчас мы ищем Senior ML Engineer для разработки и развития рекомендательных систем в этих продуктах. Обязанности Разрабатывать алгоритмы персональных, похожих и сопутствующих рекомендаций под разные продукты и рекомендательные поверхности; Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии; Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей; Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение; Запускать рекомендации в новых продуктах и адаптировать подходы под специфику каждого домена. Требования Опыт работы в области ML от 3 лет; Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах - понимание подходов, принципов и архитектур; Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей; Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей; Базовый опыт построения ETL-процессов с использованием SQL/PySpark; Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, знание как классических, так и нейросетевых подходов в рекомендациях, понимание архитектур трансформеров; Опыт обучения эмбеддинговых и нейросетевых моделей для рекомендаций; Желание развивать SOTA подходы в рекомендациях; Опыт работы с векторными базами данных и инструментами ANN для быстрых поисков 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, Удаленно RWB (Wildberries & Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы ищем Middle+ / Senior ML Engineer в команду Поиска для развития направления Спеллчека пользовательских запросов и карточек товаров. При этом мы занимаемся широким спектром задач, связанных с обработкой текста в движке Поиска. Обязанности Улучшать текущие и развивать новые пайплайны обработки текста в запросах и карточках товаров (исправление опечаток, синонимизация); Развивать направление онлайн-инференса в продуктах обработки текста; Разрабатывать пайплайн автоматического выделения текстовых синонимов для применения в ретривинге и ранжировании; Разрабатывать модель классификации запросов (текстовые, категорийно-атрибутивные, брендовые, нетекстовые); Исследовать методы кластеризации (IVF и др.) для ускорения и повышения качества векторного поиска. Требования Опыт работы в роли ML / NLP Engineer от 3 лет; Уверенное владение Python и стандартным ML/DS-стеком (polars, pytorch и т.д.); Опыт работы со Spark и Airflow (построение и поддержка пайплайнов обработки данных, ETL); Опыт разработки и внедрения трансформерных моделей (обучение, файнтюнинг, инференс — HuggingFace Transformers и т.п.); Опыт работы с табличными моделями (LightGBM, CatBoost, XGBoost) — построение ранжирующих/классификационных моделей; Опыт применения методов кластеризации (например, IVF и другие подходы для векторных индексов/ANN-поиска); Понимание задач NLP: нормализация текста, работа с опечатками, синонимия, классификация текстов; Опыт вывода моделей в продакшн, понимание требований к онлайн-инференсу (латентность, нагрузка); Умение работать с большими объёмами данных, оптимизировать пайплайны обработки; Опыт работы с поисковыми системами (retrieval, ranking, семантический поиск) и векторными базами данных / библиотеками ANN-поиска (FAISS, HNSW и т.п.) 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, 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. WB Такси развивает экосистему сервисов для клиентов, водителей и операторов поддержки. Мы уже запустили сервис в Беларуси и масштабируемся на рынок РФ и страны СНГ. Обязанности Проектировать и развивать data-платформу: разрабатывать модели хранения данных и пайплайны обработки данных; Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны для обработки данных из различных источников; Участвовать в миграции существующих пайплайнов и витрин на новую data-платформу; Развивать наблюдаемость платформы: настраивать мониторинг, логирование и алерты; Оптимизировать производительность запросов и эффективность хранения данных; Обеспечивать качество данных. Требования Опыт работы дата-инженером от 2 лет; Опыт проектирование отказоустойчивых пайплайнов обработки данных, понимание принципов построения DWH, инкрементальных загрузок и контроля качества данных; Уверенное знание Python и SQL, умение писать поддерживаемый и читаемый продакшн код; Опыт работы с ClickHouse или другими аналитическими СУБД; Опыт работы с Apache Airflow или другим оркестратором. 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, Удаленно, 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. WB Такси развивает экосистему сервисов для клиентов, водителей и операторов поддержки. Мы уже запустили сервис в Беларуси и масштабируемся на рынок РФ и страны СНГ. Обязанности Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны для загрузки и обработки данных из различных источников; Участвовать в миграции существующих процессов загрузки данных на новую data-платформу на базе ClickHouse; Развивать и поддерживать инструменты оркестрации и обработки данных; Автоматизировать процессы разработки и эксплуатации data-платформы: CI/CD, тестирование, развёртывание и управление конфигурациями; Развивать наблюдаемость платформы: настраивать мониторинг, логирование и алерты, участвовать в расследовании и устранении инцидентов; Повышать надёжность и производительность пайплайнов: оптимизировать выполнение задач, обеспечивать повторную обработку данных и восстановление после сбоев. Требования Опыт работы Data Engineer от 2 лет; Уверенное знание Python и SQL, опыт разработки и сопровождения data-пайплайнов; Практический опыт работы с Docker, Kubernetes и инструментами CI/CD (GitLab CI или аналоги); Опыт работы с Apache Airflow или другим оркестратором, понимание принципов построения надёжных процессов обработки данных; Опыт работы с ClickHouse или другими аналитическими СУБД, понимание принципов построения DWH и инкрементальных загрузок; Опыт диагностики технических проблем, понимание принципов мониторинга, логирования и обеспечения отказоустойчивости систем. 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, 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. Сейчас мы одновременно развиваем два направления: поддерживаем и совершенствуем существующее хранилище данных на Greenplum и строим новое хранилище на базе современного Data Lakehouse-подхода. Обязанности Проектировать и развивать Data Lakehouse платформу; Разрабатывать ETL/ELT пайплайны на базе Spark, DBT и Trino; Работать с объектным хранилищем S3 и организовывать эффективную работу с данными в Data Lake; Строить наблюдаемость платформы: метрики, дашборды и алертинг на базе Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana; Управлять инфраструктурой и конфигурацией платформы через GitOps (ArgoCD, Helm); Взаимодействовать с продуктовой командой, понимать потребности пользователей платформы и развивать DLH как внутренний продукт. Требования Имеете практический опыт построения Data Lakehouse платформ или крупных Data Platform решений; Обладаете опытом проектирования DLH с нуля; Имеете глубокое понимание архитектуры Spark: execution model, partitioning, memory management, shuffle, оптимизация запросов; Хорошо понимаете принципы работы форматов данных и таблиц в Data Lake (Iceberg/Parquet и аналогичных технологий); У вас есть опыт работы с Trino и понимание принципов распределенного выполнения запросов; Обладаете опытом работы с Airflow и построения сложных data workflows, разработки кастомных операторов, сенсоров, хуков и плагинов. 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. Обязанности Развитие Apache Flink: поддержка и усовершенствование текущего инструмента Flink и существующих пайплайнов обработки данных. Работа с потоками данных (Streaming/ETL): настройка процессов обогащения данных и агрегации. Написание кода для Flink в основном на Java. Развитие базы: фундамент (база) уже сделан, предстоит заниматься именно обогащением данных. Постановкой задач (ТЗ) обеспечивают аналитики, которые приносят готовые требования. Внедрение новых технологий: интеграция и развитие инструментов Big Data и концепции Data Lake. Требования Уровень Senior с сильным бэкграундом в ETL и Streaming (стриминг данных). Отличное знание Java и опыт написания кода под Apache Flink. Опыт работы с технологиями хранения и обработки больших данных (Iceberg, Parquet, Hadoop). Понимание принципов работы лог-шипперов (Vector/Logstash) и CI/CD процессов. 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.