Вакансии

— Разработка и актуализация технической документации на всех этапах жизненного цикла продукта: от эскизного проекта до серийного производства и сопровождения. — Оформление конструкторской документации в соответствии с ЕСКД.

Хотите оказаться на передовой технологического прогресса и тестировать технологии будущего? Мы ищем увлечённого и ответственного водителя в Сочи (Сириус), готового принять участие в испытаниях автономных систем и помогать инженерам делать поездки безопаснее. Если вы любите автомобили, открыты инновациям и хотите расти внутри масштабного проекта, ждём ваш отклик! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

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: Комбинированный Мы ищем ML-инженера в команду рекомендаций Ленты социальной сети Одноклассники. Команда развивает персонализацию постов, фотографий и видео, повышает вовлечённость пользователей, помогает авторам находить свою аудиторию и делает Ленту более разнообразной. Задачи Разработка факторов и моделей ранжирования Обучение и внедрение ML-моделей в production Развитие высоконагруженных сервисов рекомендаций Проведение и анализ A/B-тестов Требования Опыт работы ML-инженером от двух лет Знание алгоритмов машинного обучения и принципов построения рекомендательных систем Опыт промышленной разработки на Java Понимание принципов работы высоконагруженных систем Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем и моделей ранжирования Опыт проведения и анализа A/B-тестов Опыт работы с YTsaurus, CatBoost, Spring и Java

Location: Москва Workplace: Офисный Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься end-to-end развитием киносериальных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев Задачи Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Требования Руководили ML-командой не менее двух лет Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++ Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Имеете опыт работы с большими данными Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации

Location: Москва Workplace: гибкий MAX — это цифровая платформа от VK, в которую интегрированы мессенджер, мини-приложения, нейропомощник, платёжный сервис и конструктор чат-ботов. Вместе мы делаем суперприложение, которое будет закрывать любые повседневные задачи человека: от звонка другу и просмотра погоды до оплаты парковки, записи в поликлинику и бронирования столика в ресторане. Наша команда создаёт ключевую инфраструктуру для верификации пользователей для всех сервисов группы. Сейчас мы в активной фазе: строим с нуля единый сервис верификации, который заменит 15-летнее legacy на Perl. Это критически важный узел, через который проходят каскады проверок: SMS, Mobile ID, MAX, Telegram и Flash-calls. Параллельно мы развиваем транспорт для доставки Push-уведомлений на миллионы Android-устройств. Нам нужен сильный инженер, который готов не только проектировать архитектуру, но и задавать стандарты кода, писать его и развивать команду из 14 человек. Наш стек: Язык — Go Брокеры и хранилища — Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, YT, Redis Инфраструктура — VK OneCloud Задачи Развитие SMS-Gate, VKCM и других проектов подразделения Перенос логики с Perl-систем на современный стек без деградации сервиса Реализация сложной логики выбора каналов доставки (SMS/Call/Push/Messenger) для оптимизации стоимости и конверсии Тюнинг метрик и создание алертов на основе данных в VictoriaMetrics и Grafana Ревью кода, менторство разработчиков и внедрение стандартов разработки в команде Оптимизация CI/CD пайплайнов и работа с техническим бэклогом (сокращение техдолга — наш приоритет) Требования Опыт от 3–5 лет коммерческой разработки на Go Опыт проектирования распределённых систем, работающих под высокой нагрузкой (Highload) Глубокие знания PostgreSQL, Redis и опыт работы с Kafka (понимание специфики партиций, репликации и гарантий доставки) Умение не просто «смотреть графики», а самостоятельно настраивать сбор метрик и алертинг Желателен опыт управления командой или менторства. Способность аргументированно защитить техническое решение Спокойное отношение к чтению старого кода для его последующей замены, а также к работе с новым для себя стеком технологий Готовность работать в гибридном или офисном режиме работы Будет плюсом Опыт работы с Push-сервисами или телеком-протоколами Опыт в переговорах с техническими партнёрами (операторы связи, вендоры и др.)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы создаём платформу персонализации для всех продуктов VK. На нашей инфраструктуре работают рекомендательные системы, поиск и реклама крупнейших продуктов компании, масштаб которых достигает 300 млн пользователей и почти миллиарда единиц контента. Немного о нашем масштабе: 1 млн vCPU вычислительных мощностей Сотни тысяч персональных подборок в секунду Более 300 инженеров из продуктовых команд используют нашу платформу, большинство из них — ML-инженеры Tier A, доступность более 99,99%. Мы умеем строить отказоустойчивые real-time системы и обеспечивать их работу под огромной нагрузкой Наша миссия — сделать платформу, на которой продуктовые команды могут быстро воплощать идеи, экспериментировать и растить метрики, не задумываясь о сложности инфраструктуры. При этом платформа должна эффективно работать даже в масштабах крупнейших интернет-продуктов. Наш технологический стек: Java (99% кодовой базы), C++ и Python для GPU-сервисов. Активно используем экосистему распределённых вычислений YTsaurus и разрабатываем собственные инфраструктурные решения. Задачи Мы ищем Team Lead в одну из команд платформы персонализации, которая отвечает за инфраструктуру поисковых сценариев. Один из главных инженерных вызовов в поиске — найти оптимальный баланс между потреблением RAM и CPU. Поисковые системы предъявляют особенно высокие требования к полноте данных, скорости их доставки и эффективности индексации. При этом важно обеспечивать предсказуемую производительность и эффективно использовать вычислительные ресурсы. В команде мы разрабатываем собственное реплицированное in-memory хранилище, технологии индексации контента и инфраструктуру для поисковых сценариев. Вам предстоит: Руководить командой инженеров: развивать сотрудников, участвовать в найме и отвечать за результаты команды Определять техническое развитие команды и принимать архитектурные решения Развивать технологии хранения и индексации данных, оптимизировать производительность и использование ресурсов Пример задачи, над которой работаем прямо сейчас: Реализовать персонализированное ранжирование поисковой выдачи, используя возможности платформы персонализации Почему у нас интересно: Масштаб, который редко встречается. Здесь даже небольшое архитектурное решение может влиять на миллионы пользователей и потребление тысяч CPU Сложные инженерные задачи. Мы не просто интегрируем готовые технологии, а создаём собственные решения для хранения, обработки и доставки данных в реальном времени Влияние на продукты. Результатами нашей работы пользуются более 300 инженеров продуктовых команд, а сама платформа лежит в основе ключевых продуктов VK Сильная инженерная экспертиза. Мы умеем строить системы с доступностью более четырёх девяток и постоянно работаем над тем, чтобы делать их быстрее, надёжнее и эффективнее Требования Опыт руководства инженерной командой, включая people management Уверенное знание Java или опыт разработки на другом современном языке с готовностью перейти на Java Хорошее понимание алгоритмов и структур данных Интерес к распределённым системам, большим данным и высоконагруженным сервисам. Опыт работы с ними будет преимуществом Любовь к технически сложным задачам, оптимизации кода и поиску эффективных решений Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем Знакомство с машинным обучением и инфраструктурой для ML

Location: Москва Workplace: гибкий Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете — по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Миллионы RPS и петабайты данных — главные вызовы для бэкенда ВКонтакте.Core Backend — это слой продуктовой инфраструктуры, который лежит в основе и позволяет разным командам двигаться вперёд, не решая одни и те же задачи.Мы ищем инженера, который хочет решать сложные задачи и напрямую влиять на архитектуру ВКонтакте. Задачи проектирование и реализация новых Go-сервисов для распила монолита; оптимизация нагрузки и потребления ресурсов существующих сервисов; переход на современные open-source базы данных; повышение надёжности ВКонтакте. Примеры конкретных задач в работе: сервис статистики для авторов. Единая точка входа для работы со статистикой. Обрабатывает около миллиона событий в секунду, связанных с взаимодействием с контентом, и отображает её в личных кабинетах авторов практически в реальном времени; Лайки и реакции. Единый сервис для простановки лайков и реакций для любых сущностей. Архив объёмом в триллион лайков, миллионы чтений и тысячи записей в секунду; Комментарии. Единый сервис для работы с комментариями к любым сущностям — посты/видео/клипы. Унифицированная и настраиваемая логика для лёгкой интеграции в любой продукт; редизайн платформы сообщений: миграция триллионов сообщений с специфичных, сильно кастомизированных движков на современный open-source стек с выделением переиспользуемого core backend-слоя. Требования владение Go уверенное; опыт работы с высоконагруженными сервисами и проектирования отказоустойчивых решений; опыт работы с несколькими популярными open-source решениями: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Cassandra, ClickHouse, Kafka или аналогами. Будет плюсом знание PHP; опыт оптимизации вычислений и хранения данных; опыт работы с YTsaurus.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы в VK Коммуникации создаём ключевую инфраструктуру для верификации пользователей для всех сервисов группы. Сейчас мы в активной фазе: строим с нуля единый сервис верификации (SMS-Gate), который заменит 15-летнее legacy на Perl. Это критически важный узел, через который проходят каскады проверок: SMS, Mobile ID, MAX, Telegram и Flash-calls. Параллельно мы развиваем VKCM — транспорт для доставки пуш-уведомлений на миллионы Android-устройств. Нам нужен сильный инженер, который готов не только проектировать архитектуру, но и задавать стандарты кода, писать его и развивать команду из 14 человек. Ваши решения повлияют на то, как миллионы пользователей получают уведомления каждый день. Наш стек: Язык: Go Брокеры и хранилища: Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, YT, Redis Инфраструктура: VK OneCloud Задачи Создание архитектуры нового SMS-Gate, развитие VKCM и других проектов подразделения Перенос логики с Perl-систем на современный стек без деградации сервиса Реализация сложной логики выбора каналов доставки (SMS/Call/Push/Messenger) для оптимизации стоимости и конверсии Тюнинг метрик и создание алертов на основе данных в VictoriaMetrics и Grafana Ревью кода, менторство Senior-разработчиков и внедрение стандартов разработки в команде Оптимизация CI/CD пайплайнов и работа с техническим бэклогом (сокращение техдолга — наш приоритет) Требования Опыт от 3–5 лет коммерческой разработки на Go Опыт проектирования распределённых систем, работающих под высокой нагрузкой (Highload) Глубокие знания PostgreSQL, Redis и опыт работы с Kafka (понимание специфики партиций, репликации и гарантий доставки) Умение не просто «смотреть графики», а самостоятельно настраивать сбор метрик и алертинг Желателен опыт управления командой или менторства. Способность аргументированно защитить техническое решение Спокойное отношение к чтению старого кода для его последующей замены. Отсутствие боязни работать с новым для себя стеком технологий Будет плюсом Опыт работы с пуш-сервисами или телеком-протоколами Опыт в переговорах с техническими партнёрами (операторы связи, вендоры и др.)

Location: Москва Workplace: гибкий Мы ищем тимлида в направление разработки VK Pay — человека, который сможет одновременно развивать команду, принимать технические решения и вместе с продуктом отвечать за развитие B2C-платёжных сервисов. Это роль для сильного технического лидера с управленческим опытом, которому интересно не только руководить командой, но и погружаться в архитектуру, пользовательские сценарии и развитие продукта. Команда отвечает за развитие платёжного окна и связанных с ним SDK, которые используются в различных B2C-сценариях экосистемы VK. При этом VK Pay — полноценный продуктовый и технологический контур: команда работает с платёжной инфраструктурой, интеграциями с платёжными сервисами и внутренними системами, требованиями безопасности и регуляторики. В зоне ответственности команды: Развитие платёжного окна Развитие и поддержка SDK Интеграция новых способов оплаты Адаптация платёжного решения под различные пользовательские сценарии Тиражирование решения внутри проектов группы компаний VK Повышение надёжности, безопасности и качества продукта Задачи Руководить командой разработки из ~9 специалистов: Backend, Frontend и SDK Планировать работу команды, управлять приоритетами и отвечать за результат Развивать сотрудников: проводить 1:1, участвовать в найме, онбординге и оценке Определять техническое направление, участвовать в архитектурных решениях и развитии Legacy Развивать платёжное окно и SDK, участвовать в создании и интеграции новых платёжных сценариев Работать с продуктом: уточнять требования, предлагать решения и учитывать пользовательские сценарии Участвовать в формировании Roadmap и взаимодействовать со смежными командами Требования Опыт руководства командой разработки из 8–12 человек, в том числе несколькими подкомандами (Backend/Frontend/SDK) Опыт найма, онбординга, развития и оценки инженеров (в том числе performance review) Навыки планирования и оценки трудозатрат, работы с бэклогом, ретро и роадмапом Глубокий бэкграунд в backend-разработке высоконагруженных сервисов (желательно платежи/финтех) Понимание микросервисной архитектуры, Kubernetes, CI/CD, SRE-практик (мониторинг, алерты, инциденты) Понимание B2C-продуктовых сценариев: платежи, покупки, SDK, клиентские интеграции Опыт обеспечения отказоустойчивости: DRP, резервирование ДЦ, disaster-алерты, регламенты выкатки Навыки работы с инцидентами и снижением деградаций (например, платежей) Опыт взаимодействия с продуктовым направлением и смежными лидами Будет плюсом Опыт в финтехе, платежах или банковских продуктах Опыт работы с большими и долгоживущими продуктами Опыт управления несколькими направлениями или подкомандами Опыт работы с SDK Опыт развития B2C-продуктов Опыт взаимодействия с продуктовой, инфраструктурной и security-командами Опыт работы с Go — плюс, но не является обязательным требованием Мы предлагаем Сочетание people management, технического лидерства и продуктовой ответственности Возможность влиять на архитектуру и развитие продукта Работу с высоконагруженными системами, платёжной инфраструктурой и интеграциями Взаимодействие с сильными инженерными, продуктовыми и инфраструктурными командами Возможность развивать собственную экспертизу и экспертизу команды Участие в масштабных задачах экосистемы VK Гибридный формат работы в Москве или Санкт-Петербурге Удалённый формат из других городов, если в городе нет офиса с коллегами команды Доступ к образовательным ресурсам, внутренним мероприятиям и профессиональным сообществам VK Официальное оформление по ТК РФ с первого дня Программу ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы Компенсацию питания Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор И многое другое, о чём мы расскажем на собеседовании :)

Location: Москва Workplace: гибкий Мы ищем тимлида команды разработки B2C VK Музыки — человека, который сможет одновременно развивать команду, принимать технические решения и вместе с продуктом отвечать за развитие сервисов команды. Это роль для сильного технического лидера с управленческим опытом, которому интересно не только руководить командой, но и погружаться в архитектуру, пользовательские сценарии и развитие продукта. Задачи Руководить командой разработки до семи инженеров: Backend, Mobile, Web, QA Планировать работу команды, управлять приоритетами и отвечать за результат Развивать сотрудников: проводить 1-1, участвовать в найме, онбординге и оценке Определять техническое направление, участвовать в архитектурных решениях и развитии Legacy Работать с продуктом: уточнять требования, предлагать решения и учитывать пользовательские сценарии Участвовать в формировании Roadmap и взаимодействовать со смежными командами Требования Опыт руководства командой разработки от четырёх человек Опыт найма, онбординга, развития и оценки инженеров (в том числе performance review) Навыки планирования и оценки трудозатрат, работы с бэклогом, ретро и роадмапом Глубокий бэкграунд в backend-разработке высоконагруженных сервисов Навыки проектирования распределённых систем (system design) Понимание микросервисной архитектуры, Kubernetes, CI/CD, SRE-практик (мониторинг, алерты, инциденты) Опыт обеспечения отказоустойчивости Навыки работы с инцидентами и снижением деградаций Опыт взаимодействия с продуктовым направлением и смежными лидами Будет плюсом Опыт работы с большими и долгоживущими продуктами Опыт развития B2C-продуктов Опыт взаимодействия с продуктовой, инфраструктурной и security-командами Опыт разработки с Go-экосистемой — плюс, но не является обязательным требованием

Location: Москва Workplace: Комбинированный Команда Antifraud в VK Рекламе отвечает за устойчивость и качество рекламной экосистемы. Мы разрабатываем системы, которые в реальном времени выявляют фрод, аномалии и недобросовестное поведение на всех этапах рекламного цикла. Ищем backend-инженера для развития платформы real-time антифрода. Предстоит строить высоконагруженные сервисы, обрабатывающие сотни тысяч запросов в секунду, с жёсткими требованиями ко времени ответа и доступности. В основе задач — обработка рекламных событий, вычисление поведенческих сигналов и применение правил и ML-моделей для принятия решений. Задачи Проектировать и развивать backend-сервисы антифрод-платформы: от приёма событий до принятия решений в реальном времени Обеспечивать высокую пропускную способность и низкую задержку: находить узкие места, проводить нагрузочное тестирование, оптимизировать использование CPU, памяти и сетевых ресурсов Разрабатывать механизмы вычисления и хранения оперативных признаков, счётчиков и агрегатов на больших потоках событий Интегрировать ML-модели и антифрод-правила в обработку рекламных запросов, обеспечивать управляемое обновление и версионирование логики Проектировать отказоустойчивую обработку данных: учитывать повторные и запоздавшие события, перегрузки и недоступность зависимостей Развивать наблюдаемость сервисов: метрики, логи, трассировки и алерты; участвовать в разборе инцидентов Совместно с ML-инженерами и аналитиками внедрять новые механизмы выявления фрода и оценивать их влияние на рекламную систему Требования Уверенное владение Go (Golang) и Python, 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 кэшами, 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 кэширования, 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 разработки систем с нагрузкой в сотни тысяч RPS и строгими требованиями к p95/p99 задержкам Опыт разработки на C++ Опыт работы с YTsaurus для хранения и обработки больших объёмов данных Практика эксплуатации сервисов в Kubernetes Опыт интеграции ML-инференса и работы с MLOps-инфраструктурой Опыт разработки антифрод-систем, рекламных платформ, RTB-сервисов или систем принятия решений в реальном времени

Location: Москва Workplace: гибкий AdBlogger — внутренний стартап, который помогает рекламодателям находить покупателей через контент авторов, а авторам — зарабатывать на рекламе и рекомендациях. Проекту чуть больше полутора лет: с платформой уже работают около 10 тысяч активных рекламодателей и 40 тысяч авторов. Ищем лидера в одну из команд разработки, который поможет ей развивать продукт и архитектуру, будет участвовать в выборе технических решений и работать с кодом. Почему к нам: Молодой продукт с действующей аудиторией. Уже есть пользователи, для которых вы будете создавать новые возможности, и пространство для развития платформы Влияние на продукт. Вы сможете вместе с продакт-менеджером обсуждать инициативы и определять, как команда будет их реализовывать Возможность развивать архитектуру. Платформе чуть больше полутора лет — многие технические решения ещё предстоит сформировать Инженерная работа наряду с лидерством. В роли остаются проектирование, обсуждение решений и участие в разработке Наш стек: Go, PostgreSQL, Redis, Kafka и облачная инфраструктура. Задачи Руководить командой разработки: помогать инженерам принимать решения и доводить задачи до запуска Вместе с продакт-менеджером и командой определять приоритеты, оценивать инициативы и планировать разработку Развивать архитектуру продукта и отвечать за качество технических решений Поддерживать надёжность сервисов и находить баланс между развитием функциональности и техническими улучшениями Участвовать в разработке и помогать команде решать сложные инженерные задачи Требования Вы руководили командой разработки и можете рассказать, как помогали ей достигать результата Самостоятельно проектировали, запускали и сопровождали backend-сервисы Умеете сравнивать технические решения и объяснять их преимущества, ограничения и стоимость поддержки Обсуждаете продуктовые задачи с коллегами, предлагаете варианты и помогаете договориться о приоритетах Готовы разрабатывать на Go

Location: Москва Workplace: гибкий Мы в поисках инженера поддержки учётных систем 1С:ЗУП. Задачи Техническая поддержка пользователей и приложения 1С.ЗУП: решение инцидентов и выполнение запросов на обслуживание на 2-й линии поддержки (без правок кода); консультирование пользователей, правка данных, ввод настроек в систему Обеспечение работоспособности интеграций 1С со сторонними системами Проведение анализа ошибок Взаимодействие с продуктовой командой и администраторами 1С Ведение базы знаний поддержки 1С Обучение пользователей Требования Опыт работы с 1С:ЗУП (ред. 3.1, желательно КОРП) от трёх лет на уровне консультанта/аналитика техподдержки Знание прикладной функциональности ЗУП 3.1: расчёт заработной платы, кадровый учёт, табель, воинский учёт, НДФЛ, страховые взносы, регламентированная отчётность Понимание основ методологии кадрового учёта и расчёта зарплаты Навыки настройки ролевой модели Работа с типовыми отчётами и аналитикой: умение настраивать и интерпретировать отчёты Понимание принципов работы электронного документооборота Будет плюсом Знание основ SQL, форматов данных xml, json Опыт программирования на встроенном языке Опыт написания запросов Знание базовых принципов интеграционного взаимодействия Опыт настройки Jira, Confluence или аналогичных систем

Location: Москва Workplace: гибкий Информационная безопасность — это всё, что касается безопасности наших пользователей, продуктов, сетей и серверов. А также это непрерывное взаимодействие с инженерами, которые разрабатывают и поддерживают наши проекты. Мы активно усиливаем нашу команду безопасности AI, поэтому прямо сейчас ищем специалиста по антифроду. Задачи Выявление аномалий в рекламном трафике (невалидный трафик, боты, скликивание) Глубокий анализ аномалий работы бизнес-логики Написание запросов к базам данных для сбора статистики, анализа логов и проверки гипотез Взаимодействие с командами Антифрода и Модерации Мониторинг и изменение бизнес-процессов Требования Опыт от года в сферах AdTech, модерации, аналитики данных или информационной безопасности Понимание рекламного рынка: отличное знание того, как работает digital-реклама (RTB, CPA, CPC, CTR, CR, пиксели) Уверенное знание SQL: написание сложных запросов, работа с большими массивами логов Умение работать с большими объёмами неструктурированных данных, находить скрытые паттерны и корреляции Будет плюсом Знание Python для автоматизации рутины и предобработки данных Понимание основ Machine Learning: как работают модели классификации для поиска аномалий, какие фичи используются для детекции ботов Опыт работы с API антифрод-систем или опыт настройки собственных систем скоринга Опыт работы в CPA-сетях, арбитражных командах или на стороне крупного рекламодателя (e-commerce, финтех, банки)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Наша команда развивает аналитическую платформу для ключевых медиасервисов VK — VK Видео, VK Музыка, а также других медиапроектов. Задачи Разрабатывать отчёты в Superset от этапа идеи до готового решения Собирать и формализовывать требования к отчётам и данным Оптимизировать отчётность: аудит, унификация метрик, сокращение общего количества отчётов по всем направлениям Развивать Data Governance. Выстраивать процессы сбора и хранения данных Проектировать витрины данных и сложные ETL/ELT-процессы как совместно с командой DWH, так и самостоятельно в Airflow Передавать знания по разработке отчётов другим аналитикам Способствовать укреплению data-driven культуры Требования Умение собирать и уточнять требования, понимать бизнес-проблему заказчика и предлагать подходящее решение Глубокое знание SQL: оконные функции, CTE, понимание плана выполнения запроса Опыт в проектировании отчётов и подготовке данных для них Понимание архитектуры хранилищ данных: что такое слои, зачем они нужны и как работают Практический опыт работы с одним из BI-инструментов: Apache Superset, Tableau, Power BI, DataLens Системное мышление, способность видеть за набором таблиц и графиков целостную картину бизнеса Коммуникативные навыки: умение объяснить сложное техническими терминами инженерам и простым языком — бизнесу Ориентация на результат Будет плюсом Знание JavaScript/CSS/HTML для кастомизации визуальных элементов Опыт работы с Python для анализа данных (Pandas, NumPy) и автоматизации Опыт использования ИИ для задач аналитики (например, для поиска аномалий или автоматизации процессов)

Location: Москва Workplace: гибкий Ищем продуктового менеджера в направление Рекламы Задачи Формирование и реализация среднесрочной стратегии развития рекламного инструментария Определение вектора развития продукта на основе рыночных трендов и потребностей бизнеса Проектирование и запуск новых рекламных функций, инструментов таргетинга и аналитики. Управление крупными проектами интеграции внешних партнёров (партнёрские и рекламные сети) Выстраивание эффективных процессов взаимодействия внутри команды и с ключевыми смежными подразделениями (продажи, маркетинг, юридический отдел) Формулирование, приоритизация и валидация гипотез на основе глубокого анализа данных Проведение количественных исследований, A/B-тестирование, анализ причинно-следственных связей Использование данных из поддержки, продаж и клиентских интервью для принятия решений Взаимодействие со стейкхолдерами Постоянный мониторинг ключевых показателей эффективности продукта, оптимизация воронки и обеспечение роста метрик Требования Опыт работы от 3 лет на позиции Product Manager или Product Owner Понимание принципов машинного обучения, включая CTR-модели, коллаборативную фильтрацию Опыт в рекламе, рекомендательных системах или двухсторонних маркетплейсах — сильное преимущество Умение работать с данными: понимание A/B-тестирования, анализа метрик, атрибуции Глубокое понимание бизнес-процессов, связанных с рекламой: продажи, коммерция, KPI, ROI Умение формулировать технические задания и взаимодействовать с командами DS и ML-инженеров Аналитическое мышление, способность находить первопричины, критически оценивать данные Коммуникативные навыки, способность объяснять сложные вещи простым языком и убеждать стейкхолдеров Высокая ответственность и проактивность

Workplace: Офис, Гибридный В секторе водительской эффективности Такси мы разрабатываем решения, которые оптимизируют работу водителей и улучшают опыт пассажиров. Ищем инженера со знанием C++ и распределённых систем. Вас ждут сложные и интересные задачи — от архитектурных до продуктовых — и реальные вызовы. Отдел эффективности решает задачи бизнеса за счёт технологий. Например, до тех пор, пока беспилотное такси не станет повсеместным, критичной для бизнеса будет минимизация простоев водителей для обработки растущего количества заказов. Внутри водительского направления сервисы распределены по группам, решающим разные задачи: * Представьте, что водитель закончил поездку на севере города и решил поехать домой, на юг. Сервисы группы проводника помогут ему найти заказ по пути. У нас реализован собственный алгоритм назначения заказов, который позволяет подбирать заказ для водителя в зависимости от его планов и других обстоятельств. * Нужно, чтобы в определённое время водители ехали в зоны высокого спроса заранее? Бизнес запускается в новом городе, хочется привлечь первых водителей и обеспечить им стабильный доход? Разработкой сервисов для финансовой мотивации водителей занимается группа бонусов . Например, мы гарантируем повышенный коэффициент в области и навигируем туда исполнителей в реальном времени. Или подсчитываем время на линии для выплаты бонусов. * Группа инфраструктуры занимается разработкой сервисов, которые управляют потоками данных в масштабах всего Такси и за его пределами. А ещё создаёт сервисы взаимодействия с водителями, реализующие, например, распределённые транзакции с помощью паттерна Saga. Мы уделяем пристальное внимание проработке архитектуры. Многие механики работают в реальном времени с требованиями по минимальной реакции на события. В ведении сектора находятся более 30 микросервисов, которые обрабатывают несколько сотен тысяч сообщений в секунду, поэтому мы тщательно прорабатываем: * API и межсервисное взаимодействие * Выбор подходящей БД * Взаимодействие с брокерами сообщений и очередями задач * Точки отказа, мониторинги и рубильники на случай проблем Наши технологии: * Сервисы преимущественно на C++20 (асинхронный фреймворк userver ) и Python 3 * Базы данных: PostgreSQL, Redis, MongoDB, YDB * Брокеры сообщений ( Logbroker ) Разработчики в Такси и эффективности часто выступают на конференциях, про наши продукты снимают видео: * Парадоксы трейд-оффа «Скорость — качество» * Как мы переписали «жадный» алгоритм назначения * Режимы «Домой», «По делам» и «Мой район»: как они работают Обязанности Запуск экспериментов, A/B-тестов Проработкой решений эффективности бизнеса занимаются аналитики. Когда они приходят с новыми идеями, наша задача — грамотно подготовить техническую составляющую эксперимента. С одной стороны, она должна подразумевать минимальные изменения, так как идея ещё не окончательная, с другой стороны, не должны пострадать качество продукта и другие параметры. Реализация новых механик Мы стараемся делать наши сервисы платформенными и переиспользуемыми, однако внедрение новых механик может потребовать значительных доработок существующих сервисов или даже создания новых. Вам предстоит решать классические для распределённых систем проблемы гонок данных, оптимизаций миллисекунд и грамотной работы с БД. Архитектурные изменения сервисов Такси — крупная, но достаточно гибкая инфраструктура, состоящая из более чем 800 микросервисов. Кроме того, решения эффективности часто используются другими бизнесами в рамках Екома и Райдтеха. Поэтому, чтобы повысить надёжность и доступность наших сервисов, мы активно внедряем новые технологии и архитектурные решения. Например, именно в отделе эффективности начинались внедрение доменной модели ( DOMA ) и переход на событийную модель (event sourcing). Требования * Пишете на C++ или готовы на него перейти * Имеете опыт разработки распределённых систем * Знакомы с реляционными базами данных