Вакансии

— Владеть продуктовой зоной end-to-end и отвечать за метрику, а не за релиз. — Разбирать размытые проблемы до первопричины и строить модель, а не собирать список хотелок.

Location: Москва Центр Робототехники Сбера. Команда 250+ человек, занимаемся разработкой антропоморфных роботов и Physical AI полного цикла: от механики и электроники до VLA/WAM/VLM-моделей и продуктовых решений. Наша цель — создать универсальных автономных роботов для индустрии и быта. Регулярно публикуемся на ICRA/IROS, победители различных робототехнических челленджей. **О роли:** Incident & Fleet Manager в составе Проектного офиса. Owner двух связанных объектов: процесса разбора инцидентов роботов и флота роботов как актива — что стоит в каждом роботе, в каком он состоянии, на какой работе и сколько роботов понадобится Центру завтра. Типовая ситуация: робот упал на сборе данных. Вы выясняете почему — механика, электроника, прошивка, бортовой софт, модель, действия оператора или их сочетание. Расследуете причину, назначаете исправление владельцам и доводите до подтверждения, что причина устранена и падение не повторяется. Вторая половина роли — флот: два десятка антропоморфных роботов нескольких ревизий, дальше — масштабирование с ODM-партнёром. Вы ведёте реестр конфигураций (какое железо и какой софт стоят на каждом роботе), учёт износа (сколько и как робот ходил, как им управляли), распределяете роботов по работам проектных команд и выступаете заказчиком для команды производства: сколько роботов, в какой конфигурации и к какому сроку нужно Центру. Обязанности * выстроить регламент управления инцидентами: классификация по критичности, SLA реакции, маршрутизация по владельцам, критерий закрытия «причина устранена и подтверждена», а не «тикет закрыт» * расследовать значимые инциденты: собрать логи, телеметрию, видео, показания операторов; провести RCA (5 Why, Ishikawa, 8D, fault tree); оформить корректирующие действия с владельцем и сроком в Jira и проверить их эффект на флоте * готовить post-mortem по критичным инцидентам и вести базу типовых отказов: что ломается, почему, как устраняется * вести метрики надёжности флота: наработка между падениями (MTBF), время восстановления робота (MTTR), доступность флота, доля инцидентов с установленной причиной, доля повторных инцидентов * поддерживать реестр флота в актуальном состоянии на 100%: актуальная информация на вопрос «что стоит на роботе N и что на нём менялось» * вести учёт наработки и износа: часы работы, падения, режимы управления; прогноз замены узлов, триггеры планового ТО * вести план загрузки флота: какой робот, под какую работу, на какой срок; проводить weekly fleet review с проектными командами * формировать заказ на производство на 3–6 месяцев вперёд: количество, конфигурации, сроки; критерии приёмки новых роботов во флот * формулировать требования к FMS и дашбордам флота как основной заказчик системы * готовить weekly fleet & incident report: доступность флота, инциденты, риски, эскалации. Требования * 4+ года в incident / problem management, reliability engineering, эксплуатации или техническом PM сложной техники: робототехника, дроны, автомобильная, авиационная, промышленное оборудование. * технический бэкграунд: инженерное образование (мехатроника, электроника, приборостроение, робототехника или близкое); понимание устройства робота механики до ПО на уровне, достаточном для разбора отказа вместе с инженерами разных дисциплин * практика RCA: 5 Why, Ishikawa, 8D, FTA / FMEA — и опыт доведения корректирующих действий до подтверждённого эффекта * опыт configuration / asset management парка техники: реестр, версии HW/SW, трейсабилити, история изменений * самостоятельная работа с данными: логи, телеметрия, SQL или Python на уровне анализа * опыт планирования ресурса между несколькими командами-потребителями * Jira, риск-менеджмент * английский B1+ (документация, логи, datasheets). **Будет плюсом:** * ITIL 4 (Incident / Problem / Change Management), сертификат по надёжности (ASQ CRE или аналог) * опыт эксплуатации флота роботов / AMR / AGV / дронов или ТОиР (MRO) в авиации * Predictive maintenance, оценка ресурса узлов * опыт с FMS / CMMS / CMDB / PLM-системами * ROS / ROS2, rosbag, Grafana / Metabase * опыт роли внутреннего заказчика для производства (S&OP, прогноз потребности) * Theory of Constraints / Thinking Processes — Голдратт (дерево текущей реальности — готовый инструмент разбора инцидентов). Условия * комфортный современный офис возле МЦК ЗИЛ * ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 от ключевой ставки ЦБ * подписка "Прайм" с возможностью использования на трех близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

-Руководить кросс-функциональной командой из 9 человек: backend-, web-, iOS- и Android-разработчиков, QA-инженеров и системного аналитика. -Организовывать процесс разработки и поставки: планировать работу, управлять backlog, отслеживать сроки, качество и производственные метрики команды.

2+ years of quantitative finance experience.

-Ядро платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт; агентный цикл под бюджет хода.

Location: Москва GigaCode - AI-продукт для разработчиков. Мы создаём AI-агентов, которые помогают писать, анализировать, тестировать и сопровождать код. Мы ищем системного аналитика, который поможет проектировать AI-системы нового поколения для разработки ПО. Обязанности ### Задачи: * проектирование архитектуры AI-ассистента для разработчиков и workflow AI-агентов * описание бизнес- и системных требований для AI-функций * проектирование архитектуры взаимодействия компонентов (CLI, Desktop, backend, AI-модели) * описание API, протоколов и контрактов взаимодействия сервисов * анализ developer workflows (IDE, CLI, code review, CI/CD) и формирование технических спецификаций * ведение, актуализация и структурирование технической документации и базы знаний продукта * проектирование процессов создания и версионирования документации * тесное взаимодействие с инженерами, ML-командой и продуктовой командой. Требования ### Мы ищем того, кто: * имеет опыт системного анализа сложных технических продуктов * умеет проектировать архитектуру систем * может формализовывать сложные технические требования * понимает архитектуру backend-систем и API * имеет опыт работы с техническими продуктами или developer tools * умеет работать в тесной связке с инженерами * имеет опыт создания и структурирования технической документации для сложных продуктов. **Будет плюсом:** * опыт работы с AI-продуктами * понимание разработки ПО и developer workflows * опыт проектирования agent-based систем * понимание структуры кодовых баз и инструментов разработки * опыт проектирования документационных систем (Docs-as-Code, Docusaurus, MkDocs и аналоги) * опыт написания документации для developer tools / API * практический опыт внедрения документационных практик в команде. Условия ### Мы предлагаем: * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня, страхование жизни, корпоративная пенсионная программа * льготная ипотека для сотрудников, подписка Прайм с возможностью шеринга (совместного использования) на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * реферальная программа (бонус до 100 000 рублей).

— 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