Задачи:
— Разрабатывать и развивать систему аналитики маркетинга: метрики, исследования, прогнозы, модели.
— Поддерживать запуск маркетинговых активностей, направленных на увеличение выручки.
— Собирать и анализировать данные по эффективности онлайн и оффлайн маркетинговых активностей: контент, мероприятия, акции, трафик, вебинары и прочее.
— Рассчитывать и предлагать решения по улучшению ключевых метрик: LTV, ROMI, DRR, ROI, CAC, конверсии и другие.
— Оценивать эффективность рекламных кампаний и каналов привлечения.
— Сегментировать клиентскую базу, проводить RFM-анализ.
— Помогать строить data-driven стратегию маркетинга, отвечая на вопросы «что происходит?» и «что с этим делать?».
— Работать с командами внутри компании для получения точных и полезных данных.
— Составлять задания на автоматизированные отчеты.
— Строить сквозную аналитику и настраивать автоматизированные дашборды для мониторинга ключевых показателей в реальном времени.
— Анализировать конкурентов и их маркетинговую активность.
— Подготавливать регулярные и ad-hoc аналитические отчеты.
Требования:
— Уверенный опыт работы в маркетинговой аналитике от 2 лет.
— Свободное владение Яндекс.Метрикой и Google Analytics 4 для отслеживания трафика и поведения пользователей.
— Уверенная работа с Excel и Google Таблицами, включая сводные таблицы и сложные формулы.
— Практический опыт написания SQL-запросов (опыт работы с ClickHouse будет преимуществом).
— Знакомство с построением дашбордов в Grafana, DataLens или аналогах.
— Опыт настройки сквозной аналитики и разметки событий.
— Понимание бизнес-метрик (CAC, LTV, ROI, Conversion Rate) и их связи с пользовательским поведением.
— Умение считать unit-экономику и рекомендовать решения на основе данных.
— Аналитический склад ума, умение работать с большими объемами данных и выявлять причины и следствия.
— Стремление к автоматизации рутинных задач и использование ИИ в работе.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Python (Pandas, NumPy, Jupyter) для автоматизации, углубленного анализа и прогнозирования.
— Опыт проведения A/B-тестирований и оценки их результатов.
— Понимание основ веб-технологий (HTML, JS, API).
— Углубленные знания Bitrix24.
— Опыт работы с B2B.
— Умение анализировать и оценивать качественные и количественные исследования.
Условия:
— Работа в стабильной, динамично развивающейся компании.
— Интересные и масштабные задачи.
— Оформление по ТК РФ.
— Конкурентная заработная плата по результатам собеседования.
— Гибридный график работы в офисе (Москва или Санкт-Петербург), 5/2 с 10:00 до 19:00.
Задачи:
— Оценивать платёжеспособность клиентов, исследовать источники данных, строить модели оценки дохода и кредитной нагрузки, внедрять их в скоринг
— Сегментировать клиентов по уровню благосостояния, использовать данные экосистемы для ранжирования и персонализации решений
— Проверять гипотезы, применять A/B-тестирование, методы прикладной статистики и ML-подходы
— Оптимизировать ручные проверки — определять, кто действительно нуждается в ручной верификации, чтобы снизить нагрузку на операции и повысить прибыль
— Строить модели оценки дохода и благосостояния клиентов
Требования:
— Знание теории вероятностей
— Знание математической статистики и классических методов машинного обучения
— Владение SQL, Python (pandas, sklearn)
— Умение анализировать бизнес-процессы
— Умение адаптировать скоринговые модели под стратегию
Условия:
— Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации, терраса с панорамным видом
— Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
— ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких, страховка от несчастных случаев и болезней
— Рост по карьерному треку с курсами по софт- и хард-скиллам, поддержкой ментора, матрицей компетенций и регулярным ревью
— Сильное комьюнити с экспертами, конференциями, митапами и статьями
— Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
— Компенсация затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта и командные тренировки
— Завтраки и обеды в Т-Кафе, ресторан и кофейни в офисе, кухни на этажах
— 3 дополнительных дня к отпуску или компенсация
— Специальные тарифы на продукты Т-Банка и программу скидок от партнеров
— Достойная зарплата, обсуждаемая на собеседовании
Мы предлагаем:
Пятидневный рабочий график с 09:00 до 18:00;
Формат работы: офисный/гибридный: Тюмень - Газовиков 73, Москва - Зубовский бульвар 25к1;
Официальное трудоустройство, фиксированный оклад+KPI;
Внутреннее и внешнее обучение с первого рабочего дня (наставничество от ТОП-менеджеров, корпоративные бизнес-тренеры, софинансирование внешнего обучения до 100%);
Возможность реализовать свои идеи и проекты внутри компании;
Корпоративную систему скидок на приобретение жилья;
Чем предстоит заниматься:
Разработка промтов и цепочек промтов для задач аналитики;
Настройка AI-агентов через n8n, Cursor;
Работа с API LLM (ChatGPT, DeepSeek, Claude) – вызовы, обработка контекста, настройка параметров;
Построение AI-дашбордов и отчётности – генеративные сводки, автоматические выгрузки;
Работа с методологами на этапе требований – перевод методологических требований в спецификации для промтов и агентов;
Тестирование промтов, оценка качества ответов моделей, итерационная доработка;
Мы ожидаем:
Опыт работы с промптингом LLM : составление структурированных запросов и системных инструкций, понимание параметра креативности (temperature) и контекста. Опыт работы с двумя и более моделями (ChatGPT, Claude, DeepSeek);
n8n / Cursor — хотя бы один: собирали workflow или агента;
Понимание методологии: суть процессов, ключевые артефакты, роли, точки контроля; не владение, а понимание, достаточное для грамотной постановки требований к моделям и оценки корректности постановки;
Опыт работы с Excel / Google Sheets : формулы, сводные таблицы; Power Query — плюс.
Будет плюсом:
Опыт работы с Python – pandas, обработка данных, чтение/запись файлов.
Мы оперативно принимаем решения, вам предстоит 2 этапа:
Телефонное интервью с ИТ-рекрутером;
Интервью, совместно с HR (1 час).
Предусмотрено небольшое тестовое задание: по делу, без больших трудозатрат.
Обратная связь после интервью / подготовка предложения о работе - до 7 рабочих дней.
Гибрид
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
О компании
Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики.
Роль и задачи
Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга.
Ключевые обязанности:
Управление и стратегия:
— Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус".
Работа с данными (Data Engineering):
— Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников.
— Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики.
Анализ и моделирование:
— Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ.
— Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования.
— Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры.
Взаимодействие с бизнесом:
— Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов.
— Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health.
Ключевые требования
Опыт:
— От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами.
— Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом.
Образование:
— Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах.
Технические навыки:
— Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL.
— Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования.
— Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов.
— Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев.
— Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией.
— Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik.
Личные качества:
— Сильное аналитическое и критическое мышление.
— Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности.
— Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов.
— Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.
Задачи:
— Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения
— Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных
— Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику
— Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents
— Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений
— Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат
Требования:
— Опыт промышленной разработки от 3 лет
— Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе
— Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами
— Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов
— Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP
— Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования
— Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации
— Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком
Будет преимуществом:
— Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification)
— Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов
— Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями
Условия:
— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально)
— Профессиональный рост и участие в масштабных проектах
— Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией
— Сильную ИТ-команду и поддержку руководства
— Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Задачи:
— Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения
— Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных
— Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику
— Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents
— Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений
— Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат
Требования:
— Опыт промышленной разработки от 3 лет
— Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе
— Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами
— Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов
— Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP
— Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования
— Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации
— Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком
Будет преимуществом:
— Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification)
— Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов
— Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями
Условия:
— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально)
— Профессиональный рост и участие в масштабных проектах
— Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией
— Сильную ИТ-команду и поддержку руководства
— Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Задачи:
— Разработка, актуализация, внедрение и управление исполнением кредитной политики группы компаний с учётом отраслевой специфики, размера клиентов и риск-аппетита компании.
— Определение лимитов концентрации по отраслям, группам компаний и отдельным крупным заёмщикам.
— Обеспечение баланса между кредитными рисками и ростом бизнеса.
— Развитие процесса установки и пересмотра лимитов, разработка динамического подхода к управлению лимитами.
— Обеспечение риск-ориентированного ценообразования, взаимодействие с бизнес-подразделениями.
— Работа с проблемной задолженностью на ранних этапах, взаимодействие с блоком взыскания.
— Интеграция риск-процессов с CRM и биллинговой системой для создания бесшовного клиентского пути.
— Стресс-тестирование портфеля и расчет резервов под ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9.
— Мониторинг качества кредитного портфеля, сегментация клиентов по уровню риска.
— Подготовка аналитики по факторам риска и мерам по ее снижению.
— Внедрение онлайн-скоринга для принятия решений по лимитам в режиме реального времени.
— Инициация и контроль разработки ML-моделей прогнозирования кредитного риска на основе поведенческих факторов и скоринга новых клиентов.
— Настройка мониторинга и тестирования новых источников данных для повышения точности моделей.
— Внедрение дашбордов и ролевых моделей доступа для мониторинга качества портфеля и раннего обнаружения проблем (Early Warning System).
Требования:
— Опыт от 3 лет на руководящих позициях в управлении кредитными рисками в B2B/B2C (банки, МФО, лизинговые компании, финтех, крупные дистрибьютеры).
— Управление кредитным портфелем от 1 млрд руб.
— Опыт управления командой с функциями автоматизации, отчетности, управления кредитной политикой, разработки моделей, тестирования источников данных, прогнозирования.
— Глубокое понимание кредитования/авансирования юридических и физических лиц.
— Понимание цикла разработки ML-моделей в кредитном скоринге.
— Умение ставить задачи Data Science команде от EDA до валидации модели.
— Знание метрик качества модели (Gini, KS, PSI) и их применения.
— Продвинутый уровень Excel, SQL, опыт работы с системами визуализации Tableau, Power BI для анализа больших данных.
— Опыт использования различных источников данных для оценки юридических лиц.
— Опыт внедрения скоринговых карт и автоматизации кредитного конвейера (Decision Engine).
— Навыки бизнес-партнерства для нахождения компромиссов с коммерческим блоком.
— Стратегическое мышление для прогнозирования рисков и планирования действий.
— Лидерство и опыт построения или трансформации команд.
Условия:
— График 5/2 с гибридным форматом работы.
— Предоставление техники для работы из дома: ноутбук и гарнитура.
— Отсутствие строгого дресс-кода.
— Оформление по ТК РФ с «белой» зарплатой с первого дня.
— Расширенное страхование: психологические и финансовые консультации, страховка для путешествий за границу.
— Гибкий кафетерий льгот: обучение, спорт, путешествия, благотворительность, подключение родственников к ДМС или продуктам компании.
— Оплата 10 рабочих дней больничного до оклада.
— 3 дополнительных дня для экстренных ситуаций.
— Коучинг, менторинг, внешние и внутренние тренинги, электронная библиотека.
— Внутренние карьерные треки для роста руководителей.
— Участие в конференциях, форумах и бизнес-встречах для повышения экспертности и поиска идей для развития.
Задачи:
— искать креаторов и блогеров для создания контента;
— анализировать контент и результаты публикаций;
— помогать в ведении и развитии проектов;
— контролировать задачи, сроки и исполнителей;
— искать моделей, операторов, фотографов и других специалистов для съёмок;
— помогать организовывать производство контента для аккаунтов бренда;
— много искать, договариваться, систематизировать и доводить задачи до результата.
Требования:
— самостоятельность, быстрота и высокая вовлечённость;
— умение работать без подробного ТЗ, разбираться, предлагать решения и брать задачи на себя.
Условия:
— оплата по договорённости, в зависимости от загрузки и опыта;
— предпочтение кандидатам, находящимся в Москве из-за части задач, связанных со съёмками и офлайн-организацией.
Задачи:
— Ручное и автоматизированное тестирование Web и Mobile
— Разработка и поддержка автотестов
— Создание и актуализация тестовой модели
— Тестирование API и интеграций
— Регрессионное тестирование и ретест дефектов
— Локализация и документирование дефектов в Jira
— Анализ результатов тестирования
— Взаимодействие с разработчиками и смежными командами
Требования:
— Опыт в QA от 1 года
— Опыт ручного и автоматизированного тестирования
— Опыт тестирования Web, Mobile и API
— Знание JAVA для разработки и поддержки автотестов
— Умение работать с Postman, Charles
— Понимание HTTP, REST и клиент-серверной архитектуры
— SQL на уровне простых запросов
— Jira и системы bug tracking
— Понимание CI/CD, опыт с GitLab, Bitbucket, Docker или аналогами
— Понимание жизненного цикла ПО и основных техник тест-дизайна
— Опыт работы в Agile/Scrum
— Самостоятельность и умение работать в команде
Будет преимуществом:
— Опыт в страховании или банковской сфере будет плюсом.
Условия:
— Гибрид, современный офис в Москве (м. Проспект Мира)
— Зарплата от 160 000 руб
— ДМС с первого дня
— Льготные ипотечные программы
— Корпоративная пенсионная программа
— Обучение за счёт компании
— Корпоративные скидки и другие льготы
Задачи:
• Проектирование и разработка сложных Агентных и AgenticRAG систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости
• Разработка решений начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования
Требования:
• Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы ведущих технических и научных ВУЗов (МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИТМО, МИФИ и др.)
• Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов
• Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектировании архитектуры AI решений
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку
• Высокий уровень владения Python и SQL
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers
• Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG систем
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)
• Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.)
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.)
• Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker)
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)
Условия:
• Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом
• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования
• Бесплатная подписка СберПрайм+
• Скидки на продукты компаний-партнеров
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• Корпоративная пенсионная программа
• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
Обязанности:
— анализировать данные для проверки гипотез
— разрабатывать методологию формирования драйверов, прототипировать логику расчетов, подготавливать данные для Data Science-команд, вести end-to-end процесс от идеи до реализации
— проводить валидацию качества данных, согласованности метрик и результатов расчетов
— выявлять пробелы в данных и нелогичности в выходных результатах и работе моделей
— участвовать в процессах тестирования, проектировании витрин данных
— подготавливать и анализировать данные для интерактивных отчетов (дашбордов)
— участвовать в разработке автоматизированных отчетов для регулярного мониторинга
— оказывать техническую поддержку и проводить оперативный анализ данных по запросам бизнес-пользователей
— подготавливать документацию по данным и расчетам.
Требования:
— релевантный опыт от 2 лет в роли Data Analyst или BI-аналитика в финансовом секторе, финтехе или риск-менеджменте
— опыт создания и разработки моделей (финансовых и продуктовых), проектирования расчетных систем, витрин данных или формализации бизнес-правил
— высшее образование (математика, статистика, информатика, финансы)
— владение SQL и Python, уверенный практический опыт работы с большими наборами данных
— глубокое понимание экономики банковских продуктов, принципов управленческого учета и структуры P&L, способность оценивать влияние аналитических моделей на маржинальность бизнеса
— понимание принципов работы ML-моделей, умение проверять A/B-тесты и сложные многомерные гипотезы
— навыки создания работающих прототипов (MVP) для демонстрации бизнес-ценности идеи
— инициативность, готовность к решению нестандартных задач и эффективной работе в команде
— использование нейросетей в рабочих задачах.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
— корпоративная пенсионная программа
Задачи:
— Проектирование и разработка сервисов с применением принципов DDD.
— Формирование культуры тестирования: написание unit/integration тестов, обеспечение необходимого уровня покрытия и тестируемости кода.
— Наблюдаемость на стороне кода: метрики, структурные логи и сквозная трассировка запросов в самих сервисах. Сбор и визуализацию обеспечивает инфраструктура.
— Принятие и защита архитектурных решений в команде (контексты С3-С4 из модели C4), ведение ADR (Architecture Decision Records).
— Развитие сделочного контура (заказы и платежи): асинхронное межсервисное взаимодействие, идемпотентность денежных операций, транзакционный outbox, повторные попытки и отложенные срабатывания.
Требования:
— Опыт коммерческой бэкенд-разработки от 4-х лет на Go или Python.
— Уверенное знание алгоритмов и структур данных, умение применять их для решения практических задач.
— Уверенный опыт работы с PostgreSQL: оптимизация запросов, индексы, транзакции, уровни изоляции и блокировки, понимание планов выполнения (EXPLAIN), опыт ведения миграций. Работа с ORM (GORM) с пониманием генерируемого SQL.
— Умение проектировать и реализовывать API (REST, gRPC), понимание версионирования и контрактного тестирования.
— Уверенный опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes (базовое понимание/опыт написания манифестов), настройка CI/CD пайплайнов.
— Глубокое понимание принципов чистого кода, SOLID, DDD, микросервисной архитектуры и паттернов распределенных систем.
— Уверенный опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka или аналоги): понимание гарантий доставки, обработка ошибок и dead-letter queues, идемпотентность и транзакционный outbox.
— Опыт AI-assisted development: уверенное использование AI-ассистентов разработки (например, Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex) для декомпозиции задач, подготовки черновиков кода, рефакторинга, написания тестов, поиска дефектов и работы с документацией.
— Умение критически проверять результаты AI: валидировать бизнес-логику, соответствие архитектуре и кодстайлу, покрытие тестами, производительность, безопасность и лицензионные риски.
— Готовность нести персональную ответственность за код и технические решения, независимо от использования AI-инструментов.
Условия:
— Удаленно, полная занятость, ТК РФ
Задачи:
— Развивать antifraud-направление: определять стратегию, roadmap и приоритеты;
— Руководить командой scientists/developers и развивать экспертизу;
— Разрабатывать и внедрять antifraud-правила, scoring-модели и автоматизировать ручные процессы;
— Развивать единый antifraud-сервис и выводить решения в production.
Требования:
— Опыт построения fraud prevention в iGaming, fintech, marketplace или payments;
— Опыт работы с разными типами фрода и управления antifraud-направлением;
— Опыт управления разработкой в роли лида + готовность самостоятельно писать и выводить код в production;
— Уверенный SQL и Python; опыт Machine Learning для classification и scoring-задач будет плюсом;
— Опыт взаимодействия с бизнесом и другими стейкхолдерами.
Условия:
— Компенсация на основании ваших ожиданий;
— 24 дня оплачиваемого отпуска;
— Корпоративные занятия английским;
— Для сотрудников офиса на Кипре - компенсация питания, GYM & SPA в офисе и корпоративные мероприятия.
Задачи:
— Определять, где могут помочь AI агенты, и создавать их соответственно.
— Работать с руководителями отделов для оценки потребностей в AI.
— Помогать подключать агентов к соответствующим сторонним и внутренним инструментам.
— Измерять результаты и удалять агентов, которые не приносят пользы.
— Тестировать новые инструменты и модели по мере их появления и внедрять эффективные.
— Консультировать других по возможностям AI для повышения их эффективности.
Требования:
— Опыт создания агентов, которые работают самостоятельно и выполняют значимую работу.
— Хорошее знание Grok, Claude, OpenAI и open source.
— Уверенное владение Go, TypeScript, GraphQL, Postgres, GCP.
— Способность ясно писать на английском языке.
Условия:
— Зарплата от $150,000 до $250,000 в год.
— Подписной бонус $20,000.
— 4 недели отпуска плюс праздничные дни по стране.
— Полностью удалённая работа.
Мы ищем: Талантливого ML-разработчика с временными рядами и классикой, в области прогнозирования в ритейле на стажировку, которому предстоит работать над интересными высоконагруженными проектами.
Требования:
— Опыт в Data Science / Machine Learning от 2 лет;
— Прагматизм: готовность искать рабочие решения, а не идеальные, но нереализуемые модели;
— Глубокое знание Python, SQL и PySpark;
— Разработка ETL-процессов для обработки больших данных (чтение, трансформация, агрегация, запись);
— Оптимизация Spark-запросов (партиционирование, кэширование, работа с broadcast-переменными);
— Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch);
— Опыт работы с данными: обработка, анализ, feature engineering.
Будет плюсом:
— Опыт продакшн-разработки (не только исследования);
— Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook;
— Умение запускать ML-модели в PySpark;
— Использование Spark MLlib для распределенного обучения;
— Работа с PySpark Pandas UDFs для эффективного применения ML-моделей к большим данным.
Условия:
— Работа в команде экспертов;
— Широкий технологический стек, сотни проектов;
— Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби;
— Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии;
— Процессы удаленной работы и просторные офисы с зонами коворкинга;
— Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack;
— Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка;
— Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills;
— 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании;
— Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников.
Дополнительно:
— Набор осуществляется по ИТ специальностям, указанным в Приказе Минцифры № 27 от 22.01.2026г.
— Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3
Задачи:
— Проектирование и разработка сервисов с применением принципов DDD.
— Формирование культуры тестирования: написание unit/integration тестов, обеспечение необходимого уровня покрытия и тестируемости кода.
— Наблюдаемость на стороне кода: метрики, структурные логи и сквозная трассировка запросов в сервисах.
— Принятие и защита архитектурных решений в команде (контексты С3-С4 из модели C4), ведение ADR (Architecture Decision Records).
— Развитие сделочного контура (заказы и платежи): асинхронное межсервисное взаимодействие, идемпотентность денежных операций, транзакционный outbox, повторные попытки и отложенные срабатывания.
Требования:
— Опыт коммерческой бэкенд-разработки от 4-х лет на Go или Python.
— Владеть вторым языком с первого дня не требуется: вход обеспечивается онбордингом и ревью внутри команды.
— Уверенное знание алгоритмов и структур данных, умение применять их для решения практических задач.
— Уверенный опыт работы с PostgreSQL: оптимизация запросов, индексы, транзакции, уровни изоляции и блокировки, понимание планов выполнения (EXPLAIN), опыт ведения миграций.
— Работа с ORM (GORM) с пониманием генерируемого SQL.
— Умение проектировать и реализовывать API (REST, gRPC), понимание версионирования и контрактного тестирования.
— Уверенный опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes (базовое понимание/опыт написания манифестов), настройка CI/CD пайплайнов.
— Глубокое понимание принципов чистого кода, SOLID, DDD, микросервисной архитектуры и паттернов распределенных систем.
— Уверенный опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka или аналоги): понимание гарантий доставки, обработка ошибок и dead-letter queues, идемпотентность и транзакционный outbox.
— Плюсом: опыт вывода Python-сервисов в продакшен (FastAPI, Django/DRF), опыт платёжного или финансового контура, интеграции с LLM-провайдерами.
— Опыт AI-assisted development: использование AI-ассистентов разработки (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex) для декомпозиции задач, подготовки черновиков кода, рефакторинга, написания тестов, поиска дефектов и работы с документацией.
— Умение критически проверять результаты AI: валидировать бизнес-логику, соответствие архитектуре и кодстайлу, покрытие тестами, производительность, безопасность и лицензионные риски.
— Готовность нести персональную ответственность за код и технические решения, независимо от использования AI-инструментов.
О компании:
hirix — рекрутинговый партнёр по поиску IT-талантов, помогающий компаниям собирать сильные команды и специалистам находить проекты. Заказчик расширяет команду и ищет Sales Manager. Основные продукты — высокоточные системы машинного обучения для игровых платформ, повышающие LTV игроков, оптимизирующие расходы на привлечение и прогнозирующие отток ключевых клиентов. Команда обладает экспертизой в AI/ML и продукте.
Задачи:
— Разрабатывать и реализовывать Go-to-Market и коммерческую стратегию, определять направления масштабирования и развития бизнеса;
— Развивать новые каналы продаж и источники выручки, выстраивать стратегические партнёрства с tech-компаниями, интеграторами и отраслевыми игроками;
— Управлять отделом продаж: нанимать и развивать команду, выстраивать процессы и систему мотивации, повышать эффективность и качество продаж;
— Принимать личное участие в продажах: проводить переговоры и звонки, закрывать ключевые сделки, тестировать и внедрять новые sales-подходы и playbook’и;
— Анализировать рынок, конкурентов, воронку продаж и unit-экономику, на основе данных формировать и реализовывать управленческие решения;
— Вести переговоры с C-level и самостоятельно закрывать стратегически значимые сделки;
— Взаимодействовать с продуктовой командой: формировать продуктовые инсайты на основе рынка и клиентов, влиять на roadmap;
— Представлять компанию на конференциях и отраслевых мероприятиях, развивать публичное позиционирование бизнеса;
— Выстраивать систему метрик, прогнозирования и отчётности, регулярно предоставлять фаундерам информацию о результатах, планах и ключевых рисках.
Требования:
— 5+ лет в B2B-продажах и/или бизнес-девелопменте, из них не менее 2–3 лет на позиции руководителя коммерческого блока (Head of Sales/BD, CRO, CBDO или аналог);
— Подтверждённый опыт построения и масштабирования продаж и/или партнёрского направления с нуля, собственное авторство результата;
— Опыт работы в технологических компаниях (SaaS / PaaS / ML / сложные IT-решения) — 3+ года;
— Опыт разработки и самостоятельного владения коммерческой стратегией, включая выбор рынков, каналов и приоритетов;
— Умение брать сырые рыночные данные и создавать из них новые решения (например, пересобрать модель тарификации или переработать модель работы с партнёрами);
— Сильные аналитические навыки: умение работать с большим объёмом данных (продажи, рынок, продукт) и превращать их в структурированные выводы и решения;
— Опыт управления командой (найм, развитие, performance management);
— Навык ведения переговоров и закрытия сделок на уровне CEO / CTO / CDO, готовность лично участвовать в переговорах на начальном этапе;
— Английский — уровень С1+; Испанский — преимущество, но не обязателен.
Условия:
— Комфортная рабочая атмосфера;
— Гибкое начало рабочего дня;
— Оплачиваемые отпуска и больничные;
— Компенсация спорта и языковых курсов;
— До 5 оплачиваемых day-off в год;
— Доступ к корпоративной библиотеке MyBook;
— Оплата образовательных курсов, конференций и форумов;
— Высокий уровень влияния на стратегию и развитие компании.
Задачи:
— Управление командами Data Analysts и Data Scientists, распределение задач, развитие экспертизы и формирование рабочих процессов.
— Формирование и развитие data-driven стратегии направления Soft Collection.
— Анализ поведения клиентов и эффективности стратегий коммуникации с клиентами.
— Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования вероятности платежа, сегментации клиентов, определения оптимального канала и времени коммуникации, приоритизации клиентов и оценки эффективности стратегий collection.
— Разработка стратегий Decisioning / treatment для определения кому, когда и каким способом осуществлять коммуникацию.
— Проведение A/B-тестов и uplift-исследований, оценка причинно-следственного воздействия стратегий взыскания.
— Развитие системы KPI и метрик направления: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI и других бизнес-метрик.
— Создание аналитических витрин, дашбордов и систем мониторинга эффективности стратегий и моделей.
— Взаимодействие с бизнесом, Collection, Risk, IT, Data Engineering и другими подразделениями.
— Преобразование бизнес-задач в аналитические и ML-задачи, обеспечение внедрения в production.
— Ответственность за качество моделей, мониторинг производительности и регулярный пересмотр стратегий.
— Развитие культуры experimentation и принятия решений на основе данных.
Требования:
— Уверенное владение Python: pandas, numpy, sklearn и ML-библиотеки.
— Продвинутый уровень SQL.
— Хорошее понимание статистики, ML и методов оценки моделей.
— Опыт в A/B-тестах, propensity-моделях, классификации, сегментации и прогнозировании.
— Знание банковских/финансовых метрик и кредитных процессов — большой плюс.
— Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями — преимущество.
— Опыт разработки аналитических решений и ML-моделей от постановки задачи до внедрения в production.
— Понимание принципов MLOps и мониторинга моделей — преимущество.
— Опыт работы с BI-инструментами и созданием управленческих дашбордов.
— Опыт управления командами аналитиков / Data Scientists или техническое лидерство.
— Умение самостоятельно формировать roadmap направления.
— Сильные коммуникативные навыки и умение говорить на языке бизнеса и финансовых результатов.
— Умение декомпозировать сложные задачи и расставлять приоритеты.
— Ориентация не только на качество аналитики или моделей, но и на бизнес-эффект.
— Способность развивать сотрудников и повышать профессиональный уровень команды.
leadАлматы
Зарплата не указана
senior
Зарплата не указана
ГибридМосква
от 500 000 ₽
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 55 · Job Hunters
