Вакансии АЙСИЭМАР: работа в IT и digital
Вакансии компании АЙСИЭМАР в IT и digital за последние 30 дней. Направления найма, города и форматы работы. Дубли объединены. HireSeeker — независимый агрегатор вакансий.
Найдено: 2. Обновлено .
Города с вакансиями
- Москва2
Страны с вакансиями
- Россия2
Форматы работы
- Гибрид1
- Офис1
Мы — ICMR (ООО "АЙСИЭМАР" бывш. "ГФК-Русь"), исследовательская компания с международным опытом и признанным авторитетом в России.
Мы — команда энергичных и целеустремленных людей, увлеченных данными и аналитикой.
Более 30 лет в России мы объединяем знания и данные, и обогащаем их технологиями, чтобы наши клиенты могли быстро принимать бизнес-решения.
ICMR (ООО "АЙСИЭМАР" бывш. "ГФК-Русь") — это мир возможностей для профессионального развития, обучения талантов и внутреннего роста!
Обязанности:
- Поддержка и развитие ИТ-инфраструктуры;
- Администрирование серверов (Windows/Linux, физические и виртуальные);
- Администрирование сетевого оборудования (Cisco, Zyxel, CheckPoint);
- Поддержка AD, DNS, DHCP, GPO, Exchange;
- Администрирование виртуализации (vSphere, zVirt);
- Резервное копирование и восстановление данных (Veeam, Кибербэкап);
- Мониторинг инфраструктуры и сервисов (Zabbix);
- Обеспечение информационной безопасности, реагирование на инциденты;
- Автоматизация рутинных задач;
- Ведение документации и учета оборудования;
- Участие в ИТ-проектах и обеспечение бесперебойной работы систем.
- Опыт администрирования Windows/Linux, сетевого оборудования;
- Знание AD, DNS, DHCP, Exchange, MSSQL;
- Опыт работы с виртуализацией и резервным копированием;
- Понимание сетевых технологий (LAN, маршрутизация);
- Опыт работы с БД (MSSQL, PostgreSQL, MySQL);
- Навыки автоматизации (PowerShell, Bash);
- Понимание принципов ИБ, опыт с SIEM — будет плюсом;
- Опыт работы с 1С, Kaspersky Security Center;
- Уверенный пользователь Excel;
- Наличие высшего образования;
- Английский язык (технический) на уровне B1 Intermediate;
- Работа в команде;
- Коммуникативные навыки;
- Навыки управления временем.
- Комфортные условия:
Современный офис рядом с м. Белорусская/ м. Менделеевская - Карьерный рост: возможность развиваться в рамках компании, участвовать в стратегических проектах и влиять на решения бизнеса
- Социальные бонусы: медицинская страховка (включая стоматологию), страхование при поездках за рубеж, страхование жизни
- Корпоративная культура: дружный коллектив, поддержка наставников, корпоративные мероприятия
- Работа на проектах для компаний-крупнейших производителей товаров повседневного спроса и торговых сетей, дающая понимание их бизнес-задач, маркетинговой стратегии и принципов
Присоединяйся к команде экспертов!
О команде и контексте
Мы — отдел разработки продуктов: строим data-driven-решения для товаров повседневного спроса, рынка потребительской техники и опросов потребителей, поставляемые на едином платформенном решении.
Мы ищем специалиста, который станет связующим звеном между этапом прототипирования и внедрением промышленного решения для наших клиентов.
В 2027 году мы существенно расширяем применение ИИ в компании: развиваем внутренние агентные системы и MCP-инфраструктуру, внедряем сервисы безопасности LLM (маскирование данных), автоматизируем работу с документами и договорами.
Значительную часть задач реализуют интеграторы и на готовых платформах — нам нужен технический эксперт, который участвует во всех инициативах: от архитектуры и пилотов до приёмки решений и перевода их на внутреннее обслуживание.
Миссия
- Обеспечение полного цикла разработки продуктовых аналитических решений.
- Доработка экспериментальных прототипов, разработанных исследователями, до масштабируемого, производительного, отказоустойчивого решения.
- Интеграция финальных решений на аналитическую платформу и в существующие API-сервисы.
- Развитие AI-инициатив компании как технический эксперт: LLM-пайплайны, агентные системы, внутренняя MCP-инфраструктура.
- Техническое курирование решений, реализуемых подрядчиками и на готовых платформах: от пилота до приёмки и внутреннего обслуживания.
Обязанности
- Разработка, стандартизация, внедрение и сопровождение аналитических решений (от этапа PoC до Prod).
- Адаптация сложных статистических и эконометрических моделей для их бесшовной интеграции с колоночными хранилищами данных (ClickHouse), встраивание решений в конвейер данных для платформы.
- Повышение эффективности существующих аналитических продуктов: оптимизация и масштабирование кода, применение высокопроизводительных вычислений и методов обработки данных, обеспечение отказоустойчивости решения.
- Проектирование и построение масштабируемых аналитических конвейеров с использованием контейнеризации и распределённых систем.
- Настройка CI/CD-процессов для ML-компонентов.
- Участие в разработке и сопровождении LLM-пайплайнов и агентных систем (RAG, MCP-интеграции, скиллы) для автоматизации обработки запросов, подготовки данных и документов.
- Техническое сопровождение решений, реализуемых подрядчиками и на готовых платформах: технические требования, предоставление и запрос данных и API для пилотов, приёмка результатов, подготовка к внутреннему обслуживанию.
- Участие во внедрении сервисов безопасности LLM-инфраструктуры (маскирование данных, контроль запросов) и подключение к ним внутренних систем.
- Обеспечение встроенного качества кода: написание юнит-тестов, работа с шаблонами проектирования, документирование архитектурных изменений.
- Взаимодействие с владельцами данных, специалистами и представителями бизнеса.
Квалификационные требования
- Образование: высшее образование в области статистики, математики, экономики, точных наук.
- Опыт: не менее 3 лет коммерческого опыта на позиции инженера по машинному обучению или разработчика аналитических решений; текущая или последняя позиция — связана с машинным обучением или анализом данных.
- ML: уверенное знание алгоритмов оптимизации, методов классического машинного обучения и статистики; понимание утечек данных, схем валидации и выбора метрик; MLOps: CI/CD для ML-компонентов, версионирование моделей и данных, мониторинг качества моделей в проде.
- Языки программирования: уверенное владение Python для ML и статистического моделирования (pandas, scikit-learn, statsmodels, fastapi, pydantic, pytest, sqlalchemy и др.), опыт написания робастного масштабируемого кода, работы с библиотеками валидации данных и запросов, знание шаблонов проектирования. Базовое знание R (tidyverse) — как преимущество.
- SQL: опыт работы с ClickHouse, базовое знание PostgreSQL, работа через ORM. Greenplum — как преимущество.
- Контейнеризация: Docker/podman, docker-compose. Docker Swarm / Kubernetes — как преимущество.
- API: уверенные навыки работы и написания интерфейсов к REST-сервисам (опыт с gRPC или GraphQL также приветствуется).
- Производительность: опыт оптимизации производительности и масштабируемости кода (распараллеливание, оптимизация вычислений, профилирование).
- LLM и агентные системы: базовое понимание LLM-приложений (RAG, агентные системы, интеграция LLM с корпоративными данными и API) и вопросов их безопасности (маскирование данных, prompt-инъекции); глубокий опыт работы с LLM — значимое преимущество.
- Статистика (будет преимуществом): навыки работы с хотя бы одной из областей — опросные данные (взвешивание, коррекция смещений, байесовская статистика), эконометрическое моделирование (оценка воздействия программ, прогнозирование, панельные данные), планирование эксперимента (A/B-тестирование, дизайн экспериментов).
Будет преимуществом
- Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) и агентными фреймворками/средами.
- Опыт построения LLM-приложений в проде: RAG, агентные системы, интеграция LLM с корпоративными данными и API; знакомство с принципами GuardRails.
- Векторные БД: Qdrant, ChromaDB.
- Опыт технического взаимодействия с подрядчиками и вендорами: постановка требований, приёмка, сопровождение внешних решений.
- Опыт внедрения сервисов маскирования и безопасности LLM.
- Опыт автоматизации документных процессов (OCR, извлечение данных, генерация документов по шаблонам).
Личные и гибкие навыки (Soft Skills)
- Развитое математическое мышление, сильные аналитические способности и навыки решения нестандартных задач.
- Высокое внимание к деталям, ориентация на профессиональное и безупречное выполнение задач.
- Отличные коммуникативные навыки: уважение к коллегам, готовность к сотрудничеству, дружелюбие и эмпатия. Способность служить примером в формировании командного духа и развитии коллаборации.
- Спокойное, уважительное отношение к чужому коду: ревью и доработка прототипов исследователей с минимальным диффом, вопросы автору — вместо молчаливой переделки.
- Ясная письменная и устная коммуникация: умение формулировать вопросы, документировать решения, переводить статистику на язык бизнеса.
- Самостоятельность в роли внутреннего эксперта: готовность брать техническую ответственность за решения, реализуемые внешними командами.
- Организованность и гибкость, уверенность в себе, решительность и нацеленность на результат.
- Опыт работы в гибких методологиях разработки (Agile, Scrum).
- Интерес к LLM- и агентной экосистеме: желание расти вместе с AI-инициативами компании 2027 года.
- Английский язык на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы, технической документации и работы с внешними запросами.
Условия:
- Комфортные условия: гибридный режим работы (3 дня в офисе, 2 дня удаленно)
Современный офис рядом с м. Белорусская/ м. Менделеевская - Карьерный рост: возможность развиваться в рамках компании, участвовать в стратегических проектах и влиять на решения бизнеса
- Социальные бонусы: медицинская страховка (включая стоматологию), страхование при поездках за рубеж, страхование жизни, социальные проекты
- Корпоративная культура: дружный коллектив, поддержка наставников, корпоративные мероприятия
Присоединяйся к команде экспертов!
Вакансии по профессиям
Как составлена подборка
Показываем активные предложения IT и digital, опубликованные за последние 30 дней. Дубли объединяем. Условия и наличие вакансии могут измениться после обновления: проверяйте их перед откликом.