Вакансии

Location: Саратов Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов по всем продуктам и услугам Сбера, включая ипотеку * продавать банковские продукты и услуги * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег. Требования * имеешь образование среднее и выше * доброжелателен и готов помогать клиентам * активно используешь гаджеты и программы MS Office * готов использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа в офисе нового формата рядом с домом или местом учебы * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. #начало\_карьеры #работа\_без\_опыта #менеджер\_по\_продажам #консультант #менеджер\_по\_обслуживанию #обслуживание\_физических\_лиц #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #продажи #страхование #вклады #ипотека #кредиты #касса #работа\_с\_наличными #банковские\_ценности #прием\_платежей

Ищем старшего смены для управления работой даркстора! Будешь оптимизировать процессы, координировать команду и следить за качеством отгрузок. Работа на современном складе, официальный трудовой договор, стабильный доход и возможности для роста. Если у тебя есть опыт управления коллективом на складе и навыки организации рабочих процессов — ждём отклик! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Открыта позиция старшего смены в даркстор в Санкт‑Петербурге! Управляйте командой, оптимизируйте рабочие процессы и обеспечивайте бесперебойную работу склада. Официальный трудовой договор, двухразовое бесплатное питание, премии и поддержка профессионального развития. Если есть опыт управления коллективом и работы на складе — ждём резюме! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Ищем старшего повара для работы на производстве в Санкт‑Петербурге! Руководи командой поваров, контролируй качество продукции и соблюдай санитарные нормы. Предлагаем официальное трудоустройство, сменный график, белую зарплату, ДМС, бесплатное питание и униформу. Если есть управленческий опыт и навык работы по технологическим картам — присоединяйся к нашей команде! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Ищем ответственного старшего смены в Нижнем Новгороде! Ты будешь ключевым звеном на складе: организовывать приёмку товара, следить за качеством и сроками, управлять сотрудниками и обеспечивать бесперебойную сборку заказов. Если есть опыт работы на аналогичной должности от 6 месяцев, умеешь работать в режиме многозадачности и не боишься физических нагрузок — тебе к нам. Мы предлагаем: официальное оформление с первого дня, полис ДМС (включая стоматологию), скидки на продукты и ассортимент Лавки, бесплатную форму и поддержку в развитии карьеры. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Если тебе комфортнее работать ночью, когда никто не дёргает по мелочам, это твой вариант. Лавка ищет старшего кладовщика на ночную смену в Санкт-Петербурге. Ты будешь руководить грузчиками и комплектовщиками, принимать готовую продукцию и организовывать отгрузку. Плюс следить за FIFO и FEFO, проводить инвентаризацию и вести документооборот в 1С УПП 8.3. Опыт от 1 года на похожей должности и права категории С на погрузчик. Доход от 84 480 до 114 820 рублей, ДМС, медкнижка и трёхразовое питание за счёт компании. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

-Backend-разработка: Строить и развивать серверную часть нашего сервиса чаевых на Python, используя современные фреймворки (Django/FastAPI). -Frontend-разработка: Создавать пользовательские и административные интерфейсы на React, делая их быстрыми и удобными.

Практический опыт в основном банковском деле: жизненный цикл счета, расчёт процентов и комиссий, бухгалтерские записи, концепции регуляторной отчетности. Проверенная экспертиза в FLEXCUBE: настройка продукта и параметры, события, бухгалтерские роли и правила, архитектура (база данных, приложение, интерфейсы).

-Проектирование, разработка и внедрение программного обеспечения в стеке React, Yii2, PostgreSQL. -Тестирование и отладка при разработке нового функционала, написание автотестов, поиск багов серверных приложений, исправление ошибок.

🔹 5+ лет коммерческого опыта. 🔹 Уверенные знания React и TypeScript.

Location: Москва Workplace: гибкий Команда VK расширяется и ищет старшего инженера по ручному тестированию. Задачи Тестировать пользовательские сценарии на Android, iOS, web и mobile web Проверять новые функциональные возможности и исправление ошибок, проводить приёмочное и регрессионное тестирование на всех поддерживаемых платформах Участвовать в проработке требований до начала разработки (выявлять неучтённые сценарии и риски, определять критерии качества и т. д.) Определять приоритеты и объём проверок с учётом рисков, критических пользовательских сценариев и доступного времени Использовать AI-инструменты для анализа требований, подготовки тестовых сценариев и диагностики проблем, проверять корректность полученных результатов Готовить тестовую документацию и поддерживать её в актуальном состоянии Оперативно разбирать и анализировать проблемы, с которыми сталкиваются коллеги и пользователи, взаимодействовать с командой поддержки и смежными командами Оценивать готовность изменений к релизу совместно с командой: сообщать, что проверено, какие риски остаются и как они влияют на выпуск Сопровождать запуск функциональности: отслеживать возникающие проблемы, участвовать в разборе инцидентов и контролировать исправления Участвовать в развитии процессов тестирования и автоматизированного покрытия совместно с командой, предлагать улучшения с учётом метрик качества Требования Глубокие знания и практический опыт тестирования мобильных приложений (Android/iOS) и веб-приложений от пяти лет Знание основных принципов, техник и видов тестирования ПО Опыт тестирования frontend, backend/API и интеграций со сторонними сервисами Умение анализировать требования, находить неточности и оценивать возможные риски Практический опыт применения AI-инструментов в тестировании и умение критически оценивать их результаты Умение сопоставлять логи, сетевые запросы и поведение приложения, локализовать проблемы на стороне клиента, backend и интеграций Внимательность к деталям, способность аргументированно оценивать качество реализованной функциональности Опыт подготовки тест-планов, чек-листов, тест-кейсов и оформления баг-репортов Владение инструментами тестирования и отладки: Postman или аналоги, снифферы трафика (Charles, Proxyman, Fiddler), инструменты Android/iOS (ADB, Logcat, Android Studio, Xcode) и DevTools браузера Самостоятельность, коммуникабельность и ответственность за результат Знание SQL и опыт работы с базами данных будут плюсом

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Продолжаем развивать платформу и ищем iOS-разработчика. Задачи Разрабатывать новые фичи и сложные технические решения Работать над оптимизацией, производительностью и масштабируемостью технических решений Реализовывать пользовательские интерфейсы, красивые анимации, заботиться о скролле и сохранять iOS-поведение приложения Взаимодействовать со смежными командами (бэкенд, дизайн, аналитика, QA) Требования Имеете опыт разработки 5+ лет на Swift, Objective-C Знаете Objective-C Самостоятельны, умеете принимать решения и нести ответственность за них Обладаете знаниями в области компьютерных наук У вас есть глубокое понимание iOS SDK-платформы и HIG Уже работали с многопоточным программированием и управлением памятью Знаете современные принципы построения архитектуры мобильных приложений Умеете и стремитесь решать сложные задачи простым и понятным способом без переусложнений Будет плюсом Опыт работы на других языках Опыт работы c нативными приложениями

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Карты — наш собственный картографический продукт, который позволят бизнесам использовать геоданные и геосервисы, а людям получать предложения, релевантные их местонахождению и поисковым запросам. Задачи Проектирование и разработка мобильных SDK Проектирование и разработка мобильного приложения Отладка и профилирование Участие в code review Написание unit, UI и интеграционных тестов Требования Опыт разработки от трёх лет Отличные знания языка Kotlin Отличные знания особенностей OC Android и Android SDK Опыт разработки UI с использованием фреймворка Jetpack Compose Kotlin Coroutines + Flow Будет плюсом Знание Android NDK.

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — группа мультимодальных контентных моделей в отделе экспериментальных технологий AI VK. Мы разрабатываем технологии глубокого понимания контента и применяем их для развития рекомендательных систем ВКонтакте. Мы строим модели, которые извлекают содержательные представления из постов, клипов, длинных видео и музыкальных треков, объединяя информацию из текста, изображения, видеоряда, речи и звука. Эти представления используются для поиска похожего контента, построения признаков, классификации и улучшения качества рекомендаций в продуктах VK. Основные направления нашей работы — базовые embedding-модели для представления контента, мультимодальные модели и контентные классификаторы. Мы исследуем современные архитектуры, обучаем собственные модели на больших внутренних датасетах и доводим их до применения в продуктовых рекомендательных системах. Позиция находится на стыке ресёрча и инженерии: от чтения статей, построения датасетов и постановки экспериментов до масштабного обучения, оптимизации инференса и проверки моделей в A/B-тестах. Стек: PyTorch YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM Распределённое обучение и multi-GPU inference Python, C++, Go Задачи Разрабатывать и обучать базовые embedding-модели для текста, изображений, видео, речи, звука и музыки Разрабатывать мультимодальные модели и контентные классификаторы Исследовать архитектуры и методы обучения представлений: metric learning, contrastive learning, self-supervised и supervised learning Строить датасеты и бенчмарки для оценки качества моделей и проводить масштабные экспериментальные исследования Адаптировать модели под задачи retrieval и рекомендательных систем Интегрировать модели в продуктовые механики рекомендаций постов, клипов, видео и музыки Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B-тесты, анализировать метрики и мониторить качество Постоянно разбирать свежие статьи и идеи из индустрии и академической среды, воспроизводить перспективные подходы и проверять их на наших задачах Настраивать пайплайны сбора и разметки данных, работать с асессорами и синтетическими данными: проектировать инструкции, контролировать качество и проводить калибровки Требования Опыт разработки, обучения и внедрения DL-моделей Уверенное знание теории машинного и глубокого обучения Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Умение проектировать корректные эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО Владение современными практиками совместной разработки с кодовыми агентами: умение эффективно декомпозировать задачи для агентных инструментов, контролировать и ревьюить сгенерированный код Умение самостоятельно разбираться в новых предметных областях, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Готовность работать как с исследовательской частью задачи, так и с её инженерной реализацией Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе Опыт работы с embedding-моделями, metric learning, contrastive learning или representation learning Опыт работы с мультимодальными моделями, VLM, audio-language моделями, video encoders или foundation-моделями Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео Опыт self-supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или нескольких узлах Опыт оптимизации DL-моделей: профилирование, квантизация, дистилляция, уменьшение размерности представлений Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков для ML-моделей Публикации на профильных ML-конференциях или сильный исследовательский бэкграунд

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Задачи Развивать компоненты AI-ассистента для VK Видео: понимание намерения, удержание контекста диалога, выбор стратегии и маршрутизация инструментов Улучшать генерацию кандидатов, semantic retrieval и reranking для поиска и персонализированных рекомендаций Работать с гибридным поиском: эмбеддинги, текстовые и структурные фильтры, поисковые API, рекомендательные модели и явные критерии пользователя Оптимизировать candidate budget и смешивание кандидатов из разных источников Обучать и дообучать модели для отдельных компонентов системы: LLM-like, reranker, query rewriting, relevance-модели Собирать и улучшать обучающие и тестовые датасеты: реальные и синтетические запросы, сложные негативные примеры, long-tail-сценарии и размеченные диалоги Создавать и поддерживать golden datasets, human-aligned evaluation и автоматические проверки качества; калибровать auto-eval по человеческой оценке Анализировать деградации, формулировать гипотезы и проверять их в воспроизводимых экспериментах Оценивать модели не только по общей метрике, но и по отдельным сценариям, категориям запросов, релевантности, разнообразию, безопасности и качеству диалога Оптимизировать latency, стоимость и использование вычислительных ресурсов при обучении и инференсе Готовить компоненты к промышленной эксплуатации: интеграция, нагрузочное тестирование, мониторинг, обработка ошибок и контроль регрессий Участвовать в offline- и online-экспериментах, подготовке A/B-тестов и интерпретации продуктовых метрик Проводить code review, документировать эксперименты и участвовать в обсуждении архитектуры и исследовательских результатов Требования Сильная теоретическая база и опыт работы в рекомендательных системах, информационном поиске, NLP/LLM; готовность работать на их пересечении Понимание устройства retrieval и ranking: embeddings, candidate generation, negative sampling, cross-encoders, reranking Знание основных offline-метрик поиска и рекомендаций: Recall@K, Precision@K, NDCG, MRR и их ограничений Опыт обучения, валидации и внедрения ML-моделей; доведённые до production либо production-like среды самостоятельно разработанные компоненты Навыки постановки воспроизводимых экспериментов, анализа ошибок и статистической интерпретации результатов Понимание жизненного цикла ML-системы: данные, обучение, inference, мониторинг, деградации и переобучение Опыт работы с большими объёмами данных и пайплайнами обработки; YT, Spark или аналогичные инструменты Базовые навыки Linux, Git, контейнеризации и работы с сервисами Будет плюсом Опыт создания LLM-приложений: tool calling, agentic workflows, RAG, structured generation Дообучение LLM или encoder-моделей: SFT, LoRA/adapters, RL Построение lexical, semantic или hybrid retrieval LLM-as-a-judge, human evaluation, построение golden datasets и калибровка автоматических оценок Оптимизация GPU-инференса, batching, quantization, model serving Опыт с распределённым обучением и промышленной ML-инфраструктурой Практика A/B-тестирования рекомендательных или поисковых моделей Мультимодальные модели, VLM, понимание видео или рекомендательные системы для медиаконтента Наличие публикаций по тематике LLM, NLP, multimodal models

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем ML-специалиста, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область - реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Разрабатывать и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе Проводить AБ эксперименты с моделями в высоконагруженной системе Оптимизировать производительность существующих алгоритмов Требования Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание алгоритмов и структур данных Уверенное владение SQL Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов человек. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Нашим продуктом пользуются на разных устройствах (мобильные, телевизоры, веб), а ещё у нас есть несколько различных приложений (выделенные приложения VK Видео, приложения соцсети ВКонтакте). Мы ищем сильных ML-инженеров, которые помогут сделать наш продукт ещё более приятным и увлекательным для пользователей. Сейчас наша команда работает над улучшением качества в разных компонентах продукта: Рекомендации в персональной ленте Ранжирование в блоке «Смотреть позже» Рекомендации в тематических витринах, например Кино, Детское, Спорт и др. Ранжирование табов тематик и блоков видео Умные пуши и др. Задачи Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования Анализировать потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B-тесты Тесно взаимодействовать с командами разработки, продуктовой аналитики и продуктовыми менеджерами Разбираться в незнакомых технологиях Принимать участие в разработке сервисов (внедрять алгоритмы в бэкенд на Java) Требования Совокупный опыт работы в ML от трёх лет Знание классических алгоритмов и принципов ML Знание алгоритмов и структур данных Уверенное владение Python, базовые знания SQL Открытость, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в сфере рекомендаций или смежных областях (поиск, реклама, маркетинг и др.) на позиции уровня Middle и выше Опыт разработки сервисов на объектно ориентированном языке (C++, C#, Java, Python и др.) или Go Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Hive, Spark, YT и др.)

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Мы строим LLM-команду, ищем людей с опытом алаймента, RAG-сценариями, ресёрч-бэкграундом в RL, умеющих рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы. Позиция на стыке ресёрча и инженерии. У нашего отдела есть огромный накопленный опыт обучения и релизов Frontier мультимодальных моделей, VLM/MMLM. Стек: YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM PyTorch, verl Python, C++, Go Задачи Разработка новых и улучшение существующих RAG-сценариев Оценка качества моделей и интеграция в продуктовые механики Деплой и оптимизация инференса моделей Сопровождение релизов: A/B-тесты, мониторинг Постоянный разбор свежих статей и идей в индустрии Настройка пайплайнов разметки, работа с асессорами и синтой: инструкция, контроль качества, калибровки Требования Опыт внедрения и сопровождения DL-моделей в продакшен Уверенное знание теории DL, алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятности и статистики Навык написания чистого кода, глубокое понимание принципов проектирования (SOLID, coupling & cohesion, etc...) Умение рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в построении поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе, бэкграунд разработки или кванты Публикации в научной среде Опыт профилирования DL-моделей, квантизация, дистилляция Опыт работы с распределённым обучением Опыт алаймента LLM, SFT, DPO/RLHF/GRPO, scaling laws, работа с агентами, синтетическими данными