Вакансии

Workplace: hybrid Обязанности Взаимодействие с бизнесом Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы Инженерная работа Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django) Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене AI-augmented разработка Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды Условия работы гибридный формат работы в Москве (приезжать в офис нужно по потребности, это может быть раз в неделю или раз в месяц, на встречи с руководителем и командой) официальное оформление с белой ЗП, оклад fix + полугодовой бонус (по результатам работы) возможность профессионального и карьерного роста (обратная связь регулярная, индивидуальные планы развития, 2 раза в год оценка персонала) яркую корпоративную жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: X5 Tech Bar, регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, обмен опытом через внутренние комьюнити, день IT-специалиста, программы корпоративного волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья, забота о благополучии сотрудников программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров) материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию Профессиональные навыки Инженерный фундамент 5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka) Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт Опыт работы с Docker, понимание CI/CD Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов AI-инструментарий Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP) Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (Если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers - будет плюсом) Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, skills.md и другими подходами к AI-augmented разработке Архитектурное мышление Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты

Workplace: office Обязанности Разрабатывать процессы для интеграции программного решения класса DLP/DCAP с различными ИС Автоматизировать и роботизировать процессы для программного решения класса DLP/DCAP Формировать требования для разработки в целях улучшения и расширения функционала программного решения класса DLP/DCAP Администрировать программные продукты класса DLP/DCAP, сервера Microsoft Windows, сервера баз данных MS SQL Выполнять регулярное резервного копирования данных Обеспечивать бесперебойное функционирование ИС Производить регулярный анализ и обновление инфраструктуры Производить регулярный мониторинг и установку агентов мониторинга утечки информации на конечных станциях и серверах Обновлять архитектурную документацию Условия работы График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00) Гибридный/удаленный формат работы; Возможность обучаться и сертифицироваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, отраслевые конференции, программа развития управленческих навыков, очные мастер-классы, платформы онлайн-образования и многое другое; Развитую систему компенсаций и льгот; Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию); Страхование жизни и здоровья; Скидки в магазинах сети Х5 («Пятёрочка», «Перекрёсток» и т.д.); Программу привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров); Материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию. Профессиональные навыки Экспертные знания и практический̆ опыт администрирования DLP/DCAP систем Уверенное знание законодательства РФ в области информационной̆ безопасности Экспертные знания современных методов и средств защиты информации Опыт проведения расследований информационной безопасности связанных с утечкой информации Уверенные знания и практический опыт администрирования серверной инфраструктуры на базе Window\Unix, средств виртуализации VMWare Экспертные знания принципов построения и архитектуры распределенных информационных систем Уверенные знания в области сетевых технологий

Workplace: remote Обязанности Мы ищем человека, который будет «мостиком» между пользователями, продактом и разработкой. Ты — главный по данным и гипотезам, но при этом сидишь в одном чате с командой разработки и отвечаешь на вопросы быстрее, чем они успевают закинуть задачу в Jira. Ты не строишь «монолитные дашборды» неделями — ты делаешь исследования под задачу, прототипируешь агентов и доводишь фичи до раскатки, держа руку на пульсе пользователя. Работа с требованиями (User-first): Быть на короткой ноге с ключевыми юзерами. Оперативно проводить ad-hoc исследования по запросу продакта (как правило, вопрос «почему упала конверсия?» должен превращаться в конкретную гипотезу за пару часов). Прототипирование (AI-native): Накидывать прототип агента или фичи, быстро собирать по нему обратную связь и сразу переупаковывать это в четкие спеки для бекенда и фронта. Скорость реакции (ASAP): Отвечать на вопросы команды разработки в моменте. Уточнять требования с пользователями и соседними командами (продакшн, поддержка), чтобы разработчики не ждали и не гадали. Сопровождение релизов: сопровождать пилоты, раскатку, лично отрабатывать корнер-кейсы с пользователями. Обучение: Проводить обучения для юзеров и внутренних команд, потому что никто не знает новый функционал лучше тебя. Работа с кодом и данными: Плотно взаимодействовать с разработкой, быстро находить и устранять гэпы между ожиданием и реальностью. Проверять итоговый результат на стенде/проде до того, как это сделает тестировщик. Наш подход: В команде работает принцип AI First. Мы не пишем скрипты с нуля, если это можно сделать через промпты и агентов. Но мы требуем, чтобы ты понимал логику, стоящую за этими промптами, и умел валидировать выдачу AI. Условия работы Работа в команде, где ценят инициативу и скорость (бюрократии минимум). Реальные пользователи, которые ждут твоих решений. Возможность влиять на продукт напрямую, без длинных согласований. Профессиональные навыки Умеешь работать с SQL/Python/Excel на уровне, достаточном для быстрой выгрузки и агрегации (дашборды — не главное, важна суть). Понимаешь, как работают LLM и AI-агенты (хотя бы на уровне уверенного пользователя и понимания промпт-инжиниринга). Твой скилл — фасилитация. Умеешь задавать правильные вопросы пользователю, чтобы вытащить из него реальную боль, а не то, что он придумал. Не боишься «грязной» работы: если надо поднять данные в Prod-среде, чтобы проверить гипотезу — ты это сделаешь сам (под присмотром девопсов, конечно). Обладаешь сильными коммуникационными навыками: Умеешь переводить с «человеческого» на «технический» и обратно. Имеешь системное мышление и умеешь разбираться в сложных предметных областях. Обладаешь высоким уровнем самостоятельности и ownership — если взял вопрос, доводишь его до ответа/решения. Умеешь работать с неопределённостью: не «не знаю / невозможно», а «проверю, выясню, предложу варианты». Умеешь структурировать большой объём информации. Понимание интеграционных взаимодействий (REST, HTTP) Умение обоснованно выбрать вид API (синхронное/асинхронное) Знание основ проектирования БД Будет плюсом: Опыт работы с BI-инструментами (но это вторично). Опыт запуска продуктов с нуля (MVP, пилоты).

Мы ищем продуктового аналитика, который поможет превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP В этой роли вы будете находить точки применения AI, прорабатывать концепцию решения, определять состав MVP и формировать качественные постановки для AI-разработчиков Задачи Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делаем, для кого, какую проблему решаем и какой результат хотим получить Определять границы MVP и приоритизировать функциональность Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений Участвовать в формировании критериев готовности и приемки MVP Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе Требования Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM Понимание таких подходов, как RAG, AI-агенты, prompt engineering, работа с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований Умение работать с данными и понимать ограничения качества/доступности данных Сильные коммуникационные навыки: предстоит много взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях Стек технологий: N8N, API, GIt, RAG, SQL (Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle), BI-системы (Tableau, Power BI, Qlik, DataLens), Python Условия Ты будешь находиться на пересечении продукта, бизнеса и современных AI-технологий и сможешь напрямую влиять на то, какие AI-решения появляются в компании и какие бизнес-задачи они решают Если тебе интересно не просто анализировать требования, а придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP тогда эта позиция точно для тебя

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Обязанности Строить и автоматизировать пайплайны обучения в ClearML, от экспериментов DS до воспроизводимого артефакта в model registry; Автоматизировать деплой моделей в Triton, включая конвертацию в ONNX и TensorRT, конфигурацию, выкатку без участия инженера, канареечные релизы и откаты; Развивать Python-сервисы вокруг Triton, единый inference gateway, gRPC, батчинг и очереди; Ускорять инференс через профилирование, dynamic batching, ensemble и BLS, TensorRT-оптимизации; Держать SLA инференс-контура – метрики, алертинг, разбор инцидентов, дежурства в ротации; Поддерживать JupyterHub, ClearML-агенты и шаблоны проектов для DS-команд; Вместе с инфраструктурным инженером проектировать размещение моделей на GPU-кластере; Общаться с DS-командами, понимать их потребности и переводить в технические решения; Закладывать стандарты и шаблоны, чтобы раскатать контур на весь отдел Trust & Safety. Требования Уверенный Python, опыт асинхронных сервисов (FastAPI, asyncio), gRPC и работы с очередями (Kafka); Опыт с Nvidia Triton Inference Server или другим model serving (TorchServe, vLLM, KServe) с готовностью глубоко освоить Triton; Опыт работы с ClearML, Kubeflow, MLflow или аналогичной MLOps-платформой на уровне пайплайнов, трекинга экспериментов и model registry; Инженерное понимание ML-стека – PyTorch, ONNX, конвертация и упаковка моделей, GPU-инференс; Kubernetes на уровне разработчика сервисов, включая деплой, Helm-чарты, ресурсы, HPA и отладку подов; Опыт с GitLab CI, инфраструктурой как код, мониторингом и логами; Умение взаимодействовать с DS-командами и доводить решения до прода, а не до прототипа. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид, Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. О команде Команда DS Lab — это RnD-подразделение внутри департамента Trust & Safety, которое разрабатывает решения для повышения доверия и безопасности пользователей на площадке. Мы работаем с широким спектром AI-задач, используем современный стек технологий, а также регулярно внедряем SOTA-подходы для того чтобы быть быстрее и умнее тех, кто пытается обмануть бизнес и пользователей. Обязанности Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке; Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от глубокого анализа данных и поиска гипотез до запуска решений в production и их мониторинга; Работать с передовыми архитектурами (Transformer, LLM, VLM), проектируя на их основе сложные решения, включая автономные агентские системы; Изучать текущие бизнес-процессы департамента, находить точки роста и внедрять инновационные методы для их качественного улучшения; Исследовать SOTA-подходы к решению сложных задач и адаптировать их под специфику и потребности бизнеса. Требования Успешно реализовали сложные технические проекты «с нуля» и обладаете опытом доведения своих решений до этапа промышленной эксплуатации в высоконагруженных системах; Детально понимаете устройство современных нейросетевых архитектур (включая трансформеры, мультимодальные системы и агентские паттерны) и имеете опыт их практического применения. Обладает глубокой экспертизой в CV и/или NLP; Уверенно владеете современным стеком разработки и фреймворками для DS/ML, понимаете принципы оптимизации производительности моделей. Способны самостоятельно вести проект, декомпозировать задачи, оценивать риски, аргументировать выбранный подход, коммуницировать со стейкхолдерами и заказчиками; Умеете работать в условиях высокой неопределенности, быстро проверять гипотезы и вовремя отказываться от неработающих подходов; Используете Claude Code, Codex и другие агентные инструменты в ежедневной работе: умеете декомпозировать задачи под агента, писать контекст и инструкции, проверять и дорабатывать результат. Будет здорово, если вы: Имеете опыт работы с агентскими решениями или понимаете принципы их построения на базовом уровне; Умеете быстро создавать работающие прототипы и интерактивные инструменты для демонстрации результатов заказчикам; Обладаете экспертизой в области Trust & Safety и/или имеете опыт работы в крупных E-commerce проектах; Есть опыт в edge computing, распознавании речи или машинном переводе. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид, Удаленно Объединённая компания RWB (Wildberries & Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Обязанности Анализировать предметную область, выявлять зависимости между системами, определять границы сервисов и точки интеграции; Готовить системные спецификации: функциональные и нефункциональные требования (производительность, безопасность, масштабируемость, надёжность), критерии приёмки, User Stories и Use Cases; Проектировать API и контракты взаимодействий, поддерживать спецификации (OpenAPI/AsyncAPI), согласовывать интерфейсы с разработчиками и смежными командами; Создавать и поддерживать аналитические артефакты: C4-диаграммы, sequence-диаграммы, ER-модели; Участвовать в архитектурных обсуждениях, готовить ADR по своим решениям, проходить arch review; Согласовывать требования с разработкой, QA и эксплуатацией, обеспечивать единое понимание задачи в команде; Участвовать в груминге, планировании, оценке трудоёмкости, сопровождать задачи до приёмки и релиза; Помогать QA с критериями приёмки и тест-кейсами, проверять соответствие реализации требованиям; Поддерживать актуальность документации в Wiki и других системах хранения знаний; Принимать в зону ответственности закреплённые подсистемы и развивать экспертизу по ним. Требования Имеете опыт работы системным аналитиком от 2х лет в командах разработки распределённых систем; Умеете собирать требования у бизнеса, переводить их в формальные спецификации и доводить до разработки без потерь; Владеете практикой проектирования API (REST, gRPC, message brokers) и описания контрактов через OpenAPI/AsyncAPI; Понимаете, когда какой способ интеграции применять: синхронный/асинхронный, очереди, события - и какие у них следствия (SLA, консистентность, failure scenarios); Обладаете уверенным владением нотациями: UML, C4, sequence-диаграммы; Понимаете SQL и моделей данных, имеете представление о нормализации, денормализации и эволюции модели данных во времени; Умеете декомпозировать сложное на части системно: видеть границы между сервисами на уровне проектирования; Имеете опыт работы в Agile-командах, понимание ролей и процессов разработки; Готовность брать ответственность за свои подсистемы и развивать экспертизу по ним вдолгую; Опыт работы с AI-агентами и искусственным интеллектом; Будет плюсом - опыт работы с микросервисной архитектурой; владение BPMN; знакомство с практиками Domain-Driven Design; умение читать код, если потребуется разобраться в реализации. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы - Startups Platform, команда в департаменте Trust & Safety. Берём задачу, у которой ещё нет решения, и доводим её до работающего сервиса. Проекты у нас разные: от распознавания документов и детекции ИИ-контента до LLM-агентов. Обязанности Проверкой качества моделей и агентов: датасеты и метрики, LLM-as-judge, разбор ошибок по логам. Выводом решений в прод и наблюдением за ними: задержки, стоимость, поведение при сбоях. В проде работают модели, которые мы разворачиваем сами. Поэтому много работы с open-weight моделями: дообучение, инференс, промпты, архитектура агента. Внешние LLM тоже используем, например для разметки. Задачи чаще приходят как проблема, а не как готовое ТЗ. Постановку вы будете уточнять сами вместе с заказчиком. Требования Имеете от трёх лет коммерческого опыта в ML; Глубоко знаете NLP и понимаете, как трансформеры и LLM устроены внутри; Cтроили системы на LLM: агентов с инструментами, RAG, многошаговые пайплайны. Подойдёт и рабочий опыт, и собственные проекты, если они доведены до конца; Ведёте задачу сами: разбираете размытую постановку, предлагаете подход, объясняете заказчику, почему выбрали именно его, и вовремя бросаете то, что не работает; Каждый день работаете с Claude Code, Codex, Cursor или похожими инструментами: умеете поставить задачу агенту и проверить, что он сделал. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Офис Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Обязанности Проектная проработка запуска логистики новых стран; Операционное ведение и развитие логистики в новых странах: Доставка/Импортная и экспортная таможня; Поиск новых логистических агентов; Проведение тендеров и получение наилучших условий среди контрагентов Установка и контроль выполнения SLA; Претензионная работа с контрагентами. Требования Высшее образование; Опыт работы в E-commerce B2C – кроссбордер как преимущество; Опыт работы с СНГ, Азией, Ближним Востоком и другими странами; Глубокое понимание нюансов ВЭД, Инкотермс, структуры внешнеторговых контрактов, знание товаросопроводительных документов для всех видов международных перевозок, знание различных видов таможенных процедур и режимов; Наличие портфеля контрагентов (перевозчиков, брокеров, агентов) как преимущество; Высокоразвитые организаторские навыки, коммуникативные навыки, умение работать в команде, высокая доля самостоятельных решений и способность брать на себя ответственность; Способность и умение работать на результат; Разговорный английский язык; Готовность к командировкам, в том числе внеплановым; Продвинутое пользование Excel, PowerBI и их облачными аналогами. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид, Офис Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. О команде и проектах: Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ. Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С. Обязанности Руководить командой ML-инженеров; Участвовать в найме и развитии команды; Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами; Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей; Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж; Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection; Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства; Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей; Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода. Требования Опыт и бэкграунд: Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе; Промышленный опыт внедрения моделей в production; Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum); Опыт руководства командой или проектами от 1 года; Опыт найма сотрудников и построения команды; Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды. ML и DL: Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры; Опыт построения мониторинга за работой моделей; Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач Технологии и инструменты: Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL; Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence). Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Москва Workplace: Гибрид Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ. Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С. Обязанности Руководить командой ML-инженеров; Участвовать в найме и развитии команды; Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами; Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей; Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж; Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection; Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства; Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей; Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода. Требования Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе; Промышленный опыт внедрения моделей в production; Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum); Опыт руководства командой или проектами от 1 года; Опыт найма сотрудников и построения команды; Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды. Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры; Опыт построения мониторинга за работой моделей; Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач. Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL; Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence). Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL. 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.

— привлекать и развивать партнеров по направлениям Africa, MENA и Asia (Бангладеш, Филиппины, Шри-Ланка и др.).

Location: Москва В релизной команде, обеспечивающей внедрение аналитических витрин данных на базе технологий Hadoop, PostgreSQL, GreenPlum, открыта вакансия релиз-менеджера. Обязанности * выстраивание эффективных релизных процессов * выработка критериев проверки и выполнение проверок выводимого функционала * оценка рисков внедрения релиза * обеспечение выпуска релизов в запланированные сроки * коммуникация со смежными продуктовыми командами, архитекторами, сотрудниками кибербезопасности, сопровождения и тестирования * оценка успешности выполнения релиза, сбор и анализ статистических данных по релизам * проведение ретроспективы релиза * контроль метрик производственного процесса * контроль выполнения ключевых целей. Требования * опыт работы в качестве релиз-менеджера * опыт ведения интеграционных релизов * понимание принципов DevOps и различных видов тестирования (интеграционное, функциональное, регрессионное, smoke и др.) * навыки и опыт планирования и организации релизных мероприятий; * навыки работы с Jira и Confluence будет плюсом: * опыт работы с Hadoop, Oracle, PostgreSQL * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * 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 (для Junior позиций) * 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 Workplace: Комбинированный В команду диджитал-маркетинга ищем менеджера для реализации рекламных стратегий для продуктов VK Tech. Задачи Разрабатывать и реализовывать рекламные стратегии для продуктов VK Tech и отвечать за их бизнес-результат Настраивать и запускать рекламные кампании в различных каналах (VK Реклама, Google Ads, Яндекс.Директ, соцсети и других) Анализировать эффективность кампаний, готовить отчёты и предлагать решения для оптимизации Работать с креативами: придумывать концепции, писать тексты, тестировать гипотезы Взаимодействовать с командой продукта, дизайнерами, аналитиками и другими специалистами для достижения целей Постоянно тестировать новые подходы, инструменты и форматы рекламы Следить за трендами digital-маркетинга и конкурентной средой Участвовать в разработке инструментария сквозной аналитики цифровых каналов Требования Опыт работы в digital-маркетинге от трёх лет, лучше в B2B (настройка и оптимизация рекламных кампаний) Знание рекламных кабинетов (VK Реклама, Яндекс.Директ, Google Ads, Facebook Ads и других) Навыки аналитики: умение работать с данными, интерпретировать результаты и принимать решения на их основе Навыки работы с ИИ: умение автоматизировать рутинные задачи, создание агентов и скиллов, аналитика и исследования Понимание метрик (CTR, CPC, CPA, ROI, LTV и других) Опыт работы с инструментами аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика, Mytracker, Power BI и других) Умение писать продающие тексты и создавать креативные концепции Понимание принципов таргетинга и сегментации аудитории Умение формулировать и защищать свои гипотезы Умение прозрачно показывать результаты проделанной работы Умение выстраивать взаимоотношения с внешними подрядчиками и решать вопросы с оплатами и документооборотом Soft skills, которые важны для нас: Проактивность: умение брать инициативу и предлагать решения Аналитическое мышление: способность видеть причинно-следственные связи и принимать решения на основе данных Креативность: готовность придумывать нестандартные идеи и тестировать их Командность: умение работать в команде и находить общий язык с коллегами Обучаемость: желание развиваться, осваивать новые инструменты и подходы Организованность: способность работать в условиях многозадачности и соблюдать дедлайны

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Музыка — стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь любимые песни, а тысячи артистов находят свою аудиторию. Всё это делает крутая команда, которая придумывает и создаёт новые фичи, пишет тексты, код, рисует дизайн и доводит результат до продакшена. Задачи Анализ ключевых метрик бизнеса, воронок продаж, пользовательских путей, маркетинговых кампаний, участие в построении сквозной аналитики экосистемы Подготовка финансовой и операционной отчётности для руководства и внешних партнёров Обеспечение качества и достоверности данных, используемых в отчётах Оптимизация процессов сбора и обработки данных, внедрение новых инструментов и технологий Автоматизация аналитических процессов на Рython Построение дашбордов и обучение заказчиков работе с ними Требования Опыт работы в области продуктовой, оперативной или финансовой аналитики от трёх лет Навык разработки и автоматизации финансовой и операционной отчётности Знание и понимание ключевых продуктовых и маркетинговых метрик современных B2C- и B2B-сервисов, умение предложить новые метрики для решения задач Понимание подписочной модели продаж, методов оценки эффективности рекламных акций Уверенное владение SQL (ClickHouse на уровне оптимизации сложных запросов), опыт обработки и анализа данных на Python (Pandas, NumPy, Statmodels, Scipy) Опыт визуализации в BI-инструментах (SuperSet, DataLens) Опыт использования дата-агентов при решении аналитических задач Умение объяснять сложные вещи простыми словами и презентовать результаты своих исследований

Location: Москва Workplace: Дистанционный Мы — команда аналитики VK Музыки и сейчас ищем продуктового аналитика на направление «Поиск и рекомендации». Поиском пользуются 60% наших слушателей, а рекомендации — главный инструмент удержания аудитории. Без них музыкальный сервис просто не может существовать. Мы ищем специалиста, который будет помогать нам делать эти механики ещё лучше, исследовать поведение пользователей и находить точки роста. Задачи Анализ ключевых метрик бизнеса, воронок продаж, пользовательских путей, маркетинговых кампаний, участие в построении сквозной аналитики экосистемы Подготовка финансовой и операционной отчётности для руководства и внешних партнёров Обеспечение качества и достоверности данных, используемых в отчётах Оптимизация процессов сбора и обработки данных, внедрение новых инструментов и технологий Автоматизация аналитических процессов на Рython Построение дашбордов и обучение заказчиков работе с ними Требования Опыт работы в области продуктовой, оперативной или финансовой аналитики от трёх лет Навык разработки и автоматизации финансовой и операционной отчётности Знание и понимание ключевых продуктовых и маркетинговых метрик современных B2C- и B2B-сервисов, умение предложить новые метрики для решения задач Понимание подписочной модели продаж, методов оценки эффективности рекламных акций Уверенное владение SQL (ClickHouse на уровне оптимизации сложных запросов), опыт обработки и анализа данных на Python (Pandas, NumPy, Statmodels, Scipy) Опыт визуализации в BI-инструментах (SuperSet, DataLens) Опыт использования дата-агентов при решении аналитических задач Умение объяснять сложные вещи простыми словами и презентовать результаты своих исследований

Нужен founding engineer №5, строить Blotato — платформу с кучей AI фич для автоматизации соцсетей.

-Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC.