Вакансии

-Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами. -Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов.

• Анализировать продуктовые и веб-данные, развивать внутреннюю систему аналитики и помогать командам продукта и бизнеса принимать решения на основе данных.

Проводить интервью с заказчиками и бизнес-заказчиками для выявления, сбора и формализации бизнес-требований к разработке и модификации ПО. Проектировать и описывать интеграционные взаимодействия между системами.

Location: San Jose, California (Hybrid) Nex is on a mission to help families rediscover the joy of movement. Created by parents for parents, Nex combines technology and play to deliver fun, social, and interactive experiences powered by natural body motion, encouraging kids and adults to move more, play more, and have fun together. Nex Playground, the company’s award-winning active play system, is purpose-built to get families moving year-round, with safety and privacy as core considerations in its intentional design. It is certified kidSAFE+ COPPA compliant and built to support healthy, active play for all ages and abilities. Nex Playground features a growing library of 50+ experiences, including motion and dance games, fitness and educational experiences, and Nex Originals. Content includes collaborations with partners like Hasbro, Sesame Workshop, and NBCUniversal. Nex has been recognized by Fast Company’s Most Innovative Companies, TIME’s Best Inventions, and Parents’ Best Entertainment System for Families, and has earned Red Dot, IDEA, and Core77 international design awards. We encourage you to explore Have Fun and Is Motion Gaming Back? , as they offer a deeper look into our culture, values, and explain how our approach to motion gaming differs from previous generations. Nex employees may be expected to collaborate with colleagues across different time zones. Depending on the role and location, occasional travel may also be required for company events, external meetings, and other business-related activities. Important Notice: ⚠️ To protect yourself from recruitment scams, please note that Nex communicates through official company emails ending in @nex.inc . If you receive a suspicious email or message, please do not respond and report it immediately to us. Location: San Jose, California (Hybrid) Salary: USD 30 - USD 40 per hour Type: Full Time Internship (June 1, 2027 - August 31, 2027) The Role We are a passionate team of engineers, designers, and artists building active, camera-based games for Nex Playground. Our products span fitness, character-driven action, family party play, and experimental new formats, including: Fitness & training: NexGym , Zumba Fitness Party , Family Fitness Challenge , and Training Ground. Party & Action: Kung Fu Panda: Train Like A Master and Copy Cat Deluxe . As our Software Engineer Intern (Game Development) , you will work with the US game development team on production games, content updates, and new prototypes. You will collaborate with experienced engineers, designers, and artists to turn gameplay ideas into responsive motion controls, polished game systems, and fun physical experiences for players of all ages. What You Will Bring to the Table Build high-quality motion-based gameplay experiences using Unity, C#, and Nex's proprietary motion engine. Contribute directly to production games and content updates, iterating on features to improve the player experience. Brainstorm, prototype, and evaluate new game ideas in close collaboration with designers and fellow engineers. Participate in playtesting, technical discussions, knowledge sharing, and code reviews. Should Have Must be currently enrolled in an undergraduate or graduate degree program at an accredited college or university. Solid foundation in software development and algorithms. Passion for games and curiosity about what makes them fun. Strong communication and collaboration skills. Care for users and attention to detail when building products and features. Growth mindset and excitement for working in a fast-paced environment. Nice To Have Familiarity with Unity and C# is helpful, but not expected at the start; our onboarding includes training for interns who are new to the engine. Experience with gameplay systems, motion controls, physics, UI/UX, tools, prototypes, or game jams. Interest in fitness, family play, party games, or creative physical gaming experiences. We Offer Competitive compensation package. Flexible working hours and vacation policy. Product-driven culture that treasures talents and individual growth. Front-row seat and hands-on experience with cutting edge technologies in the evolving gaming field Nex is located in San Jose, California, USA and Hong Kong . Learn more about us at https://www.nexplayground.com/about . We encourage applications even if you don’t meet more than 50% of the requirements — we believe that experience comes in many forms! Nex is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy, childbirth, gender identity, and sexual orientation), national origin, ancestry, age, physical or mental disability, medical condition, genetic information, marital status, military or veteran status, or any other characteristic protected by applicable law. This policy applies to all individuals at every stage of the employment relationship, including all current and prospective employees, and covers all employment decisions including recruitment, hiring, job assignment, promotion, compensation, benefits, training, discipline and termination. We are committed to providing a workplace free from discrimination and harassment and to fostering an inclusive environment for all employees.

Проект по созданию аналитической платформы на базе ИИ — единая экосистема для работы с данными.

Задачи: — участие в формулировке ИИ-гипотез, подготовке данных и обучении моделей, включая LLM-решения и классический ML — экспериментирование с LLM, prompt-инжиниринг, RAG и агентные подходы — разработка прототипов ИИ-сервисов — оценка качества моделей по метрикам, проведение офлайн- и онлайн-экспериментов — ведение технической документации и артефактов экспериментов Требования: — опыт работы в DS/ML не менее 3 лет в реальных продуктах — уверенные знания Python и библиотек NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch и других — опыт решения NLP-задач не-LLM методами — опыт или готовность быстро освоить LLM (развёртывание, настройка, prompt-инжиниринг, RAG/агенты) — понимание работы генеративных моделей и методов их дообучения — навыки подготовки и анализа данных, построения и интерпретации метрик — знание принципов создания ML-сервисов в on-prem (REST API, Docker) — понимание ML-жизненного цикла — английский язык для чтения статей и документации

Location: Jakarta, Indonesia Workplace: hybrid At inDrive, we're not just building a ride-hailing app — we're building a financial platform at global scale. Our lending product is one of the fastest-growing verticals in the company. We're looking for a Senior Product Analyst who thrives where data work directly drives product and revenue decisions. This is a rare combination: the stability of a well-funded global company with the speed and ownership of an early-stage product. If you want your analysis to shape a product used by millions, we'd love to talk. Key Responsibilities Define the metrics that matter — design, calculate, and monitor KPIs for new product features and initiatives across the credit funnel Drive funnel optimization — identify where users drop off, why, and which levers move conversion at each stage Surface growth opportunities — dig into data to find product directions worth betting on Assess business value — model expected profit from new projects and features before launch, and track actual vs. forecast after Run A/B experiments end-to-end — from hypothesis and test design through statistical analysis to rollout decisions Define pricing strategy — run tests and analyze how rate, term, and eligibility settings affect conversion, default rates, and portfolio health Build the analytics foundation — maintain documentation, create data marts, and partner with the Data team to ensure clean, reliable product data Translate findings into decisions — deliver crisp recommendations to product and business teams so insights actually change what gets built Skills, Knowledge and Expertise 3+ years in product analytics or data science, with a track record of influencing product decisions — not just reporting numbers Strong statistical foundation: A/B testing, causal inference, time series Advanced SQL — comfortable writing and optimizing complex queries across large datasets Python proficiency — pandas, numpy, and the rest of the standard data stack Experience with BI and visualization tools: Redash, Tableau, or similar Structured thinking and a product mindset — you balance analytical rigor with business pragmatism Bonus: background in fintech, lending, or marketplace products at scale English: Professional Working Proficiency Why join us Help us challenge injustice by creating fair choices for millions of people across 1100+ cities in 47 countries Develop your professional skills with access to mentoring, career consulting, and learning programs Collaborate with teams around the world and gain international experience through our Global Talent Exchange Program Engage in company-wide challenges, awards, sports activities, employee-led social impact and volunteering projects Work alongside people who take initiative, speak openly, and challenge themselves to grow Improve your language skills through co-financed courses and internal speaking clubs Final benefits may vary depending on the location.

Location: Limassol, Cyprus Workplace: hybrid At inDrive, we're not just building a ride-hailing app — we're building a financial platform at global scale. Our lending product is one of the fastest-growing verticals in the company. We're looking for a Senior Product Analyst who thrives where data work directly drives product and revenue decisions. This is a rare combination: the stability of a well-funded global company with the speed and ownership of an early-stage product. If you want your analysis to shape a product used by millions, we'd love to talk. Key Responsibilities Define the metrics that matter — design, calculate, and monitor KPIs for new product features and initiatives across the credit funnel Drive funnel optimization — identify where users drop off, why, and which levers move conversion at each stage Surface growth opportunities — dig into data to find product directions worth betting on Assess business value — model expected profit from new projects and features before launch, and track actual vs. forecast after Run A/B experiments end-to-end — from hypothesis and test design through statistical analysis to rollout decisions Define pricing strategy — run tests and analyze how rate, term, and eligibility settings affect conversion, default rates, and portfolio health Build the analytics foundation — maintain documentation, create data marts, and partner with the Data team to ensure clean, reliable product data Translate findings into decisions — deliver crisp recommendations to product and business teams so insights actually change what gets built Skills, Knowledge and Expertise 3+ years in product analytics or data science, with a track record of influencing product decisions — not just reporting numbers Strong statistical foundation: A/B testing, causal inference, time series Advanced SQL — comfortable writing and optimizing complex queries across large datasets Python proficiency — pandas, numpy, and the rest of the standard data stack Experience with BI and visualization tools: Redash, Tableau, or similar Structured thinking and a product mindset — you balance analytical rigor with business pragmatism Bonus: background in fintech, lending, or marketplace products at scale English: Professional Working Proficiency Why join us Help us challenge injustice by creating fair choices for millions of people across 1100+ cities in 47 countries Develop your professional skills with access to mentoring, career consulting, and learning programs Collaborate with teams around the world and gain international experience through our Global Talent Exchange Program Engage in company-wide challenges, awards, sports activities, employee-led social impact and volunteering projects Work alongside people who take initiative, speak openly, and challenge themselves to grow Improve your language skills through co-financed courses and internal speaking clubs Salary from 70 700 EUR gross Final benefits may vary depending on the location.

Location: Алматы Задачи Разрабатывать ML модели для широкого круга задач; Участвовать в разработке сервиса на основе ML на всех этапах: от сбора данных до выкатки в продакшн и дальнейшего мониторинга/сопровождения сервиса; При необходимости оптимизировать модели под HighLoad системы; Тесное взаимодействие со своей продуктовой командой; Работать с нейронными сетями и обучать PyTorch модели для production; Интегрировать языковые модели (LLM/SLM) в существующие сервисы компании. Требования Понимание теории вероятности, математической статистики, линейной алгебры; Знание “классического ML” на хорошем уровне (регрессия, методы кластеризации, деревья решений и их ансамбли); Знание основ Deep Learning в сфере CV и NLP (работа с разнородными данными: изображения, текст, табулярные данные); Владение Python (опыт использования Pytorch) и связанным с ним стэком для ML (pandas, sklearn, numpy); Знание Git и Docker. Будет плюсом Опыт разработки ML решений в одной из следующих областей: NLP, CV, Recommendation Systems; Опыт работы с DVC, MLFlow; Опыт работы с airflow, bigquery; Понимание kubernetes.

Location: Worldwide About the role We are looking for a Junior Risk Analyst to join our Integrated Risk Management team, focusing on market risk and liquidity risk. Working within the bank’s second line of defense, you will help assess financial risks and monitor the bank’s ability to meet its obligations. You will apply mathematics, probability, and statistics to problems involving uncertainty, financial instruments, and market movements. Previous work experience is optional. We welcome graduates with a strong quantitative background, an interest in financial markets, and the ability to approach unfamiliar problems logically. Challenges that await you: Develop and maintain market and liquidity risk models, including VaR, LaR and stress tests, applying statistical and mathematical methods to financial data and time series Support capital adequacy calculations and capital planning Contribute to the risk appetite framework, translate it into risk limits, and monitor market and liquidity risk metrics against them Help design and document risk methodologies in line with Mexican and Basel requirements, accounting for the characteristics of financial instruments Use SQL and Python to automate risk calculations, reporting and dashboards using DWH data Investigate deviations in risk metrics, analyze their drivers, and communicate findings clearly to stakeholders to support risk management decisions What makes you a great fit: Education in mathematics, computer science, physics, or economics with a strong quantitative focus Strong knowledge of probability and mathematical statistics Algorithmic thinking and the ability to translate a problem into code Basic SQL and Python skills, including familiarity with NumPy and pandas Understanding of fundamental accounting principles B2 or higher English level for effective communication with an international team Independence, self-organization, and an interest in developing expertise in financial risk Your bonus skills: Understanding of financial markets, options, swaps, forwards, and financial mathematics involving stochastic processes Experience in market risk, liquidity risk, asset and liability management (ALM), or banking regulatory risk FRM or CFA qualifications Our ways of working : Innovative Spirit: A commitment to creativity and groundbreaking solutions Honest Feedback: valuing open, transparent communication Supportive Team: a strong, collaborative community Celebrating Achievements: recognizing our wins together High-Tech Environment: a team full of smart and revolutionary people who dare to challenge the status quo of incumbent finances Our benefits: Relocation support to Georgia with assistance for the employee and their family Flexible work from one of our offices or remotely within time zones from GMT-2 to GMT+5 Healthcare Coverage Education Budget: Language lessons, professional training and certifications Wellness Budget: Mental health and fitness activity reimbursements Vacation Policy: Annual leave and paid sick leave as per applicable policies

— Исследовать данные, разрабатывать новые информативные признаки и добавлять в командный пайплайн новые источники. — Строить ML модели на основе различных данных: табличные, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.).

Location: Москва, удалённая работа, RU; Россия О команде Юнит Support Automation разрабатывает и развивает внутренние сервисы и инструменты, которые помогают автоматизировать работу с пользовательскими обращениями в поддержку. Команда отвечает за метрики эффективности систем автоматизации и удовлетворённости пользователей в автоматизированной части потока. Юнит состоит из кросс-функциональных команд, которые работают с разными этапами обработки обращений: первичной классификацией, RAG-системами, LLM-агентами и оценкой автоматизированных сценариев. Какие задачи вас ждут: — строить и улучшать RAG-систему поддержки: retrieval- и generation-части; — настраивать и поддерживать безопасность процесса: создавать гардрейлы, обеспечивать надёжность работы и снижать риск галлюцинаций; — разрабатывать мультиагентные системы, которые помогают пользователям решать вопросы по определённой теме обращения, оптимизировать промпты и инференс моделей; — анализировать эффективность решений на исторических данных и в продакшене с учётом офлайн-метрик качества решения ML-задач и бизнес-метрик; — экспериментировать с SOTA-методами машинного обучения, когда их применение оправдано задачей; — разрабатывать и внедрять модели для определения тематики обращений пользователей: более 500 интентов, которые постоянно расширяются новыми и объединяются друг с другом; — поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для разных классификаций обращений: от простых правил и эвристик до ML-систем с онлайн-инференсом LLM-моделей; — проектировать и внедрять сквозные ML-решения, а также готовить дизайн и запускать A/B-тесты совместно с аналитиками; — отслеживать деградации и изменения метрик в продакшене. Мы ждём, что вы: — не менее 2 лет работали в Data Science в NLP-домене; — строили RAG-системы и оценивали их качество в продакшене; — понимаете принципы построения AI-агентных систем; — имеете опыт работы с NLP-задачами в продакшене; — внедряли ML-модели в продакшен; — пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python; — владеете стеком PyTorch, pandas, NumPy, Docker; — работали с агентными библиотеками: ADK, LangGraph, PydanticAI или аналогами; — работали с self-hosted LLM 8B+ в продакшен-задачах; — понимаете ML-алгоритмы: классические подходы и основные архитектуры нейронных сетей; — используете агентную разработку в рабочих задачах или пет-проектах; — знаете, как при необходимости организовать разметку, в том числе с помощью LLM. Будет здорово, если вы: — работали с разными модальностями данных и понимаете, какие методы ML/DL применимы в конкретных бизнес-задачах; — получили высшее образование в области прикладной математики, статистики, ML или в смежных областях; — уверенно владеете SQL и умеете извлекать необходимые данные для анализа и обучения моделей; — умеете оценивать качество моделей при запуске нового проекта и отслеживать его изменение во времени; — при запуске модели учитываете не только ML-метрики, но и влияние решения на бизнес-метрики, за которые отвечает команда; — имеете опыт автоматизации поддержки или похожих бизнес-процессов. Работа у нас — это: — возможность влиять на пользовательский опыт и развивать ML-продукты Авито; — исследовательские и инженерные задачи в продуктах Support Automation; — культура взаимопомощи и обмена опытом в DS-сообществе; — прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы; — мощное оборудование, AI-инструменты и всё, что нужно для продуктивной работы; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.

Location: Москва В департаменте стратегии команда из 5 человек. Ищем аналитика, который вышел за рамки поиска в Google и работы «в чате с нейросетью»: умеет собирать разнородные первоисточники, превращать их в структурированную базу и выводы с проверяемыми ссылками — и автоматизирует этот процесс. Обязанности ### Обязанности: • собирать и структурировать первоисточники: корпус по рынкам, компаниям и регулированию - официальные публикации, статистика цб рф и росстата/емиис, спарк-интерфакс, гарант / консультантплюс, скан-интерфакс, отчётность компаний • парсинг документов (pdf -> markdown/json), извлечение структурированных данных через llm (gigachat api, json schema), мониторинг изменений источников • строить систему знаний: база на markdown + yaml под git, единые словари и таксономии, метаданные, поиск по корпусу (rag: эмбеддинги, гибридный поиск), регламент проверки качества данных • автоматизировать: python (pandas, duckdb/sql), скрейпинг (scrapy / playwright), оркестрация (n8n / airflow), версионирование промптов и схем • каждый ручной процесс - кандидат на автоматизацию • анализировать и структурировать выводы: деревья гипотез и драйверов (mece), decision analysis, финансовые модели в excel; выводы по пирамиде «ответ -> аргументы -> данные» в записках и презентациях для руководства • держать стандарт достоверности: факт, допущение и суждение разделены; каждое суждение прослеживается до ссылки; ключевые утверждения подтверждены двумя независимыми источниками; уровень уверенности назван. Требования ### Требования: * 1-3 года в research-, стратегической или data-аналитике: консалтинг, аналитический центр, корпоративная стратегия, investment research * python для данных и текстов (pandas, работа с api, скрипты сбора) и sql * уверенный excel, включая чтение чужих финансовых моделей * практика с llm за пределами чата: промпт-цепочки, структурированное извлечение, rag-поиск по документам; понимание, где модель ошибается и как это проверять * desk research с дисциплиной: первичные источники приоритетнее вторичных, воспроизводимый лог поиска (запрос, дата, ссылка), правило двух источников * структурирование: пирамида минто, mece, деревья гипотез; вывод на страницу за 2-3 часа из 5-10 разнородных источников. ### Будет плюсом: • опыт построения баз знаний, парсеров, мониторинга источников: obsidian, git, n8n, docling • знакомство с babok (document analysis, root cause analysis, data dictionary) или dama (измерения качества данных) • опыт с on-prem llm: gigachat enterprise, vllm / ollama. Условия ### Условия: • стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников • официальное оформление •  расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких • корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.

Workplace: hybrid Обязанности Сбор прототипов витрин данных; Разработка и оптимизация SQL-запросов для извлечения данных из различных источников; Анализ и интерпретация больших объемов данных для выявления тенденций, паттернов и инсайтов; Формирование и проверка гипотез; Документирование разработанных решений; Взаимодействие с командами разработки и продуктового менеджмента для определения требований к данным; Участие в проектах по улучшению качества данных и автоматизации аналитических процессов. 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 Релевантный опыт работы от 3 лет; Уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL и др.); Умение писать и оптимизировать сложные SQL-запросы (Оконные функции, Рекурсии, Функции и операторы для работы с массивами, Временные таблицы); Умение разбираться в чужом коде, проводить ревью; Знание и опыт работы с устройством хранилища данных ( Data Vault 2.0 ); Опыт работы со стеком Greenplum, Hive, Clickhouse, S3, Trino; Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде; Опыт работы в BI инструментах (Qlik Sense, Superset); Базовые навыки по работе с данными на Python (pandas, numpy, sqlalchemy, psycopg2, requests). Будет дополнительным плюсом: Работа в Airflow, умения написание дагов и знание основных компонентов; Работа в Ataccama.

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

Location: Краснодар Workplace: Краснодар (гибрид/офис) Мы в поиске талантливого аналитика данных в направление собственных производств Магнита. Мы собираем данные о различных нишах, товарах, категориях, анализируем, насколько наши продукты соответствуют рынку, предоставляем рекомендации бизнесу. Стек: Excel, Python (Pandas, Pyspark), SQL, Apache Superset (Power BI) Опционально - LLMOps (Ollama, LiteLLM). Задачи Влиять на принятие решений в бизнес-юните Магнита - собственные производства. Искать новые тренды и вкусовые сочетания на рынке, которые превратятся в продукты собственных производств. Разрабатывать рекомендации по оптимизации и улучшению текущего портфеля товаров. Управлять собственными процессами по сбору и хранению данных. Внедрять data-driven подход в принятие решений на уровне всего бизнес-юнита. Требования Опыт работы в качестве аналитика данных от 3 лет. Опыт в развороте и применении ИИ моделей в продакшене. Опыт работы с Python, Excel. Знания основ математической статистики и теории вероятностей. Умение логично аргументировать позицию и решения. Опыт в ритейле. Условия ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи. Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе. Корпоративные скидки PRIMEZONE, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+. Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей - Leadership club. IT‑комьюнити - среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив. Наличие корпоративной библиотеки курсов. Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другие). Социально– психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники. Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе. Формат работы Краснодар (гибрид/офис)

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно О продукте Новое направление для ускоренного прототипирования и внедрения AI/ML-решений внутри Магнита. Заказчики — команда стратегии и аналитики. Модель работы: бизнес приносит POC и решения, а мы дорабатываем их до продуктового состояния и запускаем в production. Задачи Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий. Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев: изменять подготовку данных, архитектуру или параметры моделей, подходы к retrieval и reranking, промпты, логику оркестрации, алгоритмы постобработки результатов. Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей: текстовые, табличные, изображения, видео, аудио, транскрипты и иные данные в зависимости от решаемой задачи. Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation; обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов. Оценивать качество ML/AI-решений: формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики, проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения. Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации; участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска. Требования Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений. Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет; для кандидатов с общим опытом разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов. Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn; практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком. Знание базовых методов машинного обучения и глубокого обучения: подготовка и анализ данных, обучение и валидация моделей, выбор метрик, борьба с переобучением, анализ ошибок и интерпретация результатов экспериментов. Практический опыт работы как минимум с одним из направлений: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели. Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения: сбор и подготовка данных, разработка и проверка гипотез, обучение или адаптация модели, оценка качества, inference, интеграция в сервис, мониторинг и последующее улучшение. Опыт проведения воспроизводимых экспериментов: фиксация конфигураций, версий данных и моделей, метрик и результатов; знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов будет преимуществом. Навыки работы с SQL и реляционными базами данных; понимание принципов хранения, выборки и проверки качества данных. Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки, обработка ошибок, логирование, тестирование. Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD; понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах. Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок: latency, throughput, потребление памяти, стоимость вычислений. Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария: определить входные и выходные данные, целевую метрику, ограничения, риски, критерии приемки и способ оценки результата. Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками; умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений. Условия Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое) Социально– психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Location: Москва Workplace: Гибрид Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. В команду «Маркетинг WBA» требуется аналитик. Команда отвечает за аналитическую поддержку маркетинговых команд: медийная реклама, перформанс, соцсети, работа с блогерами, офлайн-конверсии. Работаем с внешними заказчиками внутри компании, обеспечиваем их данными, дашбордами и исследованиями для принятия решений по рекламным бюджетам и эффективности РК. Обязанности Поддерживать и обновлять существующие дашборды для маркетинговых команд; Выполнять ad-hoc выгрузки и запросы от маркетологов (пуши, баннеры, рекламные кампании); Ежедневно мониторить алерты по рекламным сущностям, первичная диагностика проблем; Поддерживать витрины данных в Airflow: обновление, доработка по готовым ТЗ; Документировать витрины, дашборды и аналитические процессы; Первично коммуницировать с заказчиками по типовым вопросам; Автоматизировать мелкие рутинные отчёты; Участвовать в передаче офлайн-конверсий через S2S (server-to-server) и measurement protocol. Требования Опыт работы в маркетинговой аналитике от 2 лет; Уверенное владение SQL (джойны, подзапросы, массивы, оконные функции); Опыт работы с СУБД Clickhouse будет плюсом; Понимание маркетинговых метрик: ДРР, ROMI, CPA, LTV, конверсии, воронки; Понимание принципов атрибуции; Знание рекламных систем: Яндекс.Директ, Google Ads, VK Реклама и т.п.; Опыт работы с системами: Яндекс.Метрика, Google Analytics; Опыт работы с BI-инструментами (Redash, Tableau, PowerBI или аналоги); Понимание принципов работы с AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Copilot и др.) и умение применять их для ускорения рутинных задач: генерация SQL-запросов, написание регулярных выражений, помощь в анализе данных, подготовка документации; Понимание или опыт передачи офлайн-конверсий через S2S (server-to-server) - осознание, зачем это нужно и как влияет на оценку эффективности рекламы; Аналитическое мышление, умение задавать вопросы и самостоятельно разбираться в задаче; Опыт работы с Airflow (или готовность быстро освоить будет плюсом); Python на уровне работы с данными будет плюсом (pandas); Практический опыт использования AI-инструментов в ежедневной работе: автоматизация отчетности, генерация кода, анализ больших текстов, работа с LLM для построения гипотез; Практический опыт настройки или участия в передаче офлайн-конверсий через S2S (measurement protocol), работа с API рекламных систем для передачи конверсий. 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.