Вакансии

Location: Москва Workplace: гибкий Команда Движка подбора отвечает за подбор рекламных объявлений в реальном времени. Важной компонентой подбора являются профили пользователей. Эта высоконагруженная компонента позволяет подбирать максимально релевантную рекламу. Ищем инженера в команду по техническому развитию данной компоненты. Задачи Разработка и оптимизация компонент серверной части на Go Профилирование и оптимизация работы с БД Участие в разработке архитектурных решений Обеспечение высокой производительности и надёжности сервисов подбора рекламы Взаимодействие с другими группами разработки для обеспечения интеграции и совместимости различных компонент системы Требования Уверенное владение Go, опыт создания и эксплуатации высоконагруженных сервисов Опыт самостоятельного проектирования сервисов и API, понимание компромиссов между производительностью, надёжностью и сложностью сопровождения Хорошее понимание конкурентной обработки, многопоточности, сетевого взаимодействия и управления ресурсами Знание принципов распределённых систем: партиционирование, репликация, согласованность данных, идемпотентность и гарантии доставки событий Опыт работы с базами данных и кешами, умение выбирать хранилище под профиль нагрузки и требования к задержкам Практический опыт работы с Kafka: проектирование топиков и партиций, настройка producers и consumers, понимание consumer groups и гарантий доставки событий Опыт работы с Redis для кеширования, хранения оперативных данных и счётчиков; понимание TTL, политик вытеснения и атомарных операций Практический опыт профилирования, нагрузочного тестирования и диагностики проблем в продакшене Опыт работы с Linux, Docker, Git, автоматизированным тестированием и CI/CD Будет плюсом Опыт работы с YT Знание С++ на уровне чтения и анализа кода

-Тестирование программного обеспечения, включая подготовку тестовых данных и сценариев тестирования. -Написание тестовой документации (тест-план, тест-кейсы, отчеты о проведении тестирования и т.п.).

We're looking for a Product Designer to invent the future of AI-powered work tools. In this role, you will Work on early feature definition, and sit shoulder to shoulder with engineers to ship features and market them to the world.

— настроить внедряемую платформу Mindbox; — сегментировать клиентскую базу;

About the role As a Senior Product Manager on the PDF Expert team, you will own a product area end-to-end: identify high-impact opportunities, lead discovery, align cross-functional teams, and drive initiatives from idea to launch and measurable impact.

Own the retention and health of a portfolio of high touch customers. Track leading indicators (Fin resolution rate, involvement, CSAT, adoption breadth, stakeholder engagement), flag risk early, and run mitigation plans to secure renewals in partnership with Account Management.

Автоматизация жизненного цикла серверов‍. Вам предстоит развивать систему эксплуатации инфраструктуры Yandex Cloud: заменять ручные операции автоматикой — от ввода и вывода серверов до бесшовного обновления ОС на всём кластере.

Location: Москва Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени. Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям. Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель. В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных. Обязанности * постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха * организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений * анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата * разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM) * поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута * прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии * тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам * описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами * подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента * передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами * оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии * ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения. Требования * высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях * опыт работы с различными LLM * опыт разработки агентов * 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow) * глубокое знание SQL и оптимизации запросов * опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса * глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения * знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса. Будет преимуществом: * опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками * понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков * наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций * опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере * навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ищем сотрудника в Трайб "Лояльность" Ждем именно тебя! Обязанности Задачи: * подбор, onboarding, развитие и мотивация инженеров (разработчиков, QA, аналитиков) * организация рабочего процесса (Agile/Scrum), распределение задач, соблюдение сроков и бюджета * техническое лидерство: принятие архитектурных решений, контроль за качеством кода и техническим долгом * взаимодействие с продукт-менеджерами, дизайнерами и другими стейкхолдерами для формирования roadmap * оценка производительности команды (метрики velocity, качества), отчетность руководству. Требования Мы ждем от кандидата: * высшее образование * опыт коммерческой разработки от 6+ лет и опыт руководства командой от 3 лет (30+ человек) * глубокие технические знания в стеке технологий компании (например, Java/Python/Go) * опыт работы с системами лояльности * понимание принципов Agile и современных практик разработки * навыки управления проектами, планирования и решения проблем * умение выстраивать процессы. Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия Что мы предлагаем: * офис на станции метро Кутузовская * формат работы офисный * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Factory is looking for a Technical Enablement Manager to build technical enablement programs across the customer lifecycle.

Изучать строительные и производственные процессы, нормативные документы и существующие практики работы. Выявлять потребности и ограничения заказчиков, пользователей, инженеров, технологов и других экспертов.

Развивать базу: монтажные и строительные организации, проектировщики, промышленные предприятия. Готовить КП по спецификациям объектов: номенклатура, объёмы, аналоги и замены.

Вести проекты внедрения Платформы мониторинга: от этапов пресейла, обследования и формирования требований до запуска решения в промышленную эксплуатацию. Вести проекты дальнейшего развития и эксплуатации внедренных решений.

We are looking for a Dynamics 365 CE/CRM Consultant to technically lead complex consulting and implementation initiatives involving Microsoft Dynamics 365 Customer Engagement and CRM. Design complex solutions integrating Dynamics 365 CRM, Customer Experience, and business process modeling.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим единую в VK платформу данных, где центральная команда DWH выступает провайдером надёжной инфраструктуры, удобных инструментов и стандартов. За сами данные, бизнес-логику и ETL-пайплайны непосредственно отвечают бизнес-юниты. В нашей команде уже есть выделенный Продукт DWH, который развивает Дата-каталог и внутренний фреймворк OneETL. Мы ищем Data Governance Lead, который возглавит методологическую и организационную часть управления данными. Ваша цель — сделать так, чтобы в условиях децентрализованного управления данные компании оставались прозрачными, чистыми, безопасными и приносили максимальную ценность бизнесу, а юнитам было удобно и выгодно соблюдать правила игры. Задачи Разработка стандартов и методологии: Разработка и внедрение единой «конституции данных» (политики, регламенты, стандарты моделирования и документирования), обязательной для всех бизнес-юнитов Классификация данных по уровням критичности (Tier-1, Tier-2) и формирование SLA по качеству данных для каждого уровня Классификация данных на наличие Персональной информации, разметка на необходимость данных для аудиторов Развитие федеративного управления и аудит: Разработка и внедрение системы метрик «здоровья данных» ( Data Health Dashboard ): мониторинг процента описанных таблиц, покрытия DQ-тестами и критичных инцидентов в разрезе юнитов Проведение регулярных аудитов зрелости управления данными в юнитах, подсвечивание «слепых зон» и помощь командам в их устранении Верхнеуровневый контроль кросс-доменных изменений, чтобы минимизировать риски нарушения связей (Data Lineage) между юнитами Проектирование требований к контенту DG-инструментов Выступление в роли главного бизнес-заказчика для Продакта DWH на доработку Дата-каталога и фреймворка OneETL (формирование требований к метаданным, логике сквозного Data Lineage, ролевым моделям доступа) Формирование требований к библиотекам и шаблонам проверок качества данных (Data Quality Framework), которые Продакт DWH внедряет в OneETL Менторство юнитов и построение дата-комьюнити: Формирование и координация распределённой сети Data Stewards (стюардов данных) на стороне бизнес-юнитов: обучение, онбординг, фасилитация регулярных встреч и синхронизаций Популяризация культуры бережного отношения к данным (Data Literacy) в компании: проведение воркшопов, митапов, написание понятных гайдов и инструкций для аналитиков и инженеров юнитов Управление командой из трёх-четырёх дата-аналитиков Требования Опыт работы: от 3–5 лет в сфере Data Governance, Data Management или системного/дата-анализа в технологических компаниях с крупным DWH Понимание современных дата-архитектур: вы чётко понимаете разницу между Data Lake, классическим DWH и концепцией Data Mesh. Знаете, как устроены современные ETL/ELT процессы (идеально, если знакомы со стеком на базе dbt, Airflow/Dagster) Опыт работы с DG-инструментами: понимание принципов работы современных Data Catalog систем (например, DataHub, OpenMetadata, Alation, Collibra) и фреймворков качества данных (Great Expectations, Soda и так далее) Продуктовое мышление: вы умеете подходить к регламентам не с точки зрения «написать 100-страничный документ в Word», а с точки зрения удобства для конечного пользователя (инженера или аналитика юнита) Сильные навыки дипломатии (Soft Skills): умение договариваться, аргументированно отстаивать позицию перед лидерами бизнес-юнитов, продавать ценность порядка командам, у которых «горит» коммерческий бэклог Будет плюсом Опыт написания SQL-запросов и понимание Python на уровне, достаточном для того, чтобы разговаривать с инженерами юнитов на одном языке Успешный опыт внедрения Data Governance с нуля

· Владеть родительским приложением и бэкендом: привязка устройства, аккаунты, родительский контроль, история активности, удаление данных.

🟠Turn business needs into system requirements, user stories and acceptance criteria. 🟠2.5+ years as a Business Analyst, System Analyst, Product Owner or Product Manager.

• 3+ года в B2B SaaS и кейсы, где вы сами нашли проблему, выпустили решение и сдвинули метрику.