Вакансии

🎯 Product Management: 3+ years of experience, preferably in online casino / iGaming. Retention: Experience with CRM platforms (Smartico, Optimove, Fast Track, etc.), player segmentation, bonuses, campaigns, and promotions.

- Lead architectural direction for new products. - Build next-generation AI-native developer tools.

Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО. Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов.

Участвовать в разработке ядра платформы и самых сложных задачах команды. Разбираешься в дата-инфраструктуре: ETL/ELT, DWH и Data Lake, модели данных, витрины, семантический слой.

Тебе предстоит решать исследовательские и прикладные задачи: от анализа данных и разработки метрик до создания, внедрения и сопровождения алгоритмов. Чем предстоит заниматься Анализировать и обрабатывать данные различного объёма и структуры.

Ищем человека, который берёт размытую бизнес-задачу и доводит её до работающего продукта. Сам разбирается в проблеме и собирает всё от интерфейса до деплоя вместе с LLM.

— Разработать GTM-стратегию: сегменты, позиционированние, каналы, цены, воронка. — Управлять P&L и бюджетом юнита.

— Разрабатывать и поддерживать реализованные рекомендательные решения. — Искать новые гипотезы для улучшения пайплайнов обучения моделей и добавления новых признаков.

Придумывать и реализовывать новые механики вовлечения и удержания пользователей. Регулярно исследовать продукт, рынок, конкурентов и пользовательские тенденции, чтобы планировать долгосрочное развитие сценариев.

Ваши будущие задачи: Сопровождать действующих партнеров (актуализация информации о курсах и акциях, запуск новых акций, выгрузка отчетности, аналитика, решение возникающих вопросов, сверки, документооборот и пр.) Масштабировать и увеличивать эффективность текущих партнерских программ;

Location: Москва Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Ищем лидера с сильным практическим опытом Data Analyst (DA), который возглавит аналитическую экспертизу Трайба и будет развивать аналитику как продукт — со своими пользователями, стратегией, целями и планом развития. Ключевая задача — превращать данные в инсайты, задавать направления исследований и помогать командам запускать пилоты, приводящие к измеримому бизнес-инкременту. Обязанности ### Вам предстоит: * формировать стратегию развития аналитики Трайба: изучать потребности внутренних пользователей, определять цели и метрики ценности аналитики, выстраивать и приоритизировать план развития совместно с бизнесом и продуктовыми командами * лидировать аналитическую экспертизу: задавать стандарты исследований, расчёта метрик и интерпретации результатов, проводить экспертное ревью, развивать компетенции аналитиков и обмен знаниями между командами * проводить сложные исследования клиентского поведения, потребностей и рекомендательных сценариев; находить точки роста и формировать инсайты для продуктовых и ML-команд * переводить инсайты в проверяемые гипотезы: определять направления дальнейших исследований, оценивать потенциальный эффект и помогать выбирать приоритетные пилоты * обеспечивать аналитическое сопровождение пилотов: совместно с командами определять критерии успеха, проектировать A/B-тесты, анализировать результаты и готовить рекомендации по масштабированию или доработке решений * оценивать инкрементальное влияние решений на бизнес-метрики совместно с бизнес-заказчиками; прослеживать путь от аналитического вывода до принятого решения и измеримого результата * развивать переиспользуемые аналитические продукты: системы метрик, дашборды, инструменты самостоятельного анализа и базу знаний; формировать требования к данным и контролю их качества вместе с инженерами данных * согласовывать приоритеты с продуктовыми, DS/ML- и инженерными командами, представлять выводы руководству и добиваться их применения в продуктовых решениях. Требования * опыт в роли Data Analyst (от 4х лет) или продуктового аналитика: самостоятельное ведение сложных задач от постановки бизнес-вопроса до выводов и рекомендаций * уверенное владение SQL и Python для работы с данными, опыт создания визуализаций и дашбордов в BI-инструментах * знание математической статистики и практический опыт A/B-тестирования, сегментации, когортного и регрессионного анализа; умение оценивать инкрементальный эффект и корректно интерпретировать ограничения результатов * умение связывать поведение пользователей и качество рекомендаций с продуктовыми и бизнес-метриками, находить точки роста и формулировать проверяемые гипотезы * продуктовый подход к аналитике: умение выявлять потребности внутренних пользователей, определять ценность аналитических решений, формировать цели и расставлять приоритеты * способность выступать экспертным лидером: аргументировать методологические решения, повышать качество работы коллег и согласовывать действия нескольких команд * умение ясно объяснять результаты исследований бизнесу и руководству, договариваться с заинтересованными сторонами и работать в условиях неопределённости * способность разбирать аналитические исследования и профессиональные материалы, в том числе на английском языке. **Будет преимуществом:** * опыт руководства или функционального лидирования команды аналитиков: постановка задач, приоритизация, наставничество и развитие сотрудников * опыт построения аналитической функции, формирования её стратегии или развития аналитики как внутреннего продукта * опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ML-продуктами, а также в электронной коммерции или стриминговых сервисах * опыт работы с Big Data, в том числе Spark, и автоматизации аналитических процессов * опыт анализа клиентского пути (CJM) и UX-исследований; профильное образование в IT, математике, Data Science или смежных областях. **Технологии и инструменты:** SQL, Python, Pandas, Tableau / Superset / Amplitude, PySpark, Airflow. Для анализа клиентского пути и UX — Figma, Miro, Hotjar. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы – офис * 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.

Location: Москва Команда центра аэрологистики, которая входит в состав департамента автономных решений, занимается научными исследованиями в области построения логистических маршрутов с применением отечественных моделей беспилотников и отдельных технологических решений. Научные достижения и технологические разработки в этом направлении открывают широкие перспективы для дальнейшего повышения конкурентоспособности отрасли. Обязанности * Разрабатывать CV-компоненты: детекцию, классификацию, сегментацию, трекинг, геометрическое зрение и, при необходимости, визуальную одометрию * разрабатывать продуктовый инференс на Python/C++ с интеграцией в ROS 2 или другую целевую архитектуру * экспортировать и валидировать модели в ONNX, TensorRT или аппаратно-специфичные runtime * оптимизировать инференс: FP16/INT8, квантизация, прунинг, дистиляция * профилировать полный путь кадра: получение изображения, декодирование, preprocessing, inference, postprocessing и публикация результата * оптимизировать работу с GPU/NPU, памятью, потоками, очередями кадров и zero-copy механизмами с учётом ограниченных ресурсов edge-платформы * участвовать в MLOps-процессах с использованием ClearML и DVC. Требования * Экспертный уровень в CV/ML: понимание классического CV, архитектур CNN/Transformer, современных детекторов и трекеров, обучения, переобучения, аугментации, потерь, дисбаланса классов и ошибок обобщения * умение не только запускать обучение, но и анализировать, почему модель ошибается на реальных данных * продвинутый C++: production-разработка пайплайна инференса, управление памятью и буферами, многопоточность, обработка видеопотоков, API-интеграции, профилирование и устранение утечек * продвинутый Python: PyTorch, обучение, обработка датасетов, оценка качества, воспроизводимые эксперименты, экспорт моделей и автоматизация тестов * понимание GIL, multiprocessing и нативных расширений Python, когда они действительно нужны * экспертный уровень в edge inference: ONNX, TensorRT или эквивалентный runtime, работа с GPU/NPU, точность после квантизации, совместимость операторов, профилирование latency и throughput, память и потребление ресурсов * рабочий уровень ROS 2: понимание DDS, QoS, executors, callback groups, lifecycle, composition, intra-process communication, TF2, rosbag и диагностики распределённого графа. **Будет плюсом:** * Опыт диагностики проблем камер, MIPI/CSI, GStreamer, аппаратного декодера, драйверов и взаимодействия с runtime * опыт оценки качества не только по метрикам модели, но и по поведению всей системы на реальных видеозаписях и испытаниях * опыт оптимизации программных и аппаратных компонентов инференса * опыт работы с zero-copy механизмами и очередями кадров в условиях ограниченных ресурсов * опыт построения baseline-решений, анализа ошибок и выбора стратегии оптимизации при ограничениях по вычислителю или latency * опыт проверки корректности метрик, отсутствия утечек данных, численной корректности inference и стабильности системы * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * Комфортный офис в Сколтехе * офисный формат работы * конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) * ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний * материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа * дисконт-программы от компаний партнеров * бесплатный фитнес на территории работодателя * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

About the role As Head of Product you own product direction and priorities for the cloud platform: which problems deserve our attention, what success looks like, and what we should stop doing.

* A numerical, data-driven approach to product management. You define success with concrete metrics, track them, and use them to make decisions.

We are looking for a senior full-stack engineer to help build the systems that power our global operations. * You can operate across the full software stack from backend to frontend and user experience.

Тебе предстоит отвечать за качество Android-направления: проводить анализ требований и строить тест-стратегию на фичу/направление, задавать уточняющие вопросы до старта, писать понятные тест-кейсы и чек-листы в Allure и поддерживать их актуальность;

What You'll Do Contribute content design to product work, shaping user flows, information architecture, content hierarchy, UX writing, and customer communications across web and native app experiences.

• Быстро создавать и запускать новые мобильные приложения и MVP; • Разрабатывать frontend на React + TypeScript и mobile на React Native;