Вакансии

➤ Take models from research to production. ➤ Work with large-scale behavioral data.

- Развивать механики, мета-системы и ивенты в играх жанров Word, Block и Sort Puzzle; изучать рынок и находить возможности для роста продуктов.

• Contacting candidates from the existing database by phone. • Presenting current job vacancies and conducting initial communication with candidates.

The Role As an Inside Solutions Engineer, you will collaborate with sales representatives and partners to showcase the value of BeyondTrust's products, services, and solutions. What You'll Do Assist with marketing campaigns, including webinars and product demonstrations.

Сейчас мы ищем дизайнера, который будет создавать коммерчески эффективный визуал для Wildberries, Ozon и других площадок с использованием ИИ-инструментов. Создание баннеров, карточек товаров и визуального контента для всех digital-каналов: маркетплейсы (Ozon, Wildberries), сайт, соцсети, email-рассылки.

Manage services operations and resources, including Engagement Manager and Solution Architects, ensuring timely and successful project execution and value delivery. Manages professional service team in respect to project milestones, delivery and goals.

Location: Москва Команда исследований занимается проведением аналитических исследований в блоке «Люди и Культура», связанных с сотрудниками банка. Исследования охватывают весь жизненный цикл сотрудника — от приёма на работу до оценки эффективности, мотивации и других аспектов. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * проведение аналитических исследований и формирование отчётов * работа с BI-инструментами для визуализации данных * формирование гипотез и их подтверждение или опровержение через исследования * самостоятельное курирование исследования от сбора бизнес-требований до формирования итоговых отчётов * взаимодействие с заказчиками исследований * подготовка прототипов для тестирования и пилотирования аналитических решений. Требования * знание SQL и Python * опыт работы с BI-системами (Power BI, Qlik Sense, Tableau) * методы статистического анализ * опыт проведения аналитических исследований и проверки гипотез * статистика и математическое моделирование * высшее образование (технические или физико-математические науки) * английский язык на уровне B1/Intermediate * умение пользоваться LLM-инструментами. Будет плюсом: * знание основ ML * опыт работы с большими данными * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * гибридный формат работы, адрес офиса Кутузовский проспект 32 к 1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Windows Server, Linux, Active Directory (AD), Zabbix, локальные сети, Wi-Fi, ПК, TSD, принтеры и принтеры этикеток, MacOS. Поддержка работоспособности складского оборудования: ПК, терминалы сбора данных (ТСД), принтеры этикеток и документов, сканеры.

Ищем кладовщика в Нижнем Новгороде: вы будете принимать и отгружать товары с помощью ТСД и рохли, проверять качество и количество продукции, сортировать грузы и формировать отгрузки. Предлагаем белую зарплату, бесплатное питание, униформу, ДМС после испытательного срока и поддержку наставников. Опыт не обязателен — всему обучим! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Workplace: Удалённый Команда Яндекс ищет оператора поддержки для помощи пользователям в полностью удалённом формате. Мы предлагаем отличный старт для карьеры без опыта работы: стабильный доход, официальное оформление и сплочённую команду профессионалов. Если хотите помогать людям, умеете находить общий язык и хотите расти внутри компании — откликайтесь! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Хочешь стать частью команды, которая создаёт будущее автопрома? Ищем водителя‑испытателя для тестирования легковых автомобилей. Выезд на городские улицы и трассы, фиксация особенностей работы систем и помощь разработчикам в улучшении технологий. Официальное трудоустройство, обучение, ДМС и комфортные условия. Если любишь автомобили, отлично знаешь ПДД и готов осваивать новые технологии — давай работать вместе! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Опыт работы: От 5 лет разработки на платформе «1С 8.2+». Опыт работы в качестве разработчика 1С от 3-х лет с 1C:ERP, 1C:ERPУХ.

• Управлять командой Key Account Managers: ставить задачи, развивать сотрудников и формировать единые стандарты работы. • Выстраивать долгосрочные партнерские отношения с B2B-клиентами.

• Опыт работы от 2-х лет в качестве инженера данных, разработчика ETL на SQL и Pyspark;

-Разрабатывать и поддерживать UI-, API- и end-to-end-тесты на Playwright и JavaScript.

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: гибкий 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 руководителя в команду вертикалей рекламы, 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 Руководить командой: наём, развитие, performance review Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды Повышать эффективность рекламы при помощи ML-алгоритмов Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме Требования Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет Опыт развития команды, проведения code review Практический опыт разработки на Java, Python или C++ 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 Знание алгоритмов и структур данных Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Москва Workplace: гибкий ML Media — продукт ML R&D: единый gateway для различных AI-технологий. Продуктовые команды VK интегрируются с платформой один раз и получают доступ ко всему спектру речевых и мультимедийных ML-моделей: ASR — распознавание речи: синхронное, асинхронное (длинные аудио) и realtime-стриминг TTS — синтез речи CV — компьютерное зрение: детекция лиц, оценка качества видео, deepfake-детекция, OCR VQE — улучшение качества речи: шумоподавление, определение голосовой активности Диаризация — разметка аудио по спикерам Суммаризация — краткое содержание аудио и видео на базе LLM: главные тезисы длинных записей за секунды, а не часы прослушивания За единым API платформа скрывает всю инженерную обвязку: маршрутизацию и балансировку нагрузки на GPU-парк с моделями на NVIDIA Triton Inference Server и vLLM, квоты и рейт-лимиты, асинхронную обработку длинных медиа, защиту GPU-парка от перегрузки и наблюдаемость всего контура. ML Media уже интегрирована с ключевыми продуктами VK: MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки и VK Видео. Наши пользователи — миллионы людей, которые каждый день распознают и синтезируют речь, общаются с голосовыми ассистентами и смотрят видео. Сейчас мы проходим трек платформизации существующих технологий: ASR, TTS, CV и другие сервисы уже работают в production по отдельности — мы объединяем их в единую платформу с общим API, единой плоскостью управления и общей инфраструктурой. Отдельная инженерная задача — сделать так, чтобы подключение новой технологии к платформе занимало дни, а не месяцы. Команда интеграции технологий разрабатывает компоненты платформы — API-шлюз (gRPC, REST и MCP для LLM-агентов), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач и клиентский инструментарий (CLI, MCP) — и отвечает за то, чтобы research-модели становились надёжными production-API. Задачи Разработка платформы: API-шлюз (gRPC, REST, MCP), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач, клиентский инструментарий (CLI, MCP) Поддержка существующих интеграций: сопровождение интеграций продуктовых команд (MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки, VK Видео), помощь в подключении, разбор инцидентов Балансировка и роутинг запросов к ML-бэкендам: кастомные gRPC balancer'ы, health-probing реальными inference-запросами, теговый роутинг моделей Admission control на основе утилизации GPU: метрики throughput, гистерезис throttle/reject, сигналы автоскейлеру Асинхронная обработка длинных медиа: Kafka-воркеры, outbox, ретраи и восстановление задач, партиционирование таблиц PostgreSQL Наблюдаемость и эксплуатация: Prometheus-метрики, Sentry, структурированные логи, поиск узких мест Взаимодействие с ML-командами и продуктовыми заказчиками, участие в проработке архитектуры Требования Опыт коммерческой разработки на Go Уверенное владение конкурентностью: goroutines, context, errgroup, graceful shutdown Опыт проектирования отказоустойчивых высоконагруженных систем Опыт с gRPC (streaming, interceptors), PostgreSQL, Redis, Kafka или другими брокерами сообщений Навыки диагностики production-проблем: метрики, логи, профилирование Системное мышление Будет плюсом Опыт с NVIDIA Triton Inference Server, vLLM или другими платформами ML-сервинга Понимание метрик ML-инференса: real-time factor, throughput, latency, утилизация GPU Опыт разработки кастомных gRPC balancer'ов или resolver'ов Опыт с admission control, capacity planning, автоскейлингом Понимание agentic AI: MCP, tool calling Опыт с sqlc, testcontainers, codegen-пайплайнами Знание Python — для взаимодействия с ML-кодом бэкендов