Вакансии

Чем предстоит заниматься. Проектирование UX/UI веб-платформы.

Задачи: — Развивать бизнес в LATAM и отвечать за рост метрик — Самостоятельно вести направление и принимать ключевые решения — Работать на стыке продукта, маркетинга и платежей — синхронизировать команды — Искать и реализовывать точки роста через продуктовый подход — Работать с партнёрами и рынком Требования: — Опыт на аналогичной роли от 5 лет — Понимание iGaming (или смежных индустрий) и желание глубоко погружаться в продукт — Умение работать с данными: не просто смотреть цифры, а делать выводы и принимать решения — Сильные коммуникации: умение выстраивать диалог между разными командами — Самостоятельность и зрелость — брать на себя направление и доводить задачи до результата без постоянного контроля — Стратегическое мышление: видеть точки роста и уметь их реализовывать — Опыт работы с несколькими стейкхолдерами и кросс-функциональными командами — Английский от B1 — Будет плюсом: владение испанским языком Условия: — Белая заработная плата (зависит от пожеланий и профессионального уровня кандидата) — Гибкий график работы — Завтраки и обеды в офисе — Современный офис с удобной транспортной доступностью и видом на море — Рабочее место оборудовано современной техникой с учетом пожеланий — Компенсация занятий по английскому языку от SkyEng — Партнерская программа — Большая высококвалифицированная команда — Реферальная программа за успешную рекомендацию кандидата

-Full-Lifecycle Ownership: Lead feature development through scoping, architecture, deployment, and iteration based on live user data. What you’ll do Full-Lifecycle Ownership: Lead feature development through scoping, architecture, deployment, and iteration based on live user data.

- Создание рекламных видеокреативов для игр; - Работа с продуктовыми задачами (анимация персонажей, интерфейсов);

Взаимодействие с командой и планирование её задач Нужно будет работать вместе с командами разработки и продукта, менеджерами, участвовать в стратегическом планировании команды тестирования.

Agvend — B2B SaaS-платформа для агросектора Северной Америки с 8-летним опытом на рынке и ~30% рынка ag-retail в США/Канаде. В компании около 150 человек, из них ~100 в R&D. Полностью удалённая работа с офисами в Канаде, США и на Кипре для желающих. Стек технологий: Python, Django, DRF, Postgres, ClickHouse, AWS на бэкенде; TypeScript и React на фронтенде. Архитектура — модульный монолит с микросервисами-сателлитами. Используются 5 продакшен Kubernetes кластеров, около 150 тенантов, ~5K RPM. Инструменты CI/CD: CircleCI, Docker/ECR, Helm, Terraform, blue-green деплой. Задачи: — Полноценный fullstack: разработка фич end-to-end от API до UI без разделения на бэкенд и фронтенд. — Владение зоной ответственности: архитектура, code review, ответственность за продакшен. — Работа с реальной нагрузкой: Postgres и ClickHouse, мульти-тенантность, миллионы записей. Требования: — Senior уровень, 5+ лет коммерческой fullstack-разработки. — Продовый опыт на обоих концах: Python/Django/DRF и React/TypeScript. — Уверенные знания Python и Django/DRF, опыт работы с Postgres под нагрузкой. — React и TypeScript на продуктовом уровне, минимум 2 года. — Самостоятельность, умение вести зону без микроменеджмента, прямое взаимодействие с PM. — Русский язык — основной рабочий, английский — рабочий уровень. — Будет плюсом: опыт с ClickHouse, аналитическими БД, highload/финтех, Kubernetes, Helm, Terraform, CircleCI, очередями и распределёнными системами (Kafka, RabbitMQ), идемпотентность. Условия: — Работа в сеньорской команде, плоская структура без техлидов. — Безлимитные отпуска, soft management, отсутствие фиксированных часов, асинхронная коммуникация. — Оффсайты два раза в год (Кипр и Грузия/Армения). — Бюджет на обучение, конференции и технику. — Очень низкая текучка, многие работают по 5–6 лет. — Коммуникация внутри команды на русском языке. Контакт для отклика: @cant_exit_vim

— Управлять CRM / Retention-командой около 10 человек.

Владеть архитектурой ключевых частей SDK на Swift (SwiftUI + UIKit-interop, современный concurrency). Опыт коммерческой разработки на iOS от 4 лет.

• 4+ years of relevant experience. • Knowledge of Russian and English.

Задачи: — Тесное взаимодействие и поддержка продуктовой команды разработки: участие в планировании, работа с разработчиками напрямую — Создание и поддержка helm-charts, kustomize и GitLab CI/CD pipelines — Создание и эксплуатация различных окружений от тестирования до продакшена — Настройка мониторинга, алертинга и логирования для сервисов команды — Обеспечение стабильной работы сервисов в тесном сотрудничестве с инфраструктурной командой — Обнаружение потенциальных проблем и участие в создании решения по их устранению — Поиск, тестирование и внедрение новых решений, помогающих оптимизировать текущие процессы и повысить качество предоставляемых услуг Требования: — Уверенное понимание принципов работы k8s — Уверенный Linux — Git, GitLab, GitLab CI — Prometheus stack — ELK/EFK — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka) — Знание любого скриптового языка программирования — Опыт работы бок о бок с разработчиками, а не через очередь тикетов — Готовность быстро погружаться в незнакомые сервисы и технологии — Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis, Aerospike — на уровне уверенного пользователя, а не эксплуатанта кластеров (будет плюсом) — Опыт работы в продуктовой или платформенной команде на highload-проекте (будет плюсом) Условия: — Полное официальное трудоустройство — Рабочий ноутбук на выбор: Mac или PC — Покупка билетов до Кипра за счёт компании — Помощь с переездом семьи из любого региона — Рабочая виза для сотрудника и гостевая виза для членов семьи — Предоставляем жильё на первый месяц — Медицинская страховка и мобильная связь — Бесплатные обеды и напитки — Всегда полные корзины фруктов и всяких вкусняшек в офисе — Бесплатные курсы английского и греческого языков — Оплата занятий спортом — Частичная оплата школ и детских садов

Location: Москва Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей – построение единого хранилища данных блока B2C - централизованное и эталонное место хранения данных. Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупными распределенными системами. Наш стек строится вокруг экосистемы Hadoop, и мы активно развиваем платформу в сторону Data Lakehouse на базе Apache Iceberg и Data Streamhouse на базе Kafka и Apache Flink. Вам предстоит работать с высоконагруженными системами, потоковой обработкой и участвовать в построении единого хранилища данных компании. Обязанности * **разработка и оптимизация витрин данных:** Проектирование и реализация эффективных **ETL** и **ELT** процессов для витрин данных с использованием **Apache Spark** и **Greenplum**. Обеспечение высокой производительности и отказоустойчивости пайплайнов. * п**отоковая обработка данных (RT и NRT):** Разработка и поддержка стриминговых пайплайнов. Построение NRT пайплайнов обработки данных из **Kafka** в **Apache Iceberg** (**Kafka2Iceberg**) и RT пайплайнов между **Kafka** (**Kafka2Kafka**) с использованием **Apache Flink** и **Spark Structured Streaming**. **Архитектура данных:** * активное участие в разработке архитектуры **решения потоковой обработки данных Data Streamhouse** данных для обеспечения * разработка предложений по развитию **Data Lakehouse**, внедрение best practices работы с **Apache Iceberg** (оптимизация партиционирования, compaction, time travel). **Инженерные практики:** * реализация механизмов **инкрементальной загрузки** данных для минимизации времени обработки и нагрузки на источники * разработка и документирование **API** (на **Java** или **Scala**) для доступа к данным витрин и сервисам семантического слоя **Производительность и качество:** * глубокая **оптимизация Spark-приложений**, включая использование векторного движка **Gluten/Velox** для ускорения рабочих нагрузок * разработка решений для **сверки и контроля качества данных** (**Data Quality**) с использованием **Spark** и **Python**. **DevOps и CI/CD:** Внедрение разработанных решений в продуктовую среду. Настройка пайплайнов сборки и деплоя в **Jenkins**, управление зависимостями задач в **Oozie** или современных оркестраторах. **Коммуникация:** Взаимодействие с внутренними бизнес заказчиками для уточнения и согласования требований, презентация доработок сервиса. Требования ·      Уверенное владение языками: **SQL**, **Java** (или **Scala**), **Python** (как вспомогательный для **ad-hoc** анализа и **DQ**). ·      Глубокое понимание экосистемы **Apache Hadoop** (HDFS, YARN) и опыт работы с ней в продакшене. ·      Опыт разработки пайплайнов на **Apache Spark** (Core, SQL, Structured Streaming) уровня не ниже middle. ·      Опыт работы с потоковыми данными: **Apache Kafka** (как источник/приемник) и хотя бы одним фреймворком стриминговой обработки (**Apache Flink** или **Spark Streaming**). ·      Понимание форматов хранения данных (**Parquet, ORC, Avro**) и современных подходов к управлению Data Lakehouse (обязательно знание **Apache Iceberg**). ·      Опыт оптимизации производительности **Apache Spark** (настройка ресурсов, устранение перекосов данных, работа с memory, оптимизация shuffle). **Будет большим плюсом:** ·      Опыт внедрения промышленных пайплайнов пакетной передачи данных. ·      Опыт внедрения промышленных пайплайнов потоковой передачи данных. ·      Опыт внедрения **Gluten/Velox** или аналогичных векторизованных движков. ·      Навыки сборки и развертывания **Doker**\-образов приложений. Условия * офисный формат работы (м Кутузовская ул. Поклонная 3) * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * 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 Сбер.

Задача: 30–100 видео по 1–3 минуты для YouTube и Reels.

Location: Москва Мы находимся в поиске финансового аналитика с data-экспертизой в Центр оценки комплексного продуктового предложения. Обязанности * Фокус - на unit-экономику, CLTV, анализ и заведение данных по компаниям экосистемы * Разработка методологии расчета PL и PV для CLTV компаний экосистемы * Кросс-функциональное взаимодействие с профильными подразделениями и ДЗО по вопросам поставки / корректировки данных по компаниям экосистемы в контур ПАО, контроль качества данных * Мониторинг расчета CLTV по компаниям экосистемы, проверка наличия аномалий * Дизайн и финансовая оценка запуска и подведения итогов пилотов Требования * Опыт в области корпоративных финансов, финансового анализа, эконометрики и математического анализа - от 3 лет * Высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежной специальности (МГУ/МФТИ/ /МГТУ им. Баумана как преимущество) * Понимание принципов работы с данными (требования, витрины) * Практический опыт разработки и внедрения методик/регламентов в области финансов / продуктовой оценки * Уверенный уровень владения SQL, Python * Навыки проведения экспериментов (A/B тестирования). Важны знания в области статистического анализа и эконометрики: понимание нулевой и альтернативных гипотез, умение интерпретировать p-value и доверительные интервалы, статистические критерии: T-test/KS-тест, расчет размера выборки, дисперсии, уровня значимости, мощности теста, проверка однородности групп при мэтчинге. Условия * Комфортный офис рядом с метро Кутузовская (full-time office) * Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * Корпоративный спортзал и зоны отдыха * Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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 * Корпоративная пенсионная программа

Вам предстоит делать сервис дружелюбнее к агентскому миру — как с точки зрения пользовательских сценариев, так и в глубоко техническом плане. • Разрабатывали на Go.

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. Мы – команда «Редактируемый профиль клиента». Отвечаем за создание и актуализацию профиля клиента во всех основных каналах (на уровне App/Web-приложения и middle-системы с бизнес-логикой). Наше преимущество – интересные задачи с большим количеством интеграций, от работы которых зависит качество профиля клиента и дальнейшая выдача банковских продуктов. Процессы, которые мы разрабатываем: 1. создание и верификация профилей клиентов физ. лиц сотрудником в офисах и вне офиса банка (в т. ч. с использованием ИИ-распознавания); 2. актуализация персональных данных в приложении для сотрудника на планшетах и стационарных рабочих местах; 3. самостоятельная актуализация данных клиентом в мобильном приложении и веб-версии личного кабинета; 4. создание и обновление профиля клиента от 3-го лица (доверенные лица, представители и т.д.); 5. предоставление сервисов для работы с данными профиля другим продуктовым командам; 6. синхронизация персональных данных с государственными сервисами, интеграция с Госуслугами. Обязанности Чем предстоит заниматься \- Поддержка и развитие CI/CD пайплайнов в Jenkins \- Контейнеризация приложений, развитие микросервисной архитектуры \- Участие в настройке и администрировании кластеров Kubernetes \- Реализация доставки приложений по GitOps-модели с помощью ArgoCD \- Управление чартами: создание, обновление и деплой Helm-чартов \- Базовые задачи по Linux-серверам \- Мониторинг базовых метрик \- Взаимодействие с командой разработки. Требования Требования \- Базовые знания Linux \- Понимание устройства сетей (DNS, HTTP/HTTPS, порты) \- Практическое знакомство с Docker \- Опыт написания скриптов автоматизации на ansible, groovy/python \- Уверенная работа с системами сборки на Maven/Gradle \- Базовое знание Kubernetes(must) \- Опыт траблшутинга сервисов на Java и OS Linux \- Понимание DevOps-практик и CI/CD. \- Понимание практики GitOps Условия * офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Нижний Новгород Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Обязанности * извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций * строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд * проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи * генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift. * оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами. Требования * опыт в аналитике данных от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data * свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных * опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом * знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.) * опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов * самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума * умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы * способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач. **Будет большим плюсом:** * опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео) * опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска * опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных * высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин * навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. **Стек технологий:** Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git Условия * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Задачи: — Дизайн и построение LLM пайплайнов, AI агентов и RAG-систем с функциями вызова инструментов и структурированным выводом (JSON schema) — Разработка production-grade Python сервисов с использованием Django, Celery, Redis — Валидация продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики — Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости LLM — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения Требования: — Опыт создания production LLM приложений — Практические знания RAG, embeddings, векторного поиска, prompt engineering и оценки LLM — Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками — Сильный опыт Python backend (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование) — Навыки работы с SQL и Pandas, ориентированность на данные — Владение английским языком на уровне B2-C1, русским на уровне C1 — Локация: любой город, кроме России и Беларуси Будет плюсом: — Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.) — Опыт дообучения, классификации текста или работы с embedding моделями — Опыт с Kubernetes, gRPC или Go Условия: — Удалённая работа — Гибкий график — Профессиональное развитие Компания Mad Devs занимается решением сложных задач и созданием инновационных решений в области AI, проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию. Вакансия направлена на революцию в юридической индустрии с помощью AI.

Location: Ижевск В Сбере открыт конкурсный подбор на позицию Начальник отдела зарплатных проектов.  Мы ищем сильного лидера, который сможет не только поддерживать высокий уровень сервиса, но и развивать направление, увеличивая долю рынка и внедряя лучшие практики. Обязанности * выполнять ключевые показатели бизнес-плана, активно привлекая клиентов * анализировать рынок, определять целевые сегменты и территории для развития * наставлять команду, развивать компетенции сотрудников и выстраивать регулярный менеджмент * организовывать и проводить мероприятия для увеличения доли рынка * готовить аналитическую и управленческую отчётность по направлению * вести переговоры, выстраивать долгосрочные отношения с клиентами * обеспечивать кросс-функциональное взаимодействие с другими подразделениями банка. Требования * высшее экономическое образование * управленческий опыт не менее 2-х лет, в подчинении не менее 10 человек * навык выстраивания регулярного менеджмента и развития команды * знание продуктовой линейки банка в части зарплатных проектов и розничных продуктов * отличные коммуникативные навыки, опыт в активных продажах, умение вести сложные переговоры * системное мышление, ориентация на результат * навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский). Условия * комфортные рабочие условия в современном офисе по адресу: г. Ижевск, ул. Пушкинская, 281 * постоянное профессиональное развитие благодаря доступу к образовательным ресурсам Виртуальной школы Сбера и программам обучения в СберУниверситете * полис расширенного медицинского страхования (ДМС) для вас и ваших близких * участие в корпоративной пенсионной программе * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * гибкая ипотека с дисконтом, составляющим ⅓ ключевой ставки Центрального Банка.