Вакансии

Задачи: — Поддерживать продуктовые чарты для платформенных продуктов, включая пользователей, проблемные области, нецелевые задачи и метрики успеха — Определять и владеть видением, дорожной картой и OKR для основных возможностей платформы — Выявлять и приоритизировать болевые точки разработчиков, используя качественные и количественные данные с фокусом на влияние — Переводить потребности платформы в четкие продуктовые требования и приоритеты — Сотрудничать с инженерной командой для оценки технических компромиссов и решений, ориентируясь на масштабируемые возможности платформы, а не на индивидуальные решения для команд — Продвигать стандарты платформы среди команд — Определять и отслеживать метрики успеха, такие как производительность разработчиков, надежность и эффективность затрат — Согласовывать инвестиции в платформу с целями роста и масштабирования компании — Проводить исследование через интервью с разработчиками, опросы Dev Experience, анализ прерываний поддержки, обзоры инцидентов и метрики платформы (например, DORA, надежность CI/CD) — Руководить миграциями и устареваниями с эмпатией, ясностью и последовательностью — Тесно сотрудничать с EM и старшими инженерами, проводя большую часть времени встраиваясь в инженерные команды Требования: — Сильное продуктовое мышление в сочетании с технической грамотностью в области разработки ПО, инструментов для разработчиков или систем — Опыт работы с высокотехническими внутренними продуктами (платформы, инструменты, инфраструктура или системы для разработчиков) — Способность эффективно работать в условиях неопределенности и конфликтующих приоритетов — Доказанная способность оспаривать приоритеты и добиваться согласия среди внутренних заинтересованных сторон — Склонность к использованию рычагов, стандартов и умолчаний, основанная на убеждении, что стандартизация раскрывает креативность — Твердое концептуальное понимание/знакомство с облачными платформами и инфраструктурой, современными распределенными системами, компромиссами между надежностью и скоростью, абстракцией и гибкостью, стандартизацией и автономией команд, SLO, метриками DORA и метриками эффективности затрат — Способность анализировать и оспаривать технические RFC и архитектурные предложения на концептуальном уровне, ориентированном на результат Преимущества: — Предыдущий практический опыт работы инженером-программистом или менеджером инженерной команды перед переходом в продуктовый менеджмент Условия: — Помощь с релокацией в Испанию (Барселона) — Конкурентный финансовый пакет с акциями, отпуском и медицинской страховкой — Ежемесячный щедрый бюджет на уроки на Preply.com, бюджет на обучение и время для саморазвития — Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья — Доступ к wellness- и фитнес-центрам, партнерским с Gympass по всей Испании Описание команды: Платформенный триб в Preply объединяет команды, отвечающие за внутренние основы, которые позволяют инженерам надежно и масштабируемо строить, развертывать и эксплуатировать Preply. В настоящее время в Preply около 200 инженеров, с планами увеличить команду еще на 100 в этом году, что делает платформенный триб критически важным для следующей фазы роста компании.

Задачи: — тестировать программное обеспечение, связанное с информационной безопасностью — настраивать сетевые протоколы, VPN, маршрутизацию, SSH, DNS и Docker — проводить тестирование Требования: — опыт на позиции системного администратора, занимавшегося настройкой и сопровождением сетевой инфраструктуры и сетевой безопасностью, или сетевого инженера — специалисты инженеры в области информационной безопасности — знание Linux — опыт работы с TCP/IP, VPN/OpenVPN, NAT, маршрутизацией, DNS, Router-on-the-stick — опыт работы с сетевым взаимодействием Docker-контейнеров и сервисов — опыт работы с SSH/туннелями, пробросом портов, доступом сервисов между host/container-сетями — опыт диагностики сетевых таймаутов и проблем соединения — без опыта в сетях кандидаты не рассматриваются Условия: — формат работы: удаленный — гражданство: РФ — локация: РФ — оплата: 180-200 тыс. руб. в месяц — тип занятости: ГПХ или ИП При отклике необходимо писать о своем опыте с сетями, работе с сетевыми протоколами, router-on-the-stick, Linux, TCP/IP.

Location: Москва, гибрид, RU; Россия О команде Команда IMV (Instant Market Value) разрабатывает модели для определения рыночной стоимости товаров и услуг на Авито — от автомобилей и личных вещей до аренды жилья. Они помогают продавцам выбирать оптимальную стратегию: продать быстрее или дождаться подходящего покупателя ради большей выгоды. Покупателям наши технологии помогают лучше ориентироваться в ценах, замечать подозрительно дешёвые предложения и принимать более взвешенные решения. Мы работаем с табличными данными, текстами и изображениями. Для нас важно, чтобы модели давали точные прогнозы, быстро адаптировались к изменениям рынка, стабильно работали в продакшене и позволяли объяснять полученные результаты. Мы ищем DS-инженера, который будет улучшать качество моделей и отвечать за полный цикл ML-разработки — от исследовательской гипотезы до запуска в продакшен. Какие задачи вас ждут: — разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений; — исследовать современные ML-подходы, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать их результаты; — работать над качеством моделей: выбирать метрики, проводить валидацию, искать причины ошибок и возможности для улучшения; — проектировать решения, которые быстро адаптируются к изменениям рынка и особенностям разных категорий товаров; — развивать интерпретируемость моделей и помогать объяснять факторы, которые влияют на предсказания; — доводить модели до продакшена совместно с ML-инженерами: — участвовать в проектировании пайплайнов; — внедрять модели; — настраивать мониторинг; — поддерживать модели после запуска; — взаимодействовать с продакт-менеджерами, аналитиками и инфраструктурными командами; — участвовать в технических обсуждениях, ревью решений и развитии ML-практик команды. Мы ждём, что вы: — имеете не менее 3 лет опыта решения прикладных задач машинного обучения и запуска моделей в продакшен; — глубоко понимаете классические ML-алгоритмы и нейросетевые архитектуры, умеете системно улучшать качество моделей; — уверенно владеете Python, PyTorch и основным стеком инструментов для работы с данными, хорошо знаете SQL; — понимаете жизненный цикл ML-моделей: от подготовки данных и обучения до внедрения, мониторинга и переобучения; — умеете разбираться в сложных задачах, самостоятельно формулировать гипотезы и доводить их проверку до результата; — умеете использовать ИИ-агентов в разработке и исследованиях, ставить им задачи и критически оценивать полученные результаты; — находите баланс между качеством моделей, скоростью разработки и потребностями продукта. Работа у нас — это: — возможность влиять на продукт: ваши решения будут улучшать опыт миллионов пользователей; — сложные технологические задачи на большом масштабе; — мощное железо: доступ к производительным GPU-кластерам для экспериментов; — сильное комьюнити: команда экспертов, с которой можно обсуждать идеи и подходы; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование*; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.

Задачи: — Установление и поддержка инфраструктурных паттернов для рабочих нагрузок данных. — Проектирование и поддержка эталонных паттернов для платформ данных ZoomInfo: стриминг и месседжинг (Kafka/Confluent, Pub/Sub), операционные базы данных (PostgreSQL/Cloud SQL, MongoDB), аналитические хранилища (BigQuery, Snowflake), поиск (Elasticsearch/Solr), оркестрация и обработка пайплайнов (Apache Airflow/Cloud Composer, Dataflow/Apache Beam), открытые форматы таблиц (Apache Iceberg). — Разработка Terraform-модулей, GitOps-воркфлоу и документированных стандартов для использования командами данных. — Определение CI/CD и GitOps паттернов для задач и пайплайнов данных, сотрудничество с платформенной и дата-инженерной командами для безопасной и автоматизированной доставки данных. — Установление паттернов производительности, стоимости и наблюдаемости, включая оптимизацию запросов и хранения, мониторинг, алерты и практики SLO. — Определение базовых паттернов для резервного копирования, восстановления и аварийного восстановления данных с целями RTO/RPO. — Сотрудничество с FinOps по расходам на уровне данных. — Проведение обзоров рабочих нагрузок команд на соответствие паттернам и помощь в выравнивании. — Проведение POC новых технологий данных и предложений поставщиков в рамках процесса закупок и жизненного цикла технологий. — Определение паттернов подключения управляемых поставщиками сервисов данных к GCP с учетом безопасности, сетей и контроля затрат. — Поддержка усилий по консолидации данных и управлению ими, включая классификацию, резидентство и политику доступа. — Создание эталонных реализаций, написание ADR и сотрудничество с командами для внедрения паттернов. — Участие в еженедельных архитектурных обзорах, расширение библиотеки стандартов и каталога ADR. — Проведение дизайн-ревью, воркшопов и консультирование команд по инфраструктурным вопросам. Требования: — Умение влиять и коммуницировать, представлять рекомендации с прототипами, бенчмарками и обоснованиями. — Опыт архитектуры облачной инфраструктуры на GCP и/или AWS, включая compute, Kubernetes (GKE или эквивалент), VPC, IAM, стоимость и надежность. — Сильные навыки Terraform и GitOps, включая проектирование и ревью модулей. — Умение с уверенностью оценивать дизайн сервис-меш и сетей. — Практический опыт работы с инфраструктурой данных в масштабе от нескольких терабайт до петабайт с высокими нагрузками и чувствительностью к задержкам. — Глубокий опыт в минимум двух областях данных: стриминг и обработка потоков (Kafka/Confluent, Flink), реляционные операционные базы (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB), колоночная аналитика и lakehouse (BigQuery, Snowflake, Iceberg), поиск (Elasticsearch/Solr), оркестрация и обработка пайплайнов (Airflow, Dataflow/Beam). — Навыки оптимизации производительности и стоимости, диагностики и исправления медленных или дорогих рабочих нагрузок. — Способность разрабатывать и тестировать прототипы, предпочитая рабочие решения диаграммам. — Опыт проведения технических оценок технологий и подготовки рекомендаций для руководства и закупок. Преимущества: — Опыт поддержки миграции lakehouse или data mesh с инфраструктурной стороны. — Реализация контроля классификации данных, резидентства и соответствия GDPR/CCPA на уровне инфраструктуры. — Опыт эксплуатации графовых или распределённых SQL баз данных. — Знание инфраструктурных требований AI/ML рабочих нагрузок. — Опыт создания или применения AI-усиленных рабочих процессов для разработчиков или архитекторов. — Участие в архитектурных советах или аналогичных органах управления. Образование и опыт: — Степень бакалавра в области компьютерных наук, технической области или эквивалентный практический опыт. — 10–15+ лет опыта в облачной инфраструктуре, платформенной или дата-инфраструктурной инженерии, включая несколько лет установления паттернов и стандартов, от которых зависят несколько команд. Условия: — Удалённая работа. — Годовая зарплата от $157,500 до $247,500 USD. — Дополнительная компенсация, включая бонусы, комиссионные, акции и другие льготы.

О нас Playerok — это маркетплейс цифровых товаров и услуг. Мы соединяем покупателей и продавцов, берём на себя безопасность сделки и запускаем собственные продукты. Строим масштабный бизнес на быстрорастущем рынке, на стыке гейминга, финтеха и e-commerce. Кого мы ищем: Мы в поиске тиммейта на позицию Backend-разработчика в департамент разработки. Нам нужны инженеры, которые мыслят масштабом всей системы и хотят строить надёжную, производительную и устойчивую платформу. Если ты не боишься копаться в глубине - в профилировании Node.js, сетевых протоколах, транзакциях в БД, очередях сообщений и кешах. Если тебе интересно находить узкие места и устранять их до того (это конечно в идеале), как они становятся проблемой - тогда тебе точно к нам. Чем предстоит заниматься: — Рефакторинг кодовой базы, переписывание на Clean Arhitecture и постепенное выделение сервисов; — Обеспечивать масштабируемость и надёжность платформы при росте нагрузки; — Реализацией продуктовых фич в новых сервисах; — Активно анализировать и улучшать имеющуюся observability платформы с фокусом на performance optimization; — Работать в связке с DevOps/SRE; — Исследовательскими R&D задачами; — Проявлять инициативу: предлагать улучшения и доводить их до внедрения. Что для нас важно: — Уверенный опыт промышленной разработки на Node.js (у нас Nest.js) от 4 лет; — Знание реляционных и аналитических БД (PostgreSQL, ClickHouse): оптимизация запросов, индексация, шардинг/репликация; — Навыки system design: построение fault-tolerant систем, масштабирование по горизонтали и вертикали; — Умение писать дизайн-документы - мы активно работаем над документированием системы; — Опыт работы с Redis и Kafka; — Опыт работы с Kubernetes; — Опыт работы с nginx и haproxy. Что мы предлагаем: — Полностью удаленный формат работы. — Оплата от 400.000 руб (финальная сумма обсуждается на встрече с успешным кандидатом); — Возможность выбрать форму сотрудничества и оплаты (все налоги — наша забота); — Онбординг-квест — не бросим в бой без подготовки, введем в курс дела и подключим к команде; — Занятость 5/2 с 8-часовым рабочим днем; — Пауза на восстановление — «перезагрузиться» можно в оплачиваемом отпуске или на больничном.

Задачи: — Развивать архитектуру модульного backend-приложения, REST API и бизнес-логику, включая валидацию, обработку ошибок и документацию; — Проектировать модели данных и миграции, оптимизировать запросы и кеширование; — Развивать аутентификацию, авторизацию и ролевую модель; — Контролировать доступ к внешним данным и управлять подключениями; — Программно управлять контейнерными средами: от создания и ожидания готовности до обработки сбоев и освобождения ресурсов; — Развивать AI-функции: потоковые диалоги, хранение истории, сокращение контекста, агентные инструменты и RAG — от подготовки данных до использования найденного контекста в ответах; — Обеспечивать проверку прав, согласованность состояния и обработку ошибок при выполнении удалённых операций и вызовах инструментов; — Писать тесты, диагностировать production-проблемы, развивать наблюдаемость, согласовывать API с frontend-разработчиками. Требования: — Уверенное владение Java, опыт production-разработки на Spring Boot и готовность работать с Java 21 и Spring Boot 3.5; — Опыт проектирования архитектуры и REST API, самостоятельного принятия технических решений и развития существующей кодовой базы; — Знание Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA/Hibernate, валидации запросов и документирования API через OpenAPI; — Практический опыт PostgreSQL, SQL и Liquibase; — Понимание транзакций, индексов, оптимизации запросов, кеширования и пулов подключений; — Опыт подключения внешних реляционных источников, включая MS SQL Server, и разграничения доступа к данным; — Опыт реализации аутентификации и авторизации с JWT, OAuth2 и OIDC/SSO; — Владение Maven и Git; — Опыт OpenFeign для HTTP-интеграций, JGit для работы с репозиториями, MapStruct для преобразования объектов и Ehcache для кеширования; — Практический опыт Docker и программного управления контейнерами через docker-java; — Знание Docker Compose, Docker Swarm, Traefik и GitLab CI на уровне настройки окружения, понимания сборки и развёртывания, диагностики проблем; — Практический опыт LLM API и LangChain4j: потоковые ответы через SSE, история диалогов и управление контекстом; — Опыт построения RAG, работы с эмбеддингами и векторным поиском в Qdrant; — Опыт агентных сценариев, вызова инструментов и MCP-интеграций с проверкой прав и обработкой ошибок; — Опыт модульного и интеграционного тестирования с JUnit и Testcontainers, включая проверки с базами данных; — Навыки диагностики по логам, метрикам и трассировкам с использованием Actuator, Micrometer, OpenTelemetry и OTLP; — Понимание трассировки AI-вызовов; — Понимание React и TypeScript на уровне согласования API-контрактов и совместной диагностики frontend/backend; — Понимание специфики корпоративного ПО для внешних заказчиков: ролевой модели и безопасности, интеграций с их ИТ-ландшафтом, требований к надёжности и влияния изменений на процессы пользователей. Что важно: — Уметь общаться с бизнес-заказчиками, выявлять реальную потребность за первоначальным запросом, уточнять требования, объяснять варианты решения и переводить бизнес-задачи в техническую реализацию; — Готовность работать итерационно: сформулировать гипотезу, обсудить ее, проверить, скорректировать и двигаться дальше; — Самостоятельно прорабатывать задачи, проверять гипотезы и учитывать обратную связь; — Декомпозировать работу, оценивать сроки, согласовывать приоритеты и своевременно сообщать о рисках и необходимости помощи; — Отвечать за результат до эксплуатации, учитывать пограничные сценарии и последствия изменений; — Аргументировать решения, слышать коллег, конструктивно давать и принимать обратную связь; — Проводить code review, делиться знаниями и помогать другим разработчикам; — Находить баланс между пользой для пользователя, качеством, сложностью реализации, техническим долгом и сроками. Условия: — Работа над корпоративным продуктом, объединяющим backend, интеграции, контейнерные среды и AI; — Развитие экспертизы в AI-инженерии и агентных системах; — Оформление по ТК РФ, после испытательного срока подключение к ДМС, компенсация спортивных программ; — Работа в аккредитованной IT-компании (льготы IT ипотеки, отсрочки); — Возможность работы в одном из офисов или удаленно, преимущественно по желанию сотрудника; — График работы 5/2, гибкое начало рабочего дня, отсутствие дресс-кодов и только полезная бюрократия; — Интересные корпоративные мероприятия, клубы по интересам; — Система профессионального, карьерного и финансового развития.

Задачи: — Активный поиск и привлечение новых клиентов. — Проведение переговоров, подготовка коммерческих предложений. — Расширение имеющейся базы постоянных заказчиков. — Полное сопровождение сделки. — Мониторинг рынка электронных компонентов и цен конкурентов. Требования: — Опыт работы в активных продажах B2B или сфере снабжения/сбыта от 1 года. — Преимуществом будет опыт именно в продаже электронных компонентов, электротехники или промышленного оборудования. — Понимание специфики технических закупок у инженеров и отделов снабжения. — Развитые навыки ведения переговоров и деловой переписки. — Уверенное владение ПК, офисными программами. — Техническая грамотность, готовность разбираться в сложной номенклатуре. Условия: — Официальное трудоустройство согласно ТК РФ после прохождения стажировки. — Оплачиваемая стажировка 3 месяца, заработная плата на время стажировки 30 000 руб. и 30% от чистой прибыли. — График работы: 5/2, с 9:30 до 16:00 (возможность уделять время личным делам во второй половине дня). — Комфортный офис в районе Нагатинский затон, 5-7 минут от станции метро Коломенская. — Конкурентоспособная заработная плата от 80 000 руб. до 250 000 руб. после прохождения стажировки. — Совокупный доход обсуждается индивидуально по результатам собеседования. — Понятная система мотивации без скрытых условий. — Обучение продукту за счет компании, помощь наставника на испытательном сроке. — Современная база данных компонентов и доступ к актуальным складским остаткам партнеров. — Коллектив технических специалистов и логистов, которые помогут быстро закрыть любой нестандартный запрос клиента.

Задачи: — Быть голосом клиента, отстаивать потребности и проблемы пользователей. — Поддерживать глубокое понимание клиентов и делиться инсайтами с ключевыми командами. — Переводить приоритеты продукта в чёткие, приоритизированные и выполнимые задачи для команды. — Тесно сотрудничать с инженерной командой для понимания ограничений, зависимостей и поведения системы. — Строить согласованность, доверие и эффективно взаимодействовать между командами продукта, инженерии и поддержки клиентов. — Обеспечивать непрерывную доставку ценности, управлять жизненным циклом продукта от исследования до итераций после запуска. — Руководить продуктовыми решениями, которые реально влияют на пользователей Zanda. — Чётко коммуницировать в асинхронных и реальных каналах. — Раннее выявление рисков и принятие обоснованных решений на основе данных. — Участвовать в анализе рисков продуктовых изменений и поддерживать выявление потенциальных уязвимостей. Требования: — Опыт работы в роли владельца продукта не менее 2 лет (опыт в SaaS будет преимуществом). — Умение переводить проблемы клиентов в чёткие требования и значимые улучшения. — Глубокое понимание agile-методологий (Scrum/Kanban) и архитектуры разработки продукта. — Опыт работы в смежных ролях, таких как Customer Success или Support, будет плюсом. — Опыт работы с удалёнными, кросс-культурными командами в разных часовых поясах. — Навыки: понимание потребностей пользователей, стратегическое мышление, принятие решений на основе данных, адаптивная коммуникация, кросс-функциональное сотрудничество, приоритизация, техническая грамотность, выявление и снижение рисков, решение проблем и критическое мышление. — Личные качества: высокий уровень ответственности, эмпатия, спокойствие под давлением, адаптивность и любознательность (особенно в области AI и автоматизации), честность, уверенность в отстаивании интересов клиента, энергичность, стратегический и практический подход, ориентация на рост и развитие, фокус на клиента. Условия: — Удалённая работа с гибким графиком и возможностью работать из любой точки мира. — Полная занятость с акцентом на результат, а не на часы работы. — Щедрый оплачиваемый отпуск. — Высокий уровень доверия и отсутствие бюрократии. — Возможности для профессионального роста и инноваций. — Работа в международной команде с поддержкой и сотрудничеством. — Конкурентная оплата труда. О компании: Zanda Health — быстрорастущая платформа для управления медицинской практикой, используемая тысячами клиник в Австралии, Новой Зеландии, Великобритании, США и Канаде. Миссия компании — сделать управление медицинской практикой простым и приятным, помогая специалистам тратить меньше времени на административные задачи и больше — на пациентов.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Команда автоматической модерации разрабатывает и поддерживает сервис, обеспечивающий проверку контента, который создают наши пользователи. Это сложная система на основе алгоритмов машинного обучения, которая позволяет автоматизировать модерацию более чем 95% всех объявлений. Сейчас мы ищем ML-инженера, которому предстоит заниматься улучшением алгоритмов автомодерации контента, который создают наши пользователи. Какие задачи вас ждут: — поиск запрещенного контента в текстах, на фото и видео; — выделение в текстах именованных сущностей (адреса, номера телефона, конкретные параметры товара); — автоматизация переобучения моделей поиска нарушений; — классификация изображений, а также детекция необходимых объектов; — создание моделей машинного обучения, устойчивых к изменениям в данных; — уменьшение потока объектов для ручной проверки асессорами, как за счёт использования новых подходов и алгоритмов, так и за счет актуализации имеющихся моделей или поиска эвристических улучшений. Примеры будущих задач: — улучшать алгоритмы поиска нарушений в сервисе, который обрабатывает тысячи объявлений в минуту; — искать и находить нетривиальные и эффективные решения реальных бизнес-задач; — постоянно улучшать имеющиеся средства поиска фрода, чтобы они соответствовали постоянно изменяющейся внешней среде; — разрабатывать и внедрять новые модели для решения продуктовых задач, взаимодействуя с талантливой командой разработчиков и аналитиков, а после внедрения улучшать их на основе данных и явного фидбэка от потребителей данных решений; — активно взаимодействовать с внутренними заказчиками, вырабатывая оптимальные решения для бизнеса. Мы ждём, что вы: — имеете не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решений; — обладаете глубоким пониманием ключевых методов, применяемых при решении задач машинного обучения, и границ применимости этих методов; — имеете опыт решения различных Data Science-задач с использованием Python; — работали с разными модальностями данных и понимаете, какие методы ML/DL применимы в конкретных бизнес-задачах; — умеете оценивать не только качество моделей при запуске нового проекта, но и его изменение во времени; — умеете писать SQL запросы; — получили высшее образование в области вычислительной математики, статистики, анализа данных и т.п.; — владеете английским языком на уровне, как минимум, позволяющем бегло читать специализированную литературу. Будет здорово, если вы: — участвовали в различных открытых соревнованиях по анализу данных; — проектировали и внедряли системы машинного обучения для автоматизации процессов и получили измеримые результаты этого внедрения; — умеете обращаться с системами управления версиями (например, git), склонны документировать свои наработки, а также описывать и всесторонне критически оценивать результаты проведённых экспериментов. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта; — интересные и разнообразные задачи; — много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы; — талантливая команда, сильная DS культура и сообщество профессионалов; — развитие: бюджет на обучение, курсы, конференции и профессиональную литературу; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.

Задачи: — настраивать игровые параметры, балансные таблицы и внутриигровые офферы — считать акции и спецпредложения под разные сегменты игроков — проектировать и сопровождать механики и системы — анализировать, как изменения влияют на экономику и игровой опыт — проверять корректность настроек и ловить несоответствия до релиза — вести документацию и синхронить работу между отделами Требования: — сильный STEM (профильный университет) без опыта в индустрии (физика, математика, инженерия, точные/естественные науки) или геймдизайнер с опытом 1–3 года на близких задачах — баланс / экономика / системный дизайн, уверенный Excel — внимание к деталям в цифрах и критическое мышление — системность и самостоятельность в решении задач — играешь (хотя бы иногда) в мобильные или другие игры Условия: — формат работы: удалёнка, фуллтайм Инструменты: Excel, Google Sheets. Данные достаём с помощью ИИ — писать SQL не нужно.

Задачи: — Владение стратегией Campaign Pages и дорожной картой на 6–12 месяцев, согласованной с приоритетами Product и Pre-Donation Experience, с объяснением решений руководству и заинтересованным сторонам. — Проведение непрерывного исследования с использованием данных от клиентов, GTM, поддержки, воронки и конкурентов. — Отделение единичных запросов от системных возможностей и валидация проблем до начала разработки. — Управление доставкой продукта от начала до конца с командой: инженерный тимлид, продуктовый дизайнер и аналитик, включая подготовку PRD, бэклога и запусков с правильной инструментализацией. — Ответственность за здоровье продукта и готовность к корпоративному использованию, включая конверсию, производительность страниц, надежность, публикацию и объем поддержки. — Решение критичных проблем и запросов с риском оттока в рамках согласованных SLA. — Сотрудничество с PM Growth по экспериментам, персонализации и инициативам ARPV. — Приоритизация гипотез на основе собственных данных продукта и распространение успешных результатов на Checkout, Elements и Campaign Pages. — Координация работы с Engineering, Design, Analytics, GTM, Support и смежными PM. — Координация зависимостей с Platform, Checkout, Gift Cart, Billing и Integrations при работе с общими системами. — Обеспечение информирования GTM, Support и CSM о релизах, их значении и способах объяснения клиентам. — Активное использование AI в повседневной работе для синтеза исследований, составления спецификаций, анализа и коммуникации с явными предположениями и источниками. Требования: — Опыт 5+ лет в управлении продуктом или владении продуктом в B2B/enterprise SaaS, фандрайзинге, маркетинговых технологиях, электронной коммерции или продуктах, ориентированных на конверсию. — Подтвержденный опыт полного цикла владения продуктовой областью: дорожная карта, исследование, исполнение, запуск и измерение. — Сильная дисциплина доставки с четкими спецификациями и способностью разблокировать инженерию. — Аналитический подход с использованием воронок, метрик, сигналов поддержки и качественной обратной связи для приоритизации. — Системное мышление с пониманием связей между интерфейсами, чекаутом, платежами, аналитикой, интеграциями и GTM. — Понимание роста и экспериментов: генерация гипотез, приоритизация и измерение. — Сильное чувство UX и сотрудничество с дизайном. — Практическое ежедневное использование AI в продуктовой работе. — Свободное письменное и устное владение английским языком. Условия: — 31 день отпуска. — 100% оплачиваемый план телемедицины. — Помощь с оборудованием для домашнего офиса. — Курсы английского языка. — Профессиональное образование. — Тренажерный зал или бассейн. — Коворкинг. — Удаленная работа. — Зарплата €5,600 - €6,100 брутто в месяц, окончательная сумма зависит от опыта, навыков, квалификации, соответствия требованиям роли и локации.

Задачи: — Поддержка федеральных клиентов, предоставление архитектурного дизайна и внедрение продуктов Collibra в соответствии с моделями доставки, процессами и стандартами безопасности (FedRAMP, FISMA, GovCloud). — Предоставление федеральным агентствам индивидуальных стратегий управления данными, включающих лучшие практики и способствующих достижению бизнес-целей. — Взаимодействие с командами продаж, инженерии, продукта, поддержки и руководства для согласования с циклами закупок и приоритетами. — Выявление возможностей расширения использования продуктов Collibra в агентствах. — Выполнение или превышение целей по использованию услуг для успеха клиентов и повторных проектов. — Вклад в рост услуг и лицензирования Collibra в государственном секторе через расширение аккаунтов и стратегическое планирование. Требования: — 5-10 лет опыта консультирования федеральных агентств США в области управления данными, качества данных или управления данными. — Знание ведущих PaaS-провайдеров, Data Lakes, баз данных и интеграционных платформ, используемых федеральными агентствами. — Минимум 2 года опыта работы с облачными платформами, API-интеграцией (REST/JSON) и автоматизацией развертывания. — Владение Linux CLI. — Практический опыт AWS/Azure, Kubernetes, инфраструктуры и платформ. — Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Spark и Hadoop. — Гражданство США, проживание на территории США и наличие активного допуска к секретной информации (Secret/TS/TS-SCI). Преимущества: — Знакомство с корпоративными решениями безопасности, такими как LDAP или Kerberos. — Опыт работы с инструментами качества данных, конвейерами данных, оркестрацией данных и контролем заданий. — Знание процессов управления данными, включая управление данными, каталогизацию и управление бизнес-правилами. — Владение API через Java, Python или аналогичные языки для кастомных решений в Linux/Unix. — Опыт с хранилищами данных, ETL и интеграцией данных. — Навыки разработки функциональных и технических спецификаций. — Опыт работы с Collibra или аналогичными технологиями. Условия: — Предпочтительно расположение в районе Вашингтона, округ Колумбия, с необходимостью до 50% работы на месте. — Годовая базовая зарплата от $96,000 до $120,000. — Возможность дополнительной комиссионной оплаты. — Конкурентный пакет вознаграждений, включая бонусы, акции, пенсионные планы и другие льготы. — Гибкая программа льгот, поддерживающая разнообразные жизненные обстоятельства. — Равные возможности для всех кандидатов без дискриминации.

Задачи: — Владение и управление инфраструктурой доказательств от клиентов, поддерживающей управляемые продажи. — Определение творческого и редакционного стандарта для качественных клиентских историй. — Руководство агентствами, которые выполняют написание, видео и дизайн. — Обеспечение доставки доказательств продавцам и клиентам в ключевые моменты для коммерческого эффекта. — Управление результатами программы и операционной дисциплиной, измерение влияния доказательств на воронку продаж, коэффициенты выигрыша и скорость цикла продаж. — Тесное сотрудничество с командами продаж, успеха клиентов, поддержки кампаний и продуктов для приоритизации доказательств по всем продуктам Dropbox, включая AI, мультипродуктовую платформу и приоритетные вертикали. Требования: — Более 8 лет опыта в B2B контент-маркетинге, клиентском маркетинге или поддержке продаж. — Опыт создания и управления программой доказательств клиентов, активно используемой в живых циклах продаж. — Глубокое понимание сложных B2B циклов продаж и необходимого доказательства на каждом этапе. — Опыт сотрудничества с аккаунт-менеджерами и SDR для создания коммерчески эффективного контента. — Креативный и редакторский опыт с умением задавать стандарты, писать брифы, управлять агентствами и редактировать материалы. Предпочтительные квалификации: — Владение платформами Highspot, Seismic, DocSend или аналогичными. — Опыт работы с Salesforce для атрибуции кампаний и аналитики воронки продаж. — Опыт поддержки корпоративных или управляемых продаж в SaaS. — Опыт разработки доказательств для AI продуктов, продуктов рабочих процессов или мультипродуктовой платформы. — Знакомство с программами отзывов G2 и стратегией клиентского голоса. — Опыт сотрудничества с маркетинговыми операциями и аналитикой контента. — Опыт разработки доказательств для приоритетных вертикалей, например маркетинга, креатива, архитектуры, инженерии и строительства. Условия: — Удалённая работа из Канады (выбор локаций). — Полная занятость. — Годовой оклад от $142,800 до $193,200 CAD. Дополнительно: — Навыки работы с AI для усиления человеческого суждения. — Важность осознанности, суждения, адаптивности и коммуникации в работе.

Задачи: — Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML); — Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием); — Оценка влияния на бизнес предложенных решений; — Подготовка признаков для feature store (используем Feast); — Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов. Требования: — Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера; — Наличие разработанных моделей в проде; — Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса; — Понимание работы базовых ML-алгоритмов; — Знание метрик машинного обучения и их интерпретации; — Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost); — Опыт написания запросов на SQL; — Общее представление об A/B-тестах; — Навыки работы с Git; — Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production; — Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime). Желательно: — Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark; — Опыт проведения A/B-экспериментов; — Знакомство с MLFlow, dvc; — Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI); — Опыт работы с Docker; — Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka; — Опыт работы в qlikview, superset. Условия: — Работа в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом; — Возможность внешнего обучения и прокачки скиллов за счет компании; — Забота о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом; — Поддержка и развитие культуры ЗОЖ; — Социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от партнеров (туризм, фитнес и т.д.); — Обеспечение техникой для работы; — Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10).

Задачи: — обеспечивать управление полным циклом разработки правил корреляции; — анализировать ложноположительные инциденты и добавлять исключения в SIEM; — выполнять роль клиентского аналитика; — продвигать развитие технологической платформы в части работы с SIEM системами и увеличивать эффективность процесса управления библиотекой корреляционных правил; — взаимодействовать с заказчиками по техническим вопросам; — проводить обучение и делиться опытом с другими аналитиками. Требования: — знание основных векторов атак на корпоративные сети и способы противодействия; — знание современных методов классификации тактик и техник атакующих (Mitre Attack, Kill Chain); — опыт работы с MaxPatrol SIEM или KUMA SIEM; — умение анализировать журналы регистрации событий в различных системах (ОС, СЗИ, сетевое оборудование, прикладное ПО, access логи и др); — умение разрабатывать логику детектирующих правил по обнаружению атак и аномалий. Условия: — собственная платформа MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, позволяющая сосредоточиться на фичах; — профессиональные гильдии инженеров для поддержки и развития; — внутренняя площадка TechTalks для обмена опытом и развития навыков самопрезентации; — участие во внешних IT конференциях (HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг, True Tech Arch); — полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронная библиотека; — ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию; — страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы; — материальная помощь в сложных жизненных ситуациях; — отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день); — прием врачей общей практики и массаж в офисе; — мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; — подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

Задачи: — Разработка детальных планов реализации проектов: декомпозиция задач, распределение ресурсов, определение критического пути; — Контроль соблюдения сроков, бюджета и качества результатов по всем активным проектам; — Организация и ведение операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика; — Постановка задач ML-инженерам, Data Scientists и DevOps-специалистам; — Контроль качества и сроков исполнения; — Сбор и формализация бизнес-требований, перевод бизнес-проблем в технические задачи с определением метрик эффекта и критериев приёмки; — Управление ожиданиями стейкхолдеров: регулярные статус-отчёты, презентации результатов, обоснование технических решений; — Организация процессов тестирования, валидации и мониторинга ML-моделей в продуктовой среде; — Защита метрик качества перед заказчиком; — Ведение проектной документации в соответствии с принятыми стандартами и регламентами компании. Требования: — 7+ лет общего опыта в IT-проектах, из них не менее 3 лет — в управлении проектами с применением AI/ML (LLM/NLP, NLP, CV или оптимизационное моделирование); — Подтверждённый опыт управления кросс-функциональными командами; — Опыт ведения переговоров с корпоративными заказчиками и защиты результатов проектов; — Полный цикл управления проектом: планирование, постановка задач, контроль сроков, бюджета и качества; — Умение переводить бизнес-проблемы в технические задачи: формулировка AI гипотез, определение метрик успеха, критерии приёмки; — Опыт оценки трудозатрат для комплексных AI-проектов, включая работы по разметке данных, обучению моделей и MLOps-инфраструктуре; — Управление рисками и изменениями: выявление, оценка, приоритизация, разработка планов митигации; — Инструменты управления: Jira, Confluence или аналоги для трекинга задач, ведения документации и управления бэклогом; — Понимание полного жизненного цикла ML-проекта: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг; — Понимание принципов работы LLM, GenAI, RAG и агентных систем — на уровне, достаточном для оценки рисков и постановки задач команде; — Понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, версионирование данных, автоматизация пайплайнов. Будет плюсом: — Опыт внедрения AI-решений в регулируемых отраслях (нефтегаз, финансы, государственный сектор); — Понимание архитектуры данных: хранилища данных, data pipelines, feature store; — Опыт формирования и масштабирования AI-команд; — Базовые знания SQL для самостоятельной работы с данными и понимания задач команды. Условия: — График работы: 5/2 с 09:00 до 18:00 (в пятницу до 16:45); — Работа в аккредитованной Минцифры ИТ-компании; — Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается по результатам собеседования); — Соцпакет: программа ДМС со стоматологией, корпоративная мобильная связь, санаторно-курортное лечение; — Возможность расти как вертикально, так и повышать уровень своих профессиональных и деловых компетенций; — Внутреннее обучение: конференции, тренинги, мастер-классы, корпоративный университет; — Внешнее обучение по направлению профессиональной деятельности; — Возможность присоединиться к спортивным командам по мини-футболу, баскетболу, волейболу или чирлидингу; — Корпоративная электронная библиотека; — Комфортный офис в бизнес-центре «NordStar» с удобным расположением (5 мин пешком от метро «Беговая», МЦД-1).

Задачи: — искать технические решения для проектных задач. — прорабатывать проект поэтапно: сначала эскизы и концепция, потом план — какие риски, что проверить, как протестировать. — уточнять требования с иностранными заказчиками (общение на английском языке напрямую): требования к производительности, качеству, срокам реализации, нужен ли прототип или можно сразу в серию. — раскладывать концепцию на задачи для инженеров. — участвовать в пусконаладке спроектированного оборудования (чаще удаленно) и поддерживать его до выхода на серийный режим. — собирать обратную связь после сборки и с производства, вносить корректировки в документацию. — систематизировать знания по существующему оборудованию – писать инструкции, процедуры сборки и тестирования, в том числе и на английском языке. Требования: — высшее техническое образование. — опыт работы от 7 лет в роли ведущего инженера-конструктора или технического лидера/руководителя проектов. — техническая база – мехобработка: понимание изготовления деталей в малых и средних размерах. — знание трех ключевых технологий: фрезеровка, шлифовка, электроэрозия (EDM). — опыт «работы руками» и наладки оборудования: желателен опыт работы за механообрабатывающим оборудованием или активного участия в наладке сложного оборудования. — опыт разработки узлов с использованием систем позиционирования на основе ШВП и серводвигателей. — DfM (анализ технологичности). — опыт проведения DFMEA и работа с рисками. — системное мышление. — умение объяснить сложные идеи эскизом от руки. — понимание, что CAD – это инструмент для оформления идеи, а не для мышления и формирования концепции оборудования. — английский язык на уровне Upper-Intermediate: свободное техническое общение (переписка, обсуждение требований, объяснение концепций). — знание и опыт работы в Solidworks. — готовность выполнить тестовое задание на одном из этапов. Условия: — оформление в соответствии с ТК РФ в штат компании. — гибридный формат работы или полностью в офисе. — проживание кандидата: Санкт-Петербург или Москва. — оплата: до 250000 руб. нетто.

Требования: — Профессиональный опыт в аналитике, инженерии данных, статистике или машинном обучении. — Сильные навыки письменного общения и способность ясно объяснять аналитические рассуждения. — Умение оценивать анализы, запросы и конвейеры данных, созданные ИИ. — Понимание качества данных, метрик и аналитической точности. — Способность выявлять вводящие в заблуждение результаты, проблемы с данными и потенциальные аналитические ошибки. — Умение работать с неоднозначными задачами и уточнять неясные инструкции. Процесс интервью: — Отправка заявки и резюме. — Подтверждение места работы. — Прохождение AI-интервью (около 20 минут). — Прохождение проверки биографии. — Подходящие кандидаты могут быть добавлены в сеть талантов Mercor по анализу данных. — Соответствующие кандидаты могут быть приглашены к участию в проектах по мере их появления. Отбор зависит от опыта, результатов интервью, соответствия местоположения и требований проектов.