Location: Москва
Мы строим технологическую платформу для производства, хранения и дистрибуции медиаконтента. Это медиа-хранилище нового поколения, где AI-агенты берут на себя рутинные и творческие задачи: от автоматической разметки и адаптации контента до его подготовки к публикации в 30+ каналах (сайты и приложения Банка, мессенджеры, соцсети). Решение кардинально сокращает Time-to-Market вывода контента и меняет подход к управлению медиа в масштабах крупного банковского бизнеса.
Платформа состоит из множества асинхронных микросервисов, обменивающихся событиями через Kafka, и разворачивается в OpenShift. От качества её сопровождения напрямую зависит, насколько надёжно работает интеллектуальный конвейер, которым пользуются команды Банка.
Ближайшая задача - сайт Российско-Индийского делового совета (РИДС): информационная платформа для российских компаний, которые выходят на индийский рынок или уже работают с индийскими партнёрами. Мы перезапускаем его как практический гид, который поможет разобраться с регистрацией бизнеса, платежами, налогами и логистикой, а также найти надёжных партнёров. Сайт строится на нашей медиа-платформе - она обеспечивает хранение, подготовку и публикацию контента.
Обязанности
### Чем предстоит заниматься
* администрирование и сопровождение АС. Поддерживать стабильную работу системы в промышленной среде (ПРОМ). Выполнять регламентные работы: поддержка работоспособности системы, обновление версий ПО, резервное копирование, восстановление после сбоев. Решать инциденты: обрабатывать обращения пользователей, диагностировать и устранять проблемы, фиксировать их в системе управления инцидентами
* установка дистрибутивов и внедрение. Готовить тестовые среды (стенды) для различных видов тестирования, в том числе нагрузочного: DEV / IFT / Major-Check / Major-GO. Устанавливать дистрибутивный комплект нового релиза АС на подготовленные стенды. Проводить приёмо-сдаточные испытания - проверять соответствие системы заявленным требованиям. Планировать и контролировать внедрение - переносить успешно протестированные решения в промышленную среду
* анализ и решение инцидентов. Выявлять сбои, ошибки и отклонения в работе системы. Определять первопричину инцидента, а не симптом, через анализ логов, метрик и конфигураций. Устранять причины: вносить исправления и изменения в конфигурацию, обновлять документацию. Документировать причины, решения и обходные пути в базе знаний и системе управления инцидентами
* мониторинг. Определять требования к мониторингу: какие метрики и алерты нужны для контроля состояния системы. Настраивать инструменты мониторинга, логи, метрики, трейсы и правила алертинга. Адаптировать мониторинг при изменениях в системе: оценивать влияние релизов на текущие метрики и корректировать их
* риски, проблемы и SLA. Выявлять потенциальные риски на этапе подготовки и внедрения, планировать мероприятия по их минимизации. Управлять проблемами: анализировать причины повторяющихся инцидентов и предлагать меры, снижающие вероятность их повторения. Согласовывать уровни сервиса (SLA) с заказчиками, отслеживать фактические показатели доступности и времени реакции. Анализировать отклонения от SLA, принимать меры для их устранения, готовить отчётность по достигнутым уровням сервиса.
Требования
### Что для нас важно
* **знание английского языка не ниже B2 (ОБЯЗАТЕЛЬНО), умение свободно устно общаться на технические темы**
* опыт сопровождения промышленных информационных систем от 3 лет
* уверенное владение Linux: системное администрирование, работа с сервисами, логами, сетью
* опыт работы с контейнерами и оркестрацией: Docker, Kubernetes / OpenShift - развёртывание, диагностика подов, работа с конфигурациями
* понимание принципов DevOps и Agile - для автоматизации процессов и гибкого взаимодействия с командами разработки
* знание методологий управления IT-сервисами (ITIL / ITSM): инциденты, проблемы, изменения, SLA
* умение работать с системами контроля версий (Git) и CI/CD (Jenkins)
* навыки тестирования: понимание процессов тестирования, включая приёмочные испытания.
### Будет преимуществом
* опыт эксплуатации PostgreSQL, Redis, Apache Kafka (consumer lag, ребалансировки), OpenSearch / Elasticsearch
* опыт с мониторингом и observability (Prometheus / Grafana, централизованный сбор логов, трейсинг)
* опыт автоматизации (скрипты на Bash / Python, Ansible или аналоги)
* опыт нагрузочного тестирования (подготовка стендов и анализ результатов)
* опыт использования кодовых агентов (GigaCode, Claude Code и аналоги) для автоматизации рутинных задач сопровождения.
Условия
* комфортный современный офис на выбор: г. Москва, пр. Кутузовский, 32к3, или переулок Оружейный, 41
* формат работы - офис на испытательный срок. Гибрид 4 дня в неделю офис после испытательного срока
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Мы – Трайб «Риски Розничного бизнеса», наш основной продукт Кредитная Машина (КМ) – ключевая риск-платформа Сбера.
КМ предназначена для обработки заявок на кредиты физических лиц в Сбере. Система интегрирована с большим числом систем для обогащения данными. В систему встроены модули принятия решений на основе собранных данных.
КМ работает в режиме 24х7 и обрабатывает все заявки на кредиты физических лиц, рассматриваемые Сбером.
Мы ищем активного и требовательного лидера, который возглавит нашу команду сопровождения и будет совершенствовать процессы поддержки продуктов.
Обязанности
* управлять командой сопровождения из 5 человек: ставить командные и личные цели, проводить 1-on-1, контролировать метрики эффективности и результаты
* обеспечивать бесперебойную работу production-систем и тестовых контуров (ПСИ, BackTest). Настраивать и развивать мониторинг
* администрировать ИТ-услуги в периметре продукта, отвечать за их доступность и производительность
* организовывать процесс управления инцидентами: оперативное решение, поиск и применение обходных решений, глубокий анализ первопричин (RCA) и контроль их системного устранения
* участвовать в организации и проведении приемо-сдаточных (ПСИ) и нагрузочных испытаний, оценивать готовность систем к эксплуатации
* транслировать эксплуатационные проблемы в задачи для команд разработки (исправление багов, оптимизация производительности, технический долг) и контролировать их реализацию
* отслеживать эксплуатационные показатели (SLO/SLI), выявлять отклонения и формировать дорожные карты по повышению надежности
* выстраивать взаимодействие со смежными системами: договариваться об SLA, контролировать его исполнение и разрешать архитектурные конфликты на стыке систем.
Требования
* высшее техническое образование (ИТ, прикладная математика или смежные области)
* опыт управления технической командой от 3 лет, умение декомпозировать сложные задачи, определять приоритеты и брать ответственность за результат
* понимание современных ИТ-архитектур и микросервисов. Практический опыт работы с контейнеризацией (Kubernetes/OpenShift)
* экспертные знания стека: Nginx, Kafka, Apache
* опыт администрирования и оптимизации высоконагруженных СУБД PostgreSQL (шардирование, партиционирование, тюнинг запросов)
* практический опыт работы со стеком мониторинга и логирования: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana
* понимание принципов информационной и кибербезопасности (SSL/TLS, управление секретами, сетевые политики), опыт проектирования отказоустойчивых решений
будет плюсом:
* опыт внедрения и оптимизации процессов DevOps / SRE в команде сопровождения
* опыт работы с распределенными балансировщиками нагрузки (LBOSE и аналоги)
* навыки автоматизации рутинных задач (Python)
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Ищем QA-инженера, который умеет разбираться в продукте, находить риски и выстраивать проверку изменений до и после релиза, используя AI как основной рабочий инструмент.
УдалённоГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Workplace: hybrid
Обязанности
Проектирование и разработка мобильных и веб-приложений, сервисов с использованием современных фреймворков (FastAPI, Django);
Работа с базами данных: создание, оптимизация, написание запросов и обработка информации;
Реализация скриптов и утилит для автоматизации бизнес-процессов;
Интеграция с внешними системами и сервисами (REST API, другие интерфейсы);
Тестирование, отладка и сопровождение программного обеспечения для надежной работы и соответствия требованиям;
Оптимизация производительности и масштабируемости решений для работы с большими объемами данных;
Работа в проектной команде: участие во встречах, code review, обмен опытом и помощь коллегам, менторство;
Условия работы
Гибридный формат или удаленный формат работы по России
Официальное оформление с белой ЗП, оклад fix + полугодовой бонус 20% (по результатам работы)
Возможность профессионального и карьерного роста (обратная связь регулярная, индивидуальные планы развития, 2 раза в год оценка персонала)
Яркую корпоративную жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: X5 Tech Bar, регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, обмен опытом через внутренние комьюнити, день IT-специалиста, программы корпоративного волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge
Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья, забота о благополучии сотрудников
Программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров)
Материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию
Профессиональные навыки
Опыт создания приложений и разработки API на Python не менее 5-ти лет, используя веб-фреймворки (FastAPI / Aiohttp либо Django);
Опыт работы с СУБД через ORM, уверенное владение SQL, знание индексов, опыт оптимизации запросов;
Опыт проведения код ревью;
Опыт работы с AI агентами\инструментами;
Желание работать в команде, участвовать в проектировании архитектуры, выдвигать предложения по улучшению решений и процессов;
Опыт принятия технический решений, проектирования архитектуры;
Workplace: office
Обязанности
Разрабатывать процессы для интеграции программного решения класса DLP/DCAP с различными ИС
Автоматизировать и роботизировать процессы для программного решения класса DLP/DCAP
Формировать требования для разработки в целях улучшения и расширения функционала программного решения класса DLP/DCAP
Администрировать программные продукты класса DLP/DCAP, сервера Microsoft Windows, сервера баз данных MS SQL
Выполнять регулярное резервного копирования данных
Обеспечивать бесперебойное функционирование ИС
Производить регулярный анализ и обновление инфраструктуры
Производить регулярный мониторинг и установку агентов мониторинга утечки информации на конечных станциях и серверах
Обновлять архитектурную документацию
Условия работы
График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00)
Гибридный/удаленный формат работы;
Возможность обучаться и сертифицироваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, отраслевые конференции, программа развития управленческих навыков, очные мастер-классы, платформы онлайн-образования и многое другое;
Развитую систему компенсаций и льгот;
Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию);
Страхование жизни и здоровья;
Скидки в магазинах сети Х5 («Пятёрочка», «Перекрёсток» и т.д.);
Программу привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров);
Материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию.
Профессиональные навыки
Экспертные знания и практический̆ опыт администрирования DLP/DCAP систем
Уверенное знание законодательства РФ в области информационной̆ безопасности
Экспертные знания современных методов и средств защиты информации
Опыт проведения расследований информационной безопасности связанных с утечкой информации
Уверенные знания и практический опыт администрирования серверной инфраструктуры на базе Window\Unix, средств виртуализации VMWare
Экспертные знания принципов построения и архитектуры распределенных информационных систем
Уверенные знания в области сетевых технологий
Workplace: remote
Обязанности
Мы ищем человека, который будет «мостиком» между пользователями, продактом и разработкой. Ты — главный по данным и гипотезам, но при этом сидишь в одном чате с командой разработки и отвечаешь на вопросы быстрее, чем они успевают закинуть задачу в Jira. Ты не строишь «монолитные дашборды» неделями — ты делаешь исследования под задачу, прототипируешь агентов и доводишь фичи до раскатки, держа руку на пульсе пользователя.
Работа с требованиями (User-first): Быть на короткой ноге с ключевыми юзерами. Оперативно проводить ad-hoc исследования по запросу продакта (как правило, вопрос «почему упала конверсия?» должен превращаться в конкретную гипотезу за пару часов).
Прототипирование (AI-native): Накидывать прототип агента или фичи, быстро собирать по нему обратную связь и сразу переупаковывать это в четкие спеки для бекенда и фронта.
Скорость реакции (ASAP): Отвечать на вопросы команды разработки в моменте. Уточнять требования с пользователями и соседними командами (продакшн, поддержка), чтобы разработчики не ждали и не гадали.
Сопровождение релизов: сопровождать пилоты, раскатку, лично отрабатывать корнер-кейсы с пользователями.
Обучение: Проводить обучения для юзеров и внутренних команд, потому что никто не знает новый функционал лучше тебя.
Работа с кодом и данными: Плотно взаимодействовать с разработкой, быстро находить и устранять гэпы между ожиданием и реальностью. Проверять итоговый результат на стенде/проде до того, как это сделает тестировщик.
Наш подход:
В команде работает принцип AI First. Мы не пишем скрипты с нуля, если это можно сделать через промпты и агентов. Но мы требуем, чтобы ты понимал логику, стоящую за этими промптами, и умел валидировать выдачу AI.
Условия работы
Работа в команде, где ценят инициативу и скорость (бюрократии минимум).
Реальные пользователи, которые ждут твоих решений.
Возможность влиять на продукт напрямую, без длинных согласований.
Профессиональные навыки
Умеешь работать с SQL/Python/Excel на уровне, достаточном для быстрой выгрузки и агрегации (дашборды — не главное, важна суть).
Понимаешь, как работают LLM и AI-агенты (хотя бы на уровне уверенного пользователя и понимания промпт-инжиниринга).
Твой скилл — фасилитация. Умеешь задавать правильные вопросы пользователю, чтобы вытащить из него реальную боль, а не то, что он придумал.
Не боишься «грязной» работы: если надо поднять данные в Prod-среде, чтобы проверить гипотезу — ты это сделаешь сам (под присмотром девопсов, конечно).
Обладаешь сильными коммуникационными навыками: Умеешь переводить с «человеческого» на «технический» и обратно.
Имеешь системное мышление и умеешь разбираться в сложных предметных областях.
Обладаешь высоким уровнем самостоятельности и ownership — если взял вопрос, доводишь его до ответа/решения.
Умеешь работать с неопределённостью: не «не знаю / невозможно», а «проверю, выясню, предложу варианты».
Умеешь структурировать большой объём информации.
Понимание интеграционных взаимодействий (REST, HTTP)
Умение обоснованно выбрать вид API (синхронное/асинхронное)
Знание основ проектирования БД
Будет плюсом:
Опыт работы с BI-инструментами (но это вторично).
Опыт запуска продуктов с нуля (MVP, пилоты).
Мы ищем продуктового аналитика, который поможет превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP
В этой роли вы будете находить точки применения AI, прорабатывать концепцию решения, определять состав MVP и формировать качественные постановки для AI-разработчиков
Задачи
Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI
Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делаем, для кого, какую проблему решаем и какой результат хотим получить
Определять границы MVP и приоритизировать функциональность
Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения
Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков
Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения
Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений
Участвовать в формировании критериев готовности и приемки MVP
Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта
Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию
Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе
Требования
Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли
Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки
Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки
Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM
Понимание таких подходов, как RAG, AI-агенты, prompt engineering, работа с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками
Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований
Умение работать с данными и понимать ограничения качества/доступности данных
Сильные коммуникационные навыки: предстоит много взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта
Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях
Стек технологий: N8N, API, GIt, RAG, SQL (Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle), BI-системы (Tableau, Power BI, Qlik, DataLens), Python
Условия
Ты будешь находиться на пересечении продукта, бизнеса и современных AI-технологий и сможешь напрямую влиять на то, какие AI-решения появляются в компании и какие бизнес-задачи они решают
Если тебе интересно не просто анализировать требования, а придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP тогда эта позиция точно для тебя
Workplace: Удаленно
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Обязанности
Строить и автоматизировать пайплайны обучения в ClearML, от экспериментов DS до воспроизводимого артефакта в model registry;
Автоматизировать деплой моделей в Triton, включая конвертацию в ONNX и TensorRT, конфигурацию, выкатку без участия инженера, канареечные релизы и откаты;
Развивать Python-сервисы вокруг Triton, единый inference gateway, gRPC, батчинг и очереди;
Ускорять инференс через профилирование, dynamic batching, ensemble и BLS, TensorRT-оптимизации;
Держать SLA инференс-контура – метрики, алертинг, разбор инцидентов, дежурства в ротации;
Поддерживать JupyterHub, ClearML-агенты и шаблоны проектов для DS-команд;
Вместе с инфраструктурным инженером проектировать размещение моделей на GPU-кластере;
Общаться с DS-командами, понимать их потребности и переводить в технические решения;
Закладывать стандарты и шаблоны, чтобы раскатать контур на весь отдел Trust & Safety.
Требования
Уверенный Python, опыт асинхронных сервисов (FastAPI, asyncio), gRPC и работы с очередями (Kafka);
Опыт с Nvidia Triton Inference Server или другим model serving (TorchServe, vLLM, KServe) с готовностью глубоко освоить Triton;
Опыт работы с ClearML, Kubeflow, MLflow или аналогичной MLOps-платформой на уровне пайплайнов, трекинга экспериментов и model registry;
Инженерное понимание ML-стека – PyTorch, ONNX, конвертация и упаковка моделей, GPU-инференс;
Kubernetes на уровне разработчика сервисов, включая деплой, Helm-чарты, ресурсы, HPA и отладку подов;
Опыт с GitLab CI, инфраструктурой как код, мониторингом и логами;
Умение взаимодействовать с DS-командами и доводить решения до прода, а не до прототипа.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Location: Москва
Workplace: Гибрид, Удаленно
Объединённая компания RWB (Wildberries & Russ) — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Обязанности
Анализировать предметную область, выявлять зависимости между системами, определять границы сервисов и точки интеграции;
Готовить системные спецификации: функциональные и нефункциональные требования (производительность, безопасность, масштабируемость, надёжность), критерии приёмки, User Stories и Use Cases;
Проектировать API и контракты взаимодействий, поддерживать спецификации (OpenAPI/AsyncAPI), согласовывать интерфейсы с разработчиками и смежными командами;
Создавать и поддерживать аналитические артефакты: C4-диаграммы, sequence-диаграммы, ER-модели;
Участвовать в архитектурных обсуждениях, готовить ADR по своим решениям, проходить arch review;
Согласовывать требования с разработкой, QA и эксплуатацией, обеспечивать единое понимание задачи в команде;
Участвовать в груминге, планировании, оценке трудоёмкости, сопровождать задачи до приёмки и релиза;
Помогать QA с критериями приёмки и тест-кейсами, проверять соответствие реализации требованиям;
Поддерживать актуальность документации в Wiki и других системах хранения знаний;
Принимать в зону ответственности закреплённые подсистемы и развивать экспертизу по ним.
Требования
Имеете опыт работы системным аналитиком от 2х лет в командах разработки распределённых систем;
Умеете собирать требования у бизнеса, переводить их в формальные спецификации и доводить до разработки без потерь;
Владеете практикой проектирования API (REST, gRPC, message brokers) и описания контрактов через OpenAPI/AsyncAPI;
Понимаете, когда какой способ интеграции применять: синхронный/асинхронный, очереди, события - и какие у них следствия (SLA, консистентность, failure scenarios);
Обладаете уверенным владением нотациями: UML, C4, sequence-диаграммы;
Понимаете SQL и моделей данных, имеете представление о нормализации, денормализации и эволюции модели данных во времени;
Умеете декомпозировать сложное на части системно: видеть границы между сервисами на уровне проектирования;
Имеете опыт работы в Agile-командах, понимание ролей и процессов разработки;
Готовность брать ответственность за свои подсистемы и развивать экспертизу по ним вдолгую;
Опыт работы с AI-агентами и искусственным интеллектом;
Будет плюсом - опыт работы с микросервисной архитектурой; владение BPMN; знакомство с практиками Domain-Driven Design; умение читать код, если потребуется разобраться в реализации.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Workplace: Удаленно
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Мы - Startups Platform, команда в департаменте Trust & Safety. Берём задачу, у которой ещё нет решения, и доводим её до работающего сервиса. Проекты у нас разные: от распознавания документов и детекции ИИ-контента до LLM-агентов.
Обязанности
Проверкой качества моделей и агентов: датасеты и метрики, LLM-as-judge, разбор ошибок по логам.
Выводом решений в прод и наблюдением за ними: задержки, стоимость, поведение при сбоях.
В проде работают модели, которые мы разворачиваем сами. Поэтому много работы с open-weight моделями: дообучение, инференс, промпты, архитектура агента. Внешние LLM тоже используем, например для разметки.
Задачи чаще приходят как проблема, а не как готовое ТЗ. Постановку вы будете уточнять сами вместе с заказчиком.
Требования
Имеете от трёх лет коммерческого опыта в ML;
Глубоко знаете NLP и понимаете, как трансформеры и LLM устроены внутри;
Cтроили системы на LLM: агентов с инструментами, RAG, многошаговые пайплайны. Подойдёт и рабочий опыт, и собственные проекты, если они доведены до конца;
Ведёте задачу сами: разбираете размытую постановку, предлагаете подход, объясняете заказчику, почему выбрали именно его, и вовремя бросаете то, что не работает;
Каждый день работаете с Claude Code, Codex, Cursor или похожими инструментами: умеете поставить задачу агенту и проверить, что он сделал.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Location: Москва
Workplace: Офис
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Обязанности
Проектная проработка запуска логистики новых стран;
Операционное ведение и развитие логистики в новых странах: Доставка/Импортная и экспортная таможня;
Поиск новых логистических агентов;
Проведение тендеров и получение наилучших условий среди контрагентов
Установка и контроль выполнения SLA;
Претензионная работа с контрагентами.
Требования
Высшее образование;
Опыт работы в E-commerce B2C – кроссбордер как преимущество;
Опыт работы с СНГ, Азией, Ближним Востоком и другими странами;
Глубокое понимание нюансов ВЭД, Инкотермс, структуры внешнеторговых контрактов, знание товаросопроводительных документов для всех видов международных перевозок, знание различных видов таможенных процедур и режимов;
Наличие портфеля контрагентов (перевозчиков, брокеров, агентов) как преимущество;
Высокоразвитые организаторские навыки, коммуникативные навыки, умение работать в команде, высокая доля самостоятельных решений и способность брать на себя ответственность;
Способность и умение работать на результат;
Разговорный английский язык;
Готовность к командировкам, в том числе внеплановым;
Продвинутое пользование Excel, PowerBI и их облачными аналогами.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Location: Москва
Workplace: Гибрид, Офис
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
О команде и проектах: Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ.
Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С.
Обязанности
Руководить командой ML-инженеров;
Участвовать в найме и развитии команды;
Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами;
Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей;
Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж;
Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection;
Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства;
Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей;
Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода.
Требования
Опыт и бэкграунд:
Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе;
Промышленный опыт внедрения моделей в production;
Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum);
Опыт руководства командой или проектами от 1 года;
Опыт найма сотрудников и построения команды;
Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды.
ML и DL:
Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры;
Опыт построения мониторинга за работой моделей;
Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач
Технологии и инструменты:
Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL;
Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence).
Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Location: Москва
Workplace: Гибрид
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Мы Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и странах СНГ.
Ищем сильного ML Lead, готового руководить ML командой в B2С.
Обязанности
Руководить командой ML-инженеров;
Участвовать в найме и развитии команды;
Взаимодействовать со стейкхолдерами продукта и смежными командами;
Строить и развивать внутренние пайплайны для разработки ML моделей;
Разрабатывать и выводить в production ML-модели: скоринговые, оттока, отклика, прогноза продаж;
Решать задачи Risk-моделирования (PD/LGD/PnL), CRM, Collection;
Исследовать и интегрировать новые источники данных для расширения признакового пространства;
Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей;
Проводить код-ревью и задавать стандарты качества кода.
Требования
Опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум 1 год в банке, финтехе или на маркетплейсе;
Промышленный опыт внедрения моделей в production;
Опыт работы с S3/Hadoop и аналитическими БД (ClickHouse, Trino, GreenPlum);
Опыт руководства командой или проектами от 1 года;
Опыт найма сотрудников и построения команды;
Умение декомпозировать задачи и планировать работу команды.
Глубокое владение классическим ML и DL: градиентный бустинг, uplift- и behavioral-модели, нейросети и трансформеры;
Опыт построения мониторинга за работой моделей;
Опыт работы с LLM/агентами для решения повседневных задач.
Владение Python, Spark, PyTorch, Airflow, Git, Docker, SQL;
Опыт работы с инструментами командной работы (Git, Jira, Confluence).
Будет плюсом: опыт работы с MLflow/ClearML, Triton inference, графовой аналитикой/графовыми NN, RL.
Условия
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Location: Москва
В релизной команде, обеспечивающей внедрение аналитических витрин данных на базе технологий Hadoop, PostgreSQL, GreenPlum, открыта вакансия релиз-менеджера.
Обязанности
* выстраивание эффективных релизных процессов
* выработка критериев проверки и выполнение проверок выводимого функционала
* оценка рисков внедрения релиза
* обеспечение выпуска релизов в запланированные сроки
* коммуникация со смежными продуктовыми командами, архитекторами, сотрудниками кибербезопасности, сопровождения и тестирования
* оценка успешности выполнения релиза, сбор и анализ статистических данных по релизам
* проведение ретроспективы релиза
* контроль метрик производственного процесса
* контроль выполнения ключевых целей.
Требования
* опыт работы в качестве релиз-менеджера
* опыт ведения интеграционных релизов
* понимание принципов DevOps и различных видов тестирования (интеграционное, функциональное, регрессионное, smoke и др.)
* навыки и опыт планирования и организации релизных мероприятий;
* навыки работы с Jira и Confluence
будет плюсом:
* опыт работы с Hadoop, Oracle, PostgreSQL
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Workplace: Комбинированный
В команду диджитал-маркетинга ищем менеджера для реализации рекламных стратегий для продуктов VK Tech.
Задачи
Разрабатывать и реализовывать рекламные стратегии для продуктов VK Tech и отвечать за их бизнес-результат
Настраивать и запускать рекламные кампании в различных каналах (VK Реклама, Google Ads, Яндекс.Директ, соцсети и других)
Анализировать эффективность кампаний, готовить отчёты и предлагать решения для оптимизации
Работать с креативами: придумывать концепции, писать тексты, тестировать гипотезы
Взаимодействовать с командой продукта, дизайнерами, аналитиками и другими специалистами для достижения целей
Постоянно тестировать новые подходы, инструменты и форматы рекламы
Следить за трендами digital-маркетинга и конкурентной средой
Участвовать в разработке инструментария сквозной аналитики цифровых каналов
Требования
Опыт работы в digital-маркетинге от трёх лет, лучше в B2B (настройка и оптимизация рекламных кампаний)
Знание рекламных кабинетов (VK Реклама, Яндекс.Директ, Google Ads, Facebook Ads и других)
Навыки аналитики: умение работать с данными, интерпретировать результаты и принимать решения на их основе
Навыки работы с ИИ: умение автоматизировать рутинные задачи, создание агентов и скиллов, аналитика и исследования
Понимание метрик (CTR, CPC, CPA, ROI, LTV и других)
Опыт работы с инструментами аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика, Mytracker, Power BI и других)
Умение писать продающие тексты и создавать креативные концепции
Понимание принципов таргетинга и сегментации аудитории
Умение формулировать и защищать свои гипотезы
Умение прозрачно показывать результаты проделанной работы
Умение выстраивать взаимоотношения с внешними подрядчиками и решать вопросы с оплатами и документооборотом
Soft skills, которые важны для нас:
Проактивность: умение брать инициативу и предлагать решения
Аналитическое мышление: способность видеть причинно-следственные связи и принимать решения на основе данных
Креативность: готовность придумывать нестандартные идеи и тестировать их
Командность: умение работать в команде и находить общий язык с коллегами
Обучаемость: желание развиваться, осваивать новые инструменты и подходы
Организованность: способность работать в условиях многозадачности и соблюдать дедлайны
Location: Москва
Workplace: Комбинированный
VK Музыка — стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь любимые песни, а тысячи артистов находят свою аудиторию.
Всё это делает крутая команда, которая придумывает и создаёт новые фичи, пишет тексты, код, рисует дизайн и доводит результат до продакшена.
Задачи
Анализ ключевых метрик бизнеса, воронок продаж, пользовательских путей, маркетинговых кампаний, участие в построении сквозной аналитики экосистемы
Подготовка финансовой и операционной отчётности для руководства и внешних партнёров
Обеспечение качества и достоверности данных, используемых в отчётах
Оптимизация процессов сбора и обработки данных, внедрение новых инструментов и технологий
Автоматизация аналитических процессов на Рython
Построение дашбордов и обучение заказчиков работе с ними
Требования
Опыт работы в области продуктовой, оперативной или финансовой аналитики от трёх лет
Навык разработки и автоматизации финансовой и операционной отчётности
Знание и понимание ключевых продуктовых и маркетинговых метрик современных B2C- и B2B-сервисов, умение предложить новые метрики для решения задач
Понимание подписочной модели продаж, методов оценки эффективности рекламных акций
Уверенное владение SQL (ClickHouse на уровне оптимизации сложных запросов), опыт обработки и анализа данных на Python (Pandas, NumPy, Statmodels, Scipy)
Опыт визуализации в BI-инструментах (SuperSet, DataLens)
Опыт использования дата-агентов при решении аналитических задач
Умение объяснять сложные вещи простыми словами и презентовать результаты своих исследований
Location: Москва
Workplace: Дистанционный
Мы — команда аналитики VK Музыки и сейчас ищем продуктового аналитика на направление «Поиск и рекомендации». Поиском пользуются 60% наших слушателей, а рекомендации — главный инструмент удержания аудитории. Без них музыкальный сервис просто не может существовать.
Мы ищем специалиста, который будет помогать нам делать эти механики ещё лучше, исследовать поведение пользователей и находить точки роста.
Задачи
Анализ ключевых метрик бизнеса, воронок продаж, пользовательских путей, маркетинговых кампаний, участие в построении сквозной аналитики экосистемы
Подготовка финансовой и операционной отчётности для руководства и внешних партнёров
Обеспечение качества и достоверности данных, используемых в отчётах
Оптимизация процессов сбора и обработки данных, внедрение новых инструментов и технологий
Автоматизация аналитических процессов на Рython
Построение дашбордов и обучение заказчиков работе с ними
Требования
Опыт работы в области продуктовой, оперативной или финансовой аналитики от трёх лет
Навык разработки и автоматизации финансовой и операционной отчётности
Знание и понимание ключевых продуктовых и маркетинговых метрик современных B2C- и B2B-сервисов, умение предложить новые метрики для решения задач
Понимание подписочной модели продаж, методов оценки эффективности рекламных акций
Уверенное владение SQL (ClickHouse на уровне оптимизации сложных запросов), опыт обработки и анализа данных на Python (Pandas, NumPy, Statmodels, Scipy)
Опыт визуализации в BI-инструментах (SuperSet, DataLens)
Опыт использования дата-агентов при решении аналитических задач
Умение объяснять сложные вещи простыми словами и презентовать результаты своих исследований