Location: Санкт-Петербург
Если у вас есть опыт в строительной отрасли и вы умеете анализировать бюджеты, эта вакансия для вас. Вы будете работать с финансовыми моделями, оценивать затраты на строительство и искать способы их оптимизации. Откликайтесь, если хотите развиваться в сфере урегулирования задолженности девелопмента и влиять на эффективность проектов!
Обязанности
* анализ отчетности организации. Подготовка/анализ прогнозной финансовой модели
* анализ расходной части отчета о прибылях и убытках компании-застройщика
* оценка бюджета строительства коммерческой и жилой недвижимости
* сравнение рыночных оценок и нормативных баз с фактическими затратами на строительные материалы, оборудование и работы
* поиск стоимости материалов и оборудования в сети Интернет, запрос и получение стоимости у производителей строительных материалов/подрядных организаций
* коммуникация с компаниями-застройщиками, формирование запросов на получение первичной документации
* анализ расхождение фактических и рыночных значений
* консолидация расчетов и результатов интеллектуальной деятельности.
Требования
* высшее образование
* опыт работы в строительной отрасли / компании-застройщике не менее 3-х лет
* опыт работы в производственно-техническом отделе / проектном институте приветствуется
* релевантный опыт работы инженером-сметчиком в компании-застройщике будет преимуществом
* практическое применение рыночных расценок и сметно-нормативной базы при расчете стоимости материалов, оборудования и строительных работ коммерческой и жилой недвижимости
* навык формирования наглядных структурированных файлов MS Office с расчетами и результатами интеллектуальной деятельности
* глубокое понимание принципов анализа финансовой отчетности компании
* понимание принципов формирования расходной части отчетности компании-застройщика
* знание классификации жилой недвижимости
* знание сметно-нормативной базы
* приветствуется опыт работы в банковской сфере.
Условия
* работу в команде высококвалифицированных специалистов
* официальное оформление с первого дня
* оклад, квартальную, годовую премию и ежегодный пересмотр зарплаты
* программу адаптации и помощь руководителя на старте
* работа со всеми отраслями бизнеса и широкая линейка продуктов
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальную систему онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста
* корпоративную пенсионную программу
* 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.
* место работы: Санкт-Петербург, ул. Красного Текстильщика, д.2
Workplace: hybrid
Обязанности
Организовать и провести реорганизацию процессов разработки, тестирования и эксплуатации с целью повышения скорости вывода новых продуктов и функций на рынок (сокращение Time‑to‑Market не менее чем на 30% в течение первого года);
Обеспечить непрерывную стабильность и отказоустойчивость всех ИТ‑сервисов и критических бизнес‑приложений, внедрив практики SRE (Service Level Objectives, Error Budgets, автоматическое восстановление);
Разработать и внедрить систему управления стоимостью владения (TCO) для всех решений — включая инфраструктуру и эксплуатационные расходы. Добиться снижения совокупных затрат без потери производительности;
Выстроить партнёрские отношения с бизнес‑подразделениями: участвовать в формировании продуктового бэклога, приоритизировать задачи исходя из их вклада в выручку и операционную эффективность;
Реализовать утверждённую ИТ‑стратегию, переведя её из документов в конкретные дорожные карты с квартальными планами и измеримыми показателями;
Внедрить современные практики CI/CD, контейнеризации, инфраструктуры как код (IaC) и автоматизированного мониторинга, обеспечив возможность частых (ежедневных/еженедельных) релизов с сохранением качества;
Управлять командой численностью от 20 инженеров (разработка, QA, DevOps, администрирование), проводить ротацию, обучение и переквалификацию сотрудников в соответствии с новыми задачами;
Разработать систему метрик (DORA, утилизация ресурсов, MTTR, частота релизов) и регулярно отчитываться перед топ‑менеджментом о прогрессе.
Условия работы
Официальное оформление с белой ЗП, полугодовые премии по результатам работы;
Удобный офис м. «Добрынинская» БЦ «Оазис»;
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.
Профессиональные навыки
Опыт руководства технической командой размером 20+ человек (включая распределённые или смешанные группы) не менее 5 лет;
Подтверждённые кейсы успешной трансформации процессов разработки и эксплуатации, сопровождавшиеся измеримым ускорением доставки и ростом бизнес‑показателей;
Практический опыт оптимизации стоимости владения ИТ‑решений (облака, on‑premise, внешние сервисы) с документально зафиксированной экономией;
Глубокое понимание современных архитектурных подходов (микросервисы, event‑driven, API‑first) и инструментов управления релизами (Kubernetes, Terraform, GitHub Actions / GitLab CI, мониторинг на базе Prometheus/Grafana);
Навык ведения переговоров и согласования бюджетов с финансовыми и продуктовыми службами — умение переводить технические задачи на язык бизнес‑рисков и прибыли;
Опыт разработки и реализации ИТ‑стратегии в компаниях с высокими требованиями к надёжности (финтех, ритейл, маркетплейсы будет преимуществом).
Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
Мы запускаем новый ML-продукт Promo Advisor-интеллектуальную систему для моделирования и выбора оптимальных параметров промоакций
Решение позволит еще до запуска промо оценивать различные сценарии по продажам, выручке и марже, а также подбирать оптимальные условия с учетом бизнес-ограничений. Наша цель - сделать управление промо более точным, прозрачным и эффективным с помощью аналитики и машинного обучения.
Ищем Senior Data Analyst, который поможет исследовать данные, проверять гипотезы и вместе с ML-командой оценивать качество моделей и бизнес-эффект принимаемых решений
Задачи
Исследовать данные и находить закономерности, влияющие на эффективность промоакций
Формулировать и проверять гипотезы совместно с ML-командой
Анализировать результаты ML-моделей и искать возможности для повышения их качества
Проектировать и проводить A/B-тесты: определять метрики, оценивать результаты и интерпретировать эффект
Разрабатывать аналитические витрины и дашборды в Superset
Оценивать влияние промо-решений на ключевые бизнес-показатели
Наш стек Python, SQL, Superset, Airflow, S3, Hadoop
Требования
Отличное знание SQL и опыт работы с большими объемами данных
Уверенное владение Python для анализа данных
Хорошее понимание статистики, методов проверки гипотез и A/B-тестирования
Практический опыт работы с ML-алгоритмами и метриками качества моделей
Опыт работы с Superset
Будет плюсом
Опыт работы с PySpark
Опыт решения задач ценообразования, промоаналитики или прогнозирования спроса
Понимание процессов офлайн-ритейла
Условия
Возможность создавать новый ML-продукт с нуля и напрямую влиять на бизнес-результат
Работа на стыке аналитики, машинного обучения и управления промо
Реальные данные большого ритейла и задачи с высоким бизнес-эффектом
Команда аналитиков, Data Scientists и ML-инженеров, ориентированная на быстрый запуск и развитие продукта
Формат работы
Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
География найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
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.
Wildberries Банк — новый, динамичный и технологичный банк, созданный на базе экосистемы Wildberries. Мы делаем финансы простыми, безопасными и по-настоящему удобными для каждого. Мы отказались от устаревших legacy-систем и ведём разработку современной, масштабируемой платформы с нуля. Наши решения проектируются с учётом высоких нагрузок.
Обязанности
Распределять задачи между группами, согласовывать приоритеты и ресурсы, контролировать сроки и результат. Подбирать сотрудников, давать обратную связь и планировать развитие навыков;
Лично диагностировать сложные сбои, проверять код автоматизации, конфигурации и процессы поставки ПО. Поддерживать инженерную практику и обучать команду на реальных задачах;
Развивать надёжность, наблюдаемость и автоматизацию. Планировать мощности, модернизацию и устранение технического долга;
Проверять готовность сервисов к эксплуатации, зависимости, планы внедрения, отката и восстановления. Координировать изменения нескольких команд;
Организовывать восстановление и разбор причин инцидентов. Проверять сценарии восстановления и выполнение мер против повторных сбоев;
Планировать расходы отдела, контролировать поставщиков, риски и показатели. Обеспечивать актуальность инструкций и выполнение согласованных требований безопасности
Требования
Опыт управления инженерами: планирование, подбор, обратная связь, развитие, контроль результата;
Linux и Kubernetes: умение диагностировать процессы, ресурсы, сеть, запуск и состояние контейнеров; работать с конфигурациями и Docker, понимать Helm;
Поставка ПО: Git, GitLab CI, непрерывная интеграция и поставка ПО (CI/CD), управление конфигурациями и развёртыванием через Git;
Практический опыт Terraform или Ansible;
Практика Prometheus и Grafana для мониторинга; анализ журналов, понимание трассировки запросов;
Сетевые протоколы (TCP/IP), система доменных имён (DNS), веб-протоколы (HTTP/HTTPS), балансировка транспортного и прикладного уровней (L4/L7);
Показатели уровня обслуживания (SLI), целевые уровни (SLO), бюджет ошибок;
Архитектура приложений и реляционных баз данных, интеграции, очереди, кэш и виртуализация;
Инциденты, проблемы, изменения, конфигурации и документация. Проверка допуска к эксплуатации, план отката, подтверждение восстановления и выполнение корректирующих мер.
Условия
Обучение и развитие: собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Комфортная рабочая среда: современные офисы, 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: 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
Руководить колонной и контролировать работу подчинённых: механика, инженера БДД и водителей;
Контролировать выпуск ТС на линию: предрейсовые и послерейсовые осмотры, инструктажи, техническое состояние;
Контролировать сроки ТО и ремонта, а также качество работ;
Работать с СТО: заявки, заказ-наряды, контроль нормо-часов и сроков выхода ТС из ремонта;
Контролировать расход ТМЦ (шины, АКБ, ГСМ) и предотвращать простои техники;
Вести документацию: путевые и ремонтные листы, бортовые журналы, электронные таблицы;
Готовить отчётность по работе колонны и взаимодействовать со смежными подразделениями.
Требования
У вас высшее техническое образование и опыт на автотранспорте от 3 лет (или среднее специальное + от 5 лет);
Есть опыт руководства автоколонной от 3 лет;
Есть опыт с тягачами и полуприцепами - обязательно;
Есть опыт работы с СТО и знание нормо-часов - обязательно;
Знаете ФЗ о БДД, ПДД, Устав автотранспорта, режим труда и отдыха водителей;
Уверенно владеете Excel/Google Sheets.
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.
WB Такси развивает экосистему сервисов для клиентов, водителей и операторов поддержки. Мы уже запустили сервис в Беларуси и масштабируемся на рынок РФ и страны СНГ.
Обязанности
Сопровождать инфраструктуру, планировать нагрузку, поддерживать развёртывание и рост;
проводить работы по устранению проблем, повышению отказоустойчивости и масштабируемости;
взаимодействовать с разработчиками, автоматизировать процессы;
покрывать системы метриками и мониторингом, постоянно работать над улучшением observability;
разрабатывать роли, плэйбуки и развёртывать сервисы с помощью ansible;
развивать и поддерживать существующий CI/CD.
Требования
Опыт работы DevOps инженером от 5 лет;
опыт эксплуатации серверов приложений и серверов БД;
знание основных DevOps практики;
представление об устройстве сетей, ОС и БД;
опыт работы с Linux (Debian), Gitlab CI, Ansible, Grafana, Prometheus, Docker, Kubernetes, Helm, MongoDB, PostgreSQL, Kafka.
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.
— Проектирование, разработка и аудит смарт-контрактов на Solidity для экосистемы Lagrange. — Реализация протоколов взаимодействия между сетями (cross-chain) и систем верификации ZK-доказательств.
Задачи:
— Проектировать, разрабатывать и поддерживать backend-сервисы и REST API на C# и .NET
— Развивать frontend-приложения на современных JavaScript/TypeScript-фреймворках
— Проектировать и использовать API, интегрировать сторонние и локальные российские сервисы
— Разворачивать и эксплуатировать приложения в облаке (Azure/AWS или российские облачные провайдеры)
— Писать чистый, тестируемый и документированный код, участвовать в код-ревью
— Работать в связке с продакт-менеджерами, дизайнерами, QA и DevOps-инженерами
— Находить и устранять проблемы производительности, надёжности и безопасности
— Участвовать в поддержке CI/CD и инфраструктуры как кода
Требования:
— 2-4 года коммерческого опыта с C# и .NET (ASP.NET Core)
— Уверенное понимание ООП, SOLID, паттернов проектирования и чистой архитектуры
— Опыт работы с реляционными БД (SQL Server / PostgreSQL) и ORM (EF Core)
— Опыт разработки frontend-приложений на React или Angular (TypeScript)
— Базовое понимание облачных платформ (Azure/AWS): вычисления, хранение, сети
— Знакомство с Docker и контейнеризацией
— Опыт работы с REST API, асинхронным программированием и очередями сообщений
— Уверенное владение Git и командными процессами разработки
— Свободный русский язык (устная и письменная речь) - обязательное требование для ежедневной работы с командой и заказчиками
— Английский на уровне чтения технической документации (A2/B1+)
Будет плюсом:
— Опыт интеграции с российскими сервисами и системами (1С, ЭДО, платёжные провайдеры, SMS/email-шлюзы)
— Опыт работы с российскими облачными провайдерами (Yandex Cloud, VK Cloud, Selectel)
— Опыт с микросервисами и распределёнными системами
— Знание Kubernetes
— Опыт с CI/CD (GitLab CI, TeamCity, Azure DevOps, GitHub Actions)
— Знакомство с NoSQL-базами (MongoDB, Redis, Cosmos DB)
— Понимание observability (логирование, метрики, трассировка)
— Опыт автоматизированного тестирования (xUnit/NUnit, Jest, Playwright/Cypress)
Условия:
— Конкурентная зарплата в рублях, обсуждается по результатам интервью, регулярный пересмотр
— Полностью удалённая работа
— Оплачиваемый отпуск, оплачиваемые больничные
— Дружная русскоязычная команда, код-ревью и менторство
Location: Москва
Workplace: Офис, Гибридный
Наша команда занимается созданием процедур калибровки сенсоров во время сборки и техобслуживания автономных автомобилей. Вам предстоит улучшать и масштабировать механизмы поддержания скалиброванности во время эксплуатации и систему её мониторинга.
Для качественной и стабильной работы систем распознавания и локализации автономного транспорта необходимо иметь хорошо скалиброванные сенсорные данные. Важно с большой точностью вычислять положение лидаров, камер, радаров, акселерометра и гироскопа друг относительно друга и относительно корпуса автомобиля, а также определять внутренние свойства отдельных датчиков, такие как параметры кривизны линз камер. Созданием процедур калибровки сенсоров во время сборки и техобслуживания, а также механизмов поддержания скалиброванности во время эксплуатации и занимается команда калибровок.
Обязанности
Улучшение и масштабирование системы мониторинга скалиброванности флота
Флот автономного транспорта продолжает расти экспоненциально, а каждый автономный автомобиль присылает гигабайты сенсорных данных в минуту. Чтобы удерживать весь флот в скалиброванном состоянии, эти данные нужно непрерывно обрабатывать на кластере: отбирать пригодные участки проездов, запускать тяжёлые алгоритмы и собирать метрики скалиброванности по каждому автомобилю и по флоту в целом. Вы будете развивать эту систему: повышать пропускную способность и отказоустойчивость пайплайнов и масштабировать инфраструктуру под растущий флот.
Инструменты диагностики раскалибровки
Когда метрики показывают, что с калибровкой автомобиля что-то не так, нужно быстро понять причину: сбой сенсора, неудачный проезд или деградация самого алгоритма. Для этого команде и инженерам эксплуатации нужны удобные инструменты диагностики и визуализации. Вы будете развивать эти инструменты: строить дашборды для анализа и разбора отдельных раскалибровок.
Автоматическая докалибровка сенсоров во время эксплуатации
Основная задача: вернуть сенсоры в скалиброванное состояние автоматически, не отправляя автомобиль на техобслуживание. В отличие от заводской калибровки, докалибровка работает на данных из реальных проездов, в неконтролируемых условиях, с шумами и выбросами. Необходимо повышать точность и устойчивость применения докалибровки, бороться с накоплением дрифта из-за систематических вычислительных ошибок.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале
Yandex for Backend
Требования
* Пишете на Python и С++
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Готовы разбираться в сложной предметной области
* Настраивали облачные пайплайны обработки данных
Будет плюсом
* Работали с высоконагруженными системами обработки больших данных
* Знакомы с инфраструктурой Яндекса: YT, YQL, Nirvana, Monium
Проработка решений для новых бизнес-задач заказчиков и развитие облачной платформы; Развитие технических компетенций смежных команд: проведение демонстраций, консультрование;
Сейчас мы ищем менеджера по работе с клиентами, который возьмёт на себя коммерческую коммуникацию с заказчиками и поможет нам развивать это направление. Чем предстоит заниматься Принимать входящие звонки, заявки с сайта и обращения по электронной почте.
Автоотклики