Задачи:
— развивать серверную часть действующих подсистем на PHP и Symfony
— проектировать и реализовывать доменную модель под конкурсные процедуры, реестры и волонтёрские сценарии
— работать с PostgreSQL: схема данных, миграции, оптимизация запросов на реальных объёмах
— развивать поисковые сценарии на Manticore Search
— реализовывать формирование печатных форм и выгрузок документов
— разрабатывать и сопровождать обмен с внешними государственными системами по web-сервисам и REST API, в форматах XML и JSON
— реализовывать сценарии электронной подписи и передачи документов на архивное хранение
— обеспечивать устойчивость обмена: повторные попытки, обработка недоступности внешней стороны, воспроизводимая диагностика
— работать по стандарту написания и оформления кода, проходить и давать ревью по нему
— покрывать логику unit и интеграционными тестами в объёме, заданном критериями готовности (определяется в DoD по каждой задаче)
— участвовать в разборе инцидентов по своим компонентам и в работе с реестром технического долга
— понимать жизненный цикл сборки: читать логи пайплайна, знать стратегию миграций при деплое и принципы отката
— разработать стандарт написания и оформления кода по бэкенду, согласовать его с руководителем технического блока и поддерживать в актуальном состоянии по мере развития системы и процессов
— вести ревью по этому стандарту и снимать разногласия по нему внутри направления
— участвовать экспертно в оценке трудозатрат и приёмке результатов подрядчика — с той же меркой, что применяется к собственному коду
— держать техническую картину бэкенда и интеграционного контура по всем подсистемам, а не только по своим задачам, и помогать второму разработчику войти в систему
Требования:
— разработка на PHP от 5 лет
— PHP 8 и практический опыт Symfony
— PostgreSQL: проектирование схемы, индексы, разбор и оптимизация медленных запросов
— проектирование и разработка REST API, работа с чужими API по внешней спецификации
— форматы обмена XML и JSON, включая разбор и валидацию по схеме
— Docker: локальная среда и понимание того, как приложение живёт в контейнере
— Git и работа в командной модели ветвления
— автоматизированное тестирование серверного кода
— понимание безопасности веб-приложений: аутентификация, авторизация, инъекции, обработка пользовательского ввода
— практика ревью чужого кода: не только получать замечания, но и давать их, и доводить разногласие до решения
— опыт написания или ведения письменных стандартов кода — не только работы по чужим правилам
— опыт интеграций с внешними системами по чужой спецификации, где на протокол нельзя повлиять: государственные информационные системы, банковские или страховые API, 1С, платёжные шлюзы
— опыт наставничества: ввод в систему нового разработчика, разбор чужих решений
Условия:
— рыночную зарплату и премии
— драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
— гибридный режим работы: можно работать удаленно или в современном офисе в центре
— преимущества аккредитованной IT-компании
— материальную помощь в случае важных событий в жизни
— корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
— корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
— комьюнити по интересам
— скидки от партнеров на ДМС, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.
Требования:
— Большой опыт работы с SAP CRM (процессы продаж и обслуживания)
— Очень хорошее знание ABAP / ABAP OO
— Веб-интерфейс SAP CRM
— Архитектура BOL / GENIL
— Настройка CRM
— Технологии промежуточного программного обеспечения и интеграции
— Разработка интерфейсов (IDoc, RFC, BAPI, веб-сервисы)
— Опыт работы с SAP IS-U является большим плюсом
— Jira и Confluence
— Инструменты Microsoft Office
— Знание предметной области: процессы в энергетической отрасли, особенно процессы продаж и обслуживания, ориентированные на клиента
— Сильные аналитические навыки и умение решать проблемы
— Четкое и эффективное общение с разработчиками, владельцами продуктов и заинтересованными сторонами
— Отличные навыки управления временем и расстановки приоритетов
— Высокий уровень адаптивности в динамичных, гибких средах
— Сильная самоорганизация и способность работать независимо
— Подтвержденный опыт работы в гибких (безопасных) средах
Задачи:
— Дальнейшая разработка и оптимизация приложений и интерфейсов SAP CRM и SAP IS-U
— Анализ существующих функциональных возможностей, интерфейсов и моделей ошибок
— Разработка и внедрение мер по улучшению в соответствии с нормативными и правовыми требованиями, потребностями бизнес-подразделений, соглашениями об уровне обслуживания, ключевыми показателями эффективности и целевыми показателями эффективности
— Разработка ABAP: отчеты, классы, фреймворки, ABAP-объекты (OO), пользовательские выходы, BADI, улучшения
— Разработка интерфейса и интеграция (IDoc, RFC, BAPI, веб-сервисы)
— Определение и документирование системных настроек, улучшений и сценариев ошибок
— Разработка концепций мониторинга, включая определение ключевых показателей эффективности
— Координация и техническая поддержка мероприятий по внедрению SAP
— Разработка технических концепций и документации, включая передачу в конце проекта
Условия:
— Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом Республики Казахстан
— График работы 5/2, с 9:00 до 18:00
— Частная медицинская страховка (DMS)
— Корпоративное обучение
— Абонементы на занятия спортом/в тренажерный зал
Задачи:
— Проведение функционального, интеграционного и регрессионного тестирования embedded устройств и IP-камер;
— Диагностика embedded устройств, анализ логов;
— Анализ требований, составление тестовой документации;
— Написание и доработка сценариев тестирования, а также тест-кейсов;
— Эксплуатация ранее написанных автотестов;
— Наполнение базы знаний на проекте: статьи в Confluence.
Требования:
— Опыт тестирования реального оборудования (камеры, видеорегистраторы, роутеры и т.д.);
— Знание Linux и понимание как он устроен;
— Знание теории тестирования, видов тестирования и техник тест-дизайна;
— Понимание Rest API и умение построить запрос (websocket);
— Опыт работы в терминале Linux (создание директорий, изменение прав доступа, запуск исполняемых фалов, просмотр и анализ информации о запущенных процессах и т.п.);
— Опыт работы с ssh/telnet, bash;
— Сбор логов, умение анализировать логи, локализовывать проблемные места;
— Знание модели OSI и сетевых протоколов: http, dhcp, https, rtsp;
— Написание тест-кейсов и чек-листов.
Условия:
— Оформление по ТК РФ, квартальное премирование;
— Новый современный офис повышенной комфортности на станции метро "Проспект Вернадского";
— Масштабный и нагруженный проект в котором получится расти как специалист;
— График работы 5/2 гибридный формат работы ;
— "Кафетерий льгот" с возможностью выбора категорий (ДМС, компенсация затрат на спорт, на изучение иностранного языка, дополнительные выплаты к отпуску и дню рождения, онлайн-обучение и др.);
— Компенсация мобильной связи.
ГибридМосква
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 и продукте:
Компания занимается разработкой и поддержкой масштабной транспортно-логистической платформы-маркетплейса xPlanet, реализованной в контуре крупнейшего российского производителя подвижного состава для рельсового транспорта, компании Трансмашхолдинг (ТМХ). Платформа запущена в 2019 году, с 2020 года происходит декомпозиция монолитной Java-архитектуры в более чем 20 микросервисов на Golang, завершённая в 2024 году. В последние два года компания структурно трансформировалась, сформировав единую команду разработки с приоритетом на современные технологии и качественный delivery.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать микросервисы на Go
— Развивать существующие доменные сервисы: рефакторинг, оптимизация, ликвидация технического долга
— Проектировать схемы данных и миграции PostgreSQL с нулевым downtime
— Работать с асинхронным взаимодействием: топология Kafka, идемпотентность, гарантии доставки, обработка ошибок
— Отвечать за надёжность сервисов: метрики, структурные логи, трейсы, профилирование, разбор инцидентов
— Участвовать в декомпозиции задач и технических решениях команды
— Проводить code review, менторить менее опытных коллег, участвовать в технических интервью
Требования:
— От 5 лет коммерческой backend-разработки, из них от 3 лет на Golang
— Глубокое понимание Go: конкурентность (горутины, каналы, context), работа с памятью и GC, профилирование через pprof
— PostgreSQL на уровне проектирования схем и оптимизации: планы запросов, индексы, блокировки, уровни изоляции, миграции на живой базе
— Опыт проектирования и эксплуатации микросервисов: границы сервисов, версионирование API, идемпотентность, ретраи, таймауты, консистентность между сервисами
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги) и паттернами применения
— Знания Docker, Kubernetes, CI/CD пайплайнов
— Тестирование: unit, интеграционные (testcontainers или аналог), мутационные тесты, понимание покрытия на разных уровнях
— Умение довести задачу до продакшена самостоятельно: от уточнения требований до мониторинга после релиза
Работа с ИИ-инструментами:
— Ежедневное использование агентных ассистентов (Claude Code, Cursor, Continue.dev, Codex или аналоги)
— Умение ставить задачи модели: сбор контекста, границы и критерии приёмки, разбивка задач на проверяемые шаги
— Понимание, где ИИ ускоряет процесс, а где создаёт риски
— Критическая проверка сгенерированного кода и ответственность за результат
— Знание MCP-серверов, скиллов, RAG, подключение внешних инструментов к ассистенту
Будет плюсом:
— Опыт программирования на Kotlin (API gateway реализован на нём)
— Навыки работы с OpenTelemetry и стеком наблюдаемости: Prometheus, Grafana, Tempo, Loki, Pyroscope
— Опыт trunk-based development и работы с фича-флагами (Growthbook, Unleash и т.п.)
— Опыт работы с gRPC и контрактами между сервисами
— Опыт менторства, развития инженерной культуры, участия в найме
— Опыт внедрения ИИ-инструментов на уровне команды
Условия:
— Оформление по ТК РФ
— Гибридный формат работы, полностью удалённый по согласованию с руководителем
— ДМС со стоматологией
— Бонусы аккредитованной ИТ-компании
— Корпоративный спорт (бег, хоккей)
— Развитая инженерная культура: CI/CD, автотесты, observability, отсутствие ручных релизов по ночам
— Возможность влиять на технические решения, а не просто закрывать тикеты
Задачи:
— Запускать, вести и оптимизировать рекламные кампании.
— Анализировать кампании по CTR, CPC, CPA, конверсии в регистрацию, депозит и покупку, выручке и окупаемости.
— Работать с данными по рекламным активностям и продукту: аудитории, депозитам, продажам и другим показателям.
— Собирать данные из Метрики, рекламных систем и внутренних источников; готовить отчёты и дашборды в Excel.
— Сегментировать аудиторию, искать точки роста, формулировать и проверять гипотезы.
— Готовить ТЗ на рекламные материалы для дизайнеров, копирайтеров и верстальщиков; контролировать выполнение.
— Участвовать в разработке промоакций: разбираться в механике, оценивать экономику, предлагать и проверять идеи.
— Работать с директором по маркетингу и смежными командами.
— В перспективе — участвовать в анализе новых рынков и подготовке запусков в других регионах.
Требования:
— От 1–2 лет в digital-, интернет- или performance-маркетинге, media planning либо смежной роли.
— Опыт самостоятельного ведения рекламного канала или отдельных кампаний.
— Уверенную работу с Яндекс Метрикой.
— Excel: выгрузки, формулы, сводные таблицы, сопоставление данных, отчёты и визуализации.
— Понимание моделей закупки рекламы: CPM, CPC, CPA, CPV, CPS и других. Умение выбирать и оценивать модель в зависимости от задачи кампании.
— Опыт с международными проектами или маркетингом за пределами СНГ.
— Понимание сегментации, тестирования и оптимизации рекламных кампаний.
— Умение делать выводы из данных и переводить их в конкретные действия.
— Внимательность к цифрам, самостоятельность и готовность погружаться в продукт.
Будет плюсом:
— Опыт в digital- или рекламном агентстве.
— Google Analytics, CRM, внутренние дашборды и системы аналитики.
— Опыт с промоакциями, бонусными механиками или программами лояльности.
— Опыт в iGaming, betting или других регулируемых B2C-проектах.
— Английский язык.
Условия:
— Международный лотерейный продукт с собственной технологической платформой.
— Прямое подчинение директору по маркетингу и быстрая обратная связь по работе.
— Рост зоны ответственности по мере развития продукта.
— Строго офисный формат в Москве, шаговая доступность от метро Курская.
Задачи:
— работать с полным ассортиментом одежды
— создавать коммерчески успешные модели и отслеживать результативность продаж
— заниматься дизайном аксессуаров и декоративных элементов к капсулам
— подготавливать коллекции к презентации
— выбирать и утверждать ассортимент используемых материалов и фурнитуры
— составлять расходно-конфекционные карты
Требования:
— высшее образование
— опыт работы в промышленном производстве одежды класса prêt-a-porter от 2 лет
— знание конструирования и технологии швейных изделий
— использование прогрессивных методов моделирования: ИИ, 3clod
— умение планировать рабочее время и организовать свой день
— уверенный пользователь ПК, свободное владение графическими программами Coral, Illustrator, Photoshop
— умение разрабатывать принты в графике
Условия:
— оформление в штат компании
— конкурентная заработная плата
— возможность увеличивать доход за счет бонусов от продаж
— скидки на продукцию бренда
— офис у м. Перово (12 мин пешком)
— график работы 5/2 с 10:00 до 18:30, возможен гибкий график
Задачи:
— Разработка сервисов, ботов, интеграций и автоматизации на Python / FastAPI;
— Ведение проекта под ключ: ТЗ, созвоны с заказчиком, план, дедлайны, демо MVP;
— Доработка AI-кода до продакшен-уровня;
— Проверка AI-кода на уязвимости, тесты на критичных участках;
— Запуск в продакшен, обеспечение устойчивости сервисов, устранение сбоев;
— Менторство: составление ТЗ для джунов, код-ревью, развитие младших специалистов;
— Презентация проектов заказчику;
— Работа с API-ключами и данными строго по правилам доступа.
Требования:
— Уверенное владение Python (middle/senior) и FastAPI: async, структура проекта, модели, валидация;
— Опыт работы с PostgreSQL, MySQL, SQLite: схемы, оптимизация запросов, миграции;
— Знание ORM и raw SQL, понимание, когда что уместно;
— Опыт работы с Git: ветки, PR, ревью кода джунов;
— Знание Docker, сборка и деплой в dev/prod, понимание CI/CD;
— Опыт работы с внешними API и интеграциями, обработка ошибок и недоступности;
— Ежедневное использование Cursor и Claude Code, понимание границ применимости;
— Знание безопасности: секреты, типовые уязвимости, тесты на критичных участках;
— Технический английский;
— Опыт работы с webhooks;
— Умение работать с JWT и OAuth.
Работа с AI (ключевое отличие):
— Уверенное использование AI-инструментов в разработке (Cursor, Claude Code, Replit, Windsurf, Copilot, Codeium);
— Умение разбивать задачи на промпты;
— Умение генерировать код через AI;
— Умение проверять, дорабатывать и исправлять AI-код;
— Контроль качества AI-кода, безопасности и стабильности.
Условия:
— Конкурентный оклад по результатам собеседования;
— Стабильные выплаты зарплаты 2 раза в месяц;
— Возможность развиваться в экспертной команде с открытостью к идеям и свободой их реализации;
— Открытая корпоративная культура с клубами по интересам, корпоративами и тимбилдингами;
— Отсутствие бюрократии и высокая скорость принятия решений.
Задачи:
— строить ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.)
— писать production код и выводить его в ПРОМ
— улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде
— выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных.
Требования:
— глубокое знание классического ML
— понимание основных Deep Learning подходов
— продвинутое знание SQL
— отличное знание Python
— понимание и опыт АB-тестирования.
Будет плюсом:
— понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод
— опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding
— опыт работы с Pyspark, Greenplum.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— офисный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— 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.
Задачи:
— разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling)
— дообучение LLM моделей
— разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM
— формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений
— оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU
— работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
— организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования:
— опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных
— опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей
— опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
— опыт практической работы с LLM через API
— отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM
— опыт дообучения классических трансформеров и LLM
— практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений
— опыт prompt-engineering
Будет плюсом:
— работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark
— опыт постановки и проведения a/b тестов
— опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможен гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— 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.
Задачи:
— поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов
— разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение
— анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark
— исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys
— взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды.
Требования:
— опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет
— интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности
— практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей
— хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом
— хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода
— способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике
Будет плюсом:
— опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций
— опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами
— опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов.
— опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data
— участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— 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.
Задачи:
— Анализ требований: полнофункциональное выявление бизнес-, пользовательских, функциональных и нефункциональных требований к data-платформенным решениям
— Декомпозиция бэклога: разбиение крупных инициатив на эпики, фичи, User Stories и задачи с определением критериев DoD и AC
— Проведение R&D: исследовательские работы, изучение новых подходов, анализ tech trends, создание прототипов решений
— Проектирование интеграций: детальное проектирование межсистемных интеграций и потоков данных с микросервисами, внешними потребителями и AI-агентами
— Документирование: подготовка технических требований, API-контрактов (REST/JSON, Kafka-схема), ADR, спецификаций
— Моделирование данных: проектирование концептуальных, логических и физических моделей данных, ER-диаграммы, нормализация/денормализация
— Проектирование событийно-ориентированных архитектур: моделирование потоков данных через Kafka, определение схем событий и SLA доставки
— Согласование: проведение согласований технических требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта
— Участие в приёмочном тестировании: проверка реализованного функционала на соответствие требованиям и спецификациям
— Разбор инцидентов: участие в расследовании инцидентов, анализ root cause, формализация требований на исправления и превентивные меры
Требования:
Опыт и экспертиза:
— Самостоятельное выявление и формализация требований к информационным системам
— Опыт проектирования data-решений: ETL/ELT-пайплайны, хранилища данных, data pipelines
— Уверенное знание SQL (оконные функции, CTE, джойны)
— Понимание событийно-ориентированной архитектуры и брокеров сообщений (Kafka)
— Владение REST/JSON/JSON Schema, проектирование и ревью API-контрактов
— Понимание микросервисной архитектуры и её паттернов
Проектирование и моделирование:
— UML: диаграммы последовательностей, компонентов, развёртывания, состояний
— DDD: понимание bounded contexts, агрегатов, доменных событий и применение при формировании требований к микросервисам
— Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна
Работа с данными:
— Понимание принципов проектирования data-хранилищ: концептуальная, логическая, физическая модели
— Опыт описания контрактов данных: схемы, валидация, версионирование
— Понимание тематики Kafka: topic naming, partitioning strategy, schema registry
Инструментарий:
— Проектирование: PlantUML, draw.io, Miro или аналоги
— Клиент-серверные взаимодействия: Postman, Insomnia или аналоги
— Мониторинг и наблюдаемость: принципы построения дашбордов (Grafana, Kibana)
— Опыт использования AI-инструментов (LLM, AI CLI-ассистенты, IDE-плагины) для подготовки документации и ревью требований
Soft Skills:
— Системное мышление, выявление рисков и точек отказа
— Уверенная устная и письменная коммуникация
— Управление конфликтами интересов стейкхолдеров, нахождение консенсуса, эскалация
— Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done)
— Способность вести несколько проектов параллельно, управлять приоритетами
Будет плюсом:
— Опыт в HR-Tech / HR-аналитике
— Опыт проектирования data-инструментов (каталог данных, системы data lineage)
— Опыт работы с ClickHouse, Redis, S3
— Практический опыт взаимодействия/разработки AI-агентов
— Понимание основ безопасности: шифрование, аутентификация, аудит данных
— Навыки работы с генеративными AI-моделями, создание и использование AI-агентов
— Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов
— Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия:
— Инновационные проекты и задачи для профессионального роста
— Среда для обмена знаниями с высокой экспертизой внутри команды
— Сплочённая команда
— Культура, создаваемая сотрудниками, поддержка корпоративных комьюнити
— Стабильная зарплата и годовой бонус
— Гибридный формат работы
— Современный IT-офис рядом с метро "Кутузовская" с фитнес-залом
— Более 400 образовательных программ СберУниверситета
— Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсия
— Гибкий дисконт по ипотечному кредиту
— Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких
— Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Задачи:
— Разрабатывать документацию раздела КР, КЖ, КМ на всех стадиях проекта (предпроект, сопровождение и разработка концепции, стадия П и РД, АН).
— Контролировать сроки и ход выполнения разработки документации по выделенному объему работ с подрядными организациями.
— Выполнять расчеты оснований, фундаментов, строительных конструкций зданий и сооружений на всех стадиях разработки документации.
— Оформлять общие и расчетные пояснительные записки в составе проекта, разрабатывать модель и графическую часть проекта.
— Защищать и согласовывать проектные решения.
— Проводить взаимоувязку проектных решений раздела с АР, ПОС.
— Анализировать получаемые от заказчика и смежников исходные данные, оценивать комплектность и полноту ИРД (ИГИ, расчеты влияния, технические обследования, водопонижение, геотехника и пр.).
— Участвовать в авторском надзоре за соблюдением требований проектной документации в процессе СМР.
Требования:
— Высшее инженерно-техническое образование (ПГС).
— Опыт проектирования конструкций крупных объектов капитального строительства различного назначения.
— Опыт жилых комплексов бизнес-класса, премиум/элит будет являться преимуществом.
Условия:
— График работы: 5/2, 10:00–19:00 / 09:00 – 18:00.
— Рабочее место: Деловой центр «Арбат Плаза».
— Конкурентная заработная плата, обсуждается по итогу собеседования.
— Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня.
Задачи:
— Верстка печатной продукции (открытки, постеры, пресс-воллы, листовки).
— Разработка текстильного мерча (только концепции и эскизы, без технологической проработки производства).
— Разработка сувенирного мерча (только концепции и эскизы, без технологической проработки производства).
— Применение фирменного стиля: адаптация айдентики под весь пул носителей, поддержание визуальной консистентности печатной и сувенирной продукции.
— Взаимодействие со смежными командами: брендинг, диджитал, ивент, отдел производства сувенирной продукции.
— Ведение задач в таск-трекере (Jira/Bitrix), соблюдение дедлайнов при потоковой загрузке.
Требования:
— Опыт в графическом дизайне от 2–3 лет, обязателен опыт работы в типографии или тесного взаимодействия с печатным продакшеном.
— Владение инструментами: Adobe Photoshop (обработка фото и растр), Adobe Illustrator (вектор), Figma (веб-макеты), Adobe InDesign (многостраничная верстка).
— Знание законов визуальной иерархии, сетки, контраста и баланса.
— Умение работать с типографикой: подбор шрифтовых пар, работа с кернингом, интерлиньяжем и модульной сеткой.
— Знание цветовых моделей (CMYK, RGB), стандартов печати, вылетов под обрез (bleed) и работы с кривыми.
— Возможность приезжать в офис 1 раза в неделю (гибридный график работы).
Условия:
— Оформление по ТК РФ с первого дня.
— График 5/2 с 9 до 18 или 10 до 19 ч. (по выбору).
— Офис в пешей доступности от м. Фили/Парк Победы.
— Скидки на услуги компании.
— Корпоративные скидки на питание.
— Работа в международной компании и перспективы карьерного роста.
— Развитая корпоративная культура, дружный коллектив, политика "открытых дверей".
Задачи:
— Участие в развитии процесса тестирования автономных технологий;
— Описание тестовой модели, заведение дефектов и репортов по результатам тестирования;
— Автоматизация тестирования автономных технологий и систем.
Требования:
— Высшее техническое образование;
— Понимание теории тестирования;
— Уверенное владение терминалом Linux;
— Понимание принципов работы Docker;
— Начальные навыки программирования на Python;
— Базовые знания принципов работы автомобиля и опыт его управления;
— Желание общаться с коллегами и навыки четкого формулирования задач.
Задачи:
— Анализировать продукт, аудиторию и текущую систему привлечения клиентов.
— Предлагать и запускать каналы привлечения покупателей земельных участков.
— Самостоятельно собирать и тестировать рекламные связки.
— Работать с аудиториями, офферами, посадочными страницами и рекламными материалами.
— Запускать и оптимизировать рекламные кампании.
— Приводить целевые обращения в отдел продаж.
— Настраивать корректную разметку источников трафика.
— Анализировать путь клиента от первого обращения до оплаченной сделки.
— Получать обратную связь от отдела продаж по качеству лидов.
— Корректировать рекламные гипотезы на основании фактических продаж.
— Масштабировать каналы и связки, которые дают коммерческий результат.
Требования:
— Высокий уровень построения воронок на одной или нескольких рекламных площадках.
— Подтверждённый опыт лидогенерации.
— Умение самостоятельно запускать и оптимизировать рекламные кампании.
— Наличие кейсов по количеству и стоимости заявок, а также по их конверсии в продажи.
— Понимание, что дешёвый лид сам по себе не является результатом.
— Умение работать с аналитикой, рекламными кабинетами и системами учёта клиентов.
— Способность самостоятельно предлагать и проверять гипотезы.
— Готовность регулярно взаимодействовать с отделом продаж и корректировать рекламу с учётом обратной связи.
— Ориентация на выручку и оплаченные сделки, а не только на промежуточные маркетинговые показатели.
— Опыт работы с недвижимостью, земельными участками или другими продуктами с высоким чеком будет преимуществом, но не обязателен.
Условия:
— Продукт давно работающей компании.
— Собственный отдел продаж, который принимает и ведёт клиентов до сделки.
— Поддержка коммерческого директора и профильных специалистов.
— Прозрачная фиксация источников и приведённых клиентов.
— Возможность отслеживать дальнейшую судьбу переданных лидов.
— Заранее установленная тарификация по каждому посёлку.
— Доход 300 000–500 000₽ при выходе на плановый объём продаж (оклад 30 000₽).
— Отсутствие верхнего ограничения по доходу.
— Возможность влиять на рекламные предложения, акции и позиционирование продукта.
— Возможность масштабировать работающие каналы и увеличивать собственное вознаграждение.
— Источники трафика, тестовый бюджет и условия его финансирования согласовываются до запуска.
Кому не подойдёт:
— Тем, кто рассматривает только высокий фиксированный оклад.
— Тем, кто работает исключительно по модели оплаты за лид.
— Тем, кто оценивает свою работу только количеством заявок и не отслеживает их дальнейшую конверсию.
— Тем, кто не готов взаимодействовать с отделом продаж и анализировать коммерческий результат.
— Тем, кто использует серые источники трафика или вводящие в заблуждение рекламные материалы.
Задачи:
— Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако): Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, storage, сети, безопасность.
— Построение и поддержка CI/CD/CT-пайплайнов для ML-моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами.
— Интеграция и эксплуатация LLM/ML-сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability.
— Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post-mortem.
— Автоматизация ML-пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями.
— Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance-оптимизации и cost-cutting (GPU/CPU).
Требования:
— Высшее образование.
— Опыт работы: 5+ лет.
— Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга.
— Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами.
— Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов (Docker images, модели, данные).
— Опыт с LLM/GenAI-платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса.
— Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows).
— Работа в гибридной инфраструктуре: on-prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.).
— Понимание cost-optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок.
— Языки: Python (утилиты, обвязка) / Bash.
— Контейнеризация и оркестрация: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow.
— CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD.
— Инфраструктура: Terraform / Ansible, конфигурация Linux-серверов, Nginx, cert-manager.
— Data/ML-инфраструктура: Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3-совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases.
— Мониторинг и логи: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager.
Профессиональные навыки:
— Проектирование и развёртывание инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML-нагрузки.
— Построение воспроизводимых ML-пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real-time режимах.
— Настройка мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining-триггеры.
— Совместная работа с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов.
Специализированные программы:
— GitLab / GitHub, Jira / Confluence/Сфера
— Kubernetes ecosystem: kubectl, Helm, K9s, Lens.
— ML-инструменты: MLflow / Weights & Biases, Kubeflow Pipelines / Airflow, model registry.
— Мониторинг: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.
Задачи:
— Участие в проекте симплификации процессов.
— Проведение интервью и рабочих сессий с владельцами и участниками процессов.
— Описание и визуализация текущих процессов (AS‑IS), фиксируя ключевые метрики и проблемные зоны.
— Анализ процессов на предмет потерь, избыточных операций и узких мест, формирование структурированных выводов и гипотез по их упрощению.
— Разработка совместно с бизнесом целевых моделей процессов (TO‑BE), подготовка предложений по изменениям в шагах, ролях, регламентах и ИТ‑системах.
— Участие в подготовке пакетов решений по каждому процессу (инициативы, «быстрые победы», долгосрочные изменения) и в оценке эффекта совместно с финансовым аналитиком.
— Сопровождение внедрения изменений и фиксации результата.
— Обеспечение актуальности описаний процессов и подготовки отчетных материалов по статусу и достигнутым показателям.
Требования:
— Высшее образование.
— Опыт работы от 3 лет в роли бизнес-аналитика в проектах по оптимизации/реинжинирингу бизнес‑процессов или внедрению ИТ‑решений.
— Опыт работы с непроизводственными функциями (ИТ, АХД, документооборот, финансы, HR) как плюс.
— Уверенное владение методами описания и анализа бизнес‑процессов.
— Опыт проведения интервью и фасилитации рабочих сессий с заказчиками и владельцами процессов.
— Базовые навыки анализа данных (Excel, сводные таблицы, простая визуализация).
— Понимание Lean (бережливого производства).
— Опыт участия в проектах по сокращению потерь и повышению операционной эффективности.
— Базовое понимание финансовых показателей и оценки эффекта от изменений.
— Опыт автоматизации процессов и внедрения ИТ‑систем.
— Знание английский – не ниже Pre‑Intermediate (чтение документации, базовая переписка).
— Опыт работы с инструментами моделирования процессов (например, MS Visio, draw.io, BPMN‑редакторы), онлайн‑досками (Miro/аналоги), системами постановки задач (Jira/аналоги).
Задачи:
— писать контент на английском: посты, треды, статьи, туториалы и кейсы;
— развивать X, Reddit, GitHub, Discord и другие AI-комьюнити;
— запускать коллаборации с AI-компаниями, KOLs и разработчиками;
— работать с email, SEO и органическим ростом;
— тестировать маркетинговые гипотезы и анализировать результат в GA4, PostHog и других инструментах;
— создавать короткие видео и простую графику.
Требования:
— от 1 года опыта в digital, community или content marketing;
— английский B2+;
— понимание культуры X, Reddit, Discord;
— сильные навыки письменной коммуникации;
— базовое понимание аналитики и UTM;
— самостоятельность, инициативность и интерес к AI/Tech.
Будет плюсом:
— опыт с AI, SaaS, developer tools или open-source;
— понимание AI/LLM, developers, self-hosted и локальных моделей;
— SEO, GA4, Google Ads;
— опыт работы с технической аудиторией, KOLs и международными партнёрами;
— техническое или математическое образование.
Условия:
— международные AI-продукты и глобальную аудиторию;
— прямое взаимодействие с CMO и продуктовой командой;
— возможность быстро вырасти в Marketing Manager;
— обучение за счёт компании;
— 28 дней отпуска + 100% больничных;
— гибкое начало рабочего дня;
— выплаты в рублях, валюте или USDT.
ОфисjuniorМосква
Зарплата не указана
Гибридsenior
от 400 000 ₽
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
30 000 – 500 000 ₽
senior
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 59 · Job Hunters
