Вакансии лемана_про: работа в IT и digital

ID 3695 - Middle/Middle+ FullStack (Node.JS +React) Developer

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Лемана ПРО
AI платформа компании

💡 Требования:
- Опыт работы frontend-разработчиком не менее 2-х лет;
- Знание: JavaScript, TypeScript, CSS/HTML, React, Tanstack (React) Query, CSS Modules;
- Effector, FSD, antd;
- Опыт работы с git;
- Настройка сборки проекта, webpack, vite;
- Опыт и умение писать unit-тесты.
Дополнительные стек и требования
- Знание SASS, CSS-in-JS (используем Linaria);
- Понимание работы CI/CD;
- Опыт работы с Docker, Kubernetes.
Дополнительным плюсом будут навыки Backend разработки

📋Задачи:
• Разработка нового функционала
• Поддержка существующего
• Участие в ревью и груминге

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру @H••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#JS #Node #React #Удаленно #вакансия

ID 3696 — Middle/Middle+ Data Scientist GEN AI + Agentic AI

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Лемана ПРО

💡 Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет
- Высшее образование: IT, техническое, математическое (или эквивалентный практический опыт)
- Уверенное знание Python: async/await, typing, ООП, структуры данных
- Опыт разработки REST API на FastAPI
- Продвинутый SQL: оконные функции, работа с PostgreSQL/asyncpg
- Практический опыт работы с LLM: инференс через OpenAI API или совместимые (vLLM, TGI)
- Понимание ограничений LLM: галлюцинации, контекстное окно, стохастичность, latency
- Навыки prompt engineering: системные промпты, управление контекстом, JSON-mode
- Базовый опыт контейнеризации: Docker, сборка образов, запуск контейнеров
- Базовое понимание CI/CD: запуск пайплайнов, чтение логов
- Понимание принципов работы с GPU: память, утилизация, параллелизм
- Умение работать с Git: ветки, pull requests, code review
- Опыт написания юнит-тестов
- Базовое понимание архитектурных паттернов для агентов: ReAct, Plan-and-Execute, Agent-as-a-Judge и знакомство с фреймворками LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen

- ML-алгоритмы и теория (базовое понимание):
- Классический ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли (Random Forest, градиентный бустинг)
- Метрики качества: precision, recall, F1, ROC-AUC, accuracy для задач классификации, метрики для регрессии
- Валидация моделей: train/test split, кросс-валидация, bootstrapping
- Предобработка данных: нормализация, стандартизация, кодирование категориальных признаков
- Feature engineering: отбор признаков, работа с пропусками, выбросами
- Библиотеки: scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib/seaborn для визуализации

📌Желательные (будет преимуществом):
- Опыт развертывания LLM через vLLM (настройка параметров, оптимизация)
- Знакомство с Kubernetes: deployment, services, probes, resources
- Опыт работы с векторными базами (Qdrant, Pinecone, Weaviate)
- RAG-системы: поиск чанков, reranking, контекстуализация запросов
- Оптимизация инференса: batching, caching, quantization, streaming

📋Задачи:
- Разработка сервисов на Python для инференса LLM (FastAPI + vLLM через OpenAI-compatible API)
- Интеграция ML-компонентов в микросервисную архитектуру (асинхронные HTTP-клиенты, WebSocket)
- Интеграция с внешними API (HR-системы, базы знаний)
- Работа с промптами: системные инструкции, few-shot, управление контекстом диалога
- Настройка параметров генерации и инференса LLM
- Работа с векторными базами данных (Qdrant): поиск, reranking, score-boosting
- Сборка и оптимизация Docker-образов для ML-сервисов
- Участие в код-ревью: проверка кода согласно гайдлайнам, выявление типовых ошибок

📨 Отклик — через форму: •••••••• или напрямую рекрутеру: ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#Data #Scientist #Удаленно #вакансия

ID 1578 - Senior Mobile Developer (iOS/Android)

🌍 Локация: РФ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм
🏢 Проект: Лемана ПРО

💡 Требования:
Знания одной из платформ (Android/iOS), в идеале нескольких;
Хорошие фундаментальные знания разработки (алгоритмы не спрашиваем, но понимание о времени выполнения и используемых ресурсах требуется);
Умения самому создавать решения, в условиях, когда готовых решений нет.

➕Будет плюсом:
Опыт работы с Kotlin Multiplatform;
Опыт работы с Jetpack Compose;
Опыт настройки сложного окружения;
Опыт создания библиотек.
⚙️Стек проекта:
Kotlin Multiplatform - Android и iOS
Jetpack Compose Multiplatform
SwiftUI, UIKit
Ktor
Kodein
Kotlin Serialization
Kotlin Coroutines
SQLDelight
Coil
Mockk

📋Задачи:
Разработка мобильного приложения для Android/IOS платформ

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#IOS ID 1578 - Senior Mobile Developer (iOS/Android)

🌍 Локация: РФ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм
🏢 Проект: Лемана ПРО

💡 Требования:
Знания одной из платформ (Android/iOS), в идеале нескольких;
Хорошие фундаментальные знания разработки (алгоритмы не спрашиваем, но понимание о времени выполнения и используемых ресурсах требуется);
Умения самому создавать решения, в условиях, когда готовых решений нет.

➕Будет плюсом:
Опыт работы с Kotlin Multiplatform;
Опыт работы с Jetpack Compose;
Опыт настройки сложного окружения;
Опыт создания библиотек.
⚙️Стек проекта:
Kotlin Multiplatform - Android и iOS
Jetpack Compose Multiplatform
SwiftUI, UIKit
Ktor
Kodein
Kotlin Serialization
Kotlin Coroutines
SQLDelight
Coil
Mockk

📋Задачи:
Разработка мобильного приложения для Android/IOS платформ

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#IOS #Android #Удаленно #вакансия

ID 3657 - Senior/Senior+ AQA

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Лемана ПРО

💡 Требования:
- Соотношение ручного и авто 50/50
- Опыт работы от 5 лет
- !Уверенное знание теории тестирования
- !Уверенное знание основных практик тест-дизайна и умение применять их на практике
- Знание базовых команд Git
- Базовые знания SQL (CRUD + join)
- !Уверенные знания REST
- !Уверенные навыки тестирования API (использование инструментов для тестирования API, особенности тестирования API)
- !Опыт тестирования WEB
- Понимание как работают клиент-серверные приложения, умение локализовать дефект в клиент-серверных приложениях
- Умение использовать панель разработчика в Chrome (верстка, консоль, сеть)
- Умение настраивать заглушки (желательно в Wiremock)
- !Опыт функционального, интеграционного и E2E-тестирования
- Знает и понимает, что такое CI/CD, базовый опыт использования готовых пайплайнов, умение встраивать в существующий пайплайн автотесты
- Умение оценивать стандартные задачи
- Умение работать с логами (желательно Kibana)
- Умение работать с нереляционными БД (желательно MongoDB)
- Умение работать с брокерами сообщений
- Умение составить тест-план под конкретные цели
- Понимание особенностей процесса тестирования в разных методологиях разработки
- Понимание особенностей тестирования в микросервисной архитектуре, в том числе навыки локализации дефектов в системах с большим количеством микросервисов
- Хорошие навыки выявления неявных требований
- Хорошие навыки взаимодействия со смежными командами
- !Уверенные знания Java Core
- !Уверенные знания Selenium/Playwright и Rest-assured (или аналогов)
- Уверенные знания JUnit/TestNG/KTest или аналогов
- !Понимание основных принципов ООП
- Знание основных паттернов проектирования ПО и автотестов в частности
- Понимание работы систем сборки приложений (maven/gradle/npm и т.д.)
- Понимание основных принципов построения архитектуры фреймворков автоматизации

📋Задачи:
- Функциональное тестирование;
- Контрактное тестирование
- Разработка и отладка автотестов для UI и API;
- Поддержка работоспособности уже написанных тестов;
- Ведение документации, написание скриптов, анализ требований;
- Сопровождение релизов, мониторинг качества продукта;
- Работа с баг-трекингом, разбор и проведение анализа результатов тестирования;
-Проведение регрессионного тестирования, в том числе вручную

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру @H••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#QA #Удаленно #вакансия

ID 3585
AI исследователь
Senior

Лемана ПРО
РФ/РБ❗️
Кол-во специалистов
1
Длительность проекта
до ••••••••
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
~160 ч/мес
Формат взаимодействия
Удаленно
Требуемая локация специалиста
Россия, Беларусь
Доступность специалиста
Строго по времени Мск
Требуемое гражданство специалиста
РФ и РБ

Обязательные требования
- Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop;
- Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов;
- Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу;
- Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов;
- Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта;
- Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене;
- Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование;
рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI;
- Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL;
- Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью;
- Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы;
- Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента;
- Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками;
- Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений;
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах;
- Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes;
- Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry;
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference;
- Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT);
- Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем;
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

Задачи на проекте
- Разработка моделей c классическим ML для работы в рамках проверки PoC для ИИ идей, входящих в ИИ инкубатор;
- Развитие идей, предполагающих автоматизированные товарные связки (аналоги, комплементарные товары и т.д.).

Этапы отбора
1. Интервью с рекрутером SkillStaff
2. Техническое интервью (2 ч)
3. Менеджерский этап (1 ч).

Описание проекта и команды
Заказчик - крупный ритейлер.

«ИИ-инкубатор» — это централизованная корпоративная платформа для управления инновациями в области искусственного интеллекта. Экосистема обеспечивает полный цикл работы с гипотезами: от первичной оценки и приоритизации идей до проведения технических пилотов (Proof of Concept) и их последующей защиты на Экспертном комитете по ИИ. Платформа стандартизирует методологию тестирования, фиксирует промежуточные результаты и формирует единую базу знаний об успешных и неуспешных экспериментах.

Обязательные условия выхода на проект
ВАЖНО: При направке резюме обязательно указывать ФИО и дату рождения для проверки специалиста по внутренней базе клиента. Также необходимо указывать в какие сроки готов стартовать.

Разница во времени с Мск по локации специалиста не более +/- 2 часа.

❗️❗️❗️Писать ••••••••⚡️⚡️⚡️⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются

ID 3569 - Middle+/Senior Бизнес/системный аналитик

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Лемана ПРО
Проект - Обеспечение сквозной автоматизации процесса НТЗ, от этапа бюджетирования и контроля расходования средств в модуле «Управление расходами», через подбор и выбор контрагента в системе Agora, до финального этапа - оформления и заключения договора в платформе Elma.

💡 Требования:
- Высокая степень самостоятельности в работе;
- Опыт работы в роли аналитика не менее 3 лет;
- Профильный опыт в сфере товарных и нетоварных закупок, контрактинга либо ритейла;
- Подтверждённый опыт сквозного сопровождения задач от формирования бизнес‐требований до вывода решения в релиз;
- Уверенное владение PlantUML для визуализации решений;
- Умение корректно формулировать критерии готовности (DOR) и приёмки (DOD) для задач, доработок и продукта в целом;
- Навыки выявления требований: проведение интервью, анализ систем и работа с технической документацией;
- Способность грамотно оформлять требования в форматах user story, use cases и технического задания;
- Практическое умение строить UML‐диаграммы (Use Case, Sequence) для описания логики взаимодействия;
- Владение нотацией BPMN для моделирования бизнес‐процессов на аналитическом уровне;
- Опыт проектирования REST‐интеграций и подготовки их документации в Swagger Editor;
- Знание инструментов тестирования API (Postman и аналоги);
- Навыки проектирования интеграций с использованием брокеров сообщений Apache Kafka;
- Умение проектировать структуры баз данных в PostgreSQL, описывать ER‐модели и составлять простые SQL‐скрипты;
- Опыт анализа инцидентов и работы с логами в стеке ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), включая создание базовых дашбордов.

📌Дополнительные требования
- Опыт тестирования веб‐сервисов (в том числе с помощью Postman);
- Навыки проверки взаимодействий через Apache Kafka;
- Тестирование пользовательских интерфейсов, приёмочное, end‐to‐end, функциональное и регрессионное тестирование;
- Практический опыт работы с системой Directum;
- Умение презентовать новый функционал пользователям, а также обучать работе с ним.

📋Задачи:
- Сбор, анализ и валидация функциональных и нефункциональных требований к системам;
- Проектирование решений для реализации требований;
- Разработка проектных решений по интеграционным взаимодействиям;
- Декомпозиция задач и формирование заданий для команды разработки (бэкенд, фронтенд, API, интеграции);
- Участие в приёмочном тестировании и процессе внедрения решений;
- Координация со смежными командами в рамках кросс‐командных проектов;
- Проектирование моделей данных в соответствии с поставленной задачей;
- Консультирование команд по вопросам, возникающим на этапах разработки и тестирования;
- Описание бизнес‐процессов в моделях «AS IS» и «TO BE», выполнение GAP‐анализа;
- Организация обучения пользователей работе с системой;
- Участие в разборе инцидентов, выявление их причин и подготовка предложений по устранению.

📨 Отклик — через форму: •••••••• или напрямую рекрутеру ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#SA #СА #BA #БА #Удаленно #вакансия

ID 3560 — Senior AI исследователь

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Лемана ПРО
«ИИ-инкубатор» — это централизованная корпоративная платформа для управления инновациями в области искусственного интеллекта. Экосистема обеспечивает полный цикл работы с гипотезами: от первичной оценки и приоритизации идей до проведения технических пилотов (Proof of Concept) и их последующей защиты на Экспертном комитете по ИИ. Платформа стандартизирует методологию тестирования, фиксирует промежуточные результаты и формирует единую базу знаний об успешных и неуспешных экспериментах.

💡 Требования:
- Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop;
- Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов;
- Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу;
- Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов;
- Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта;
- Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене;
- Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование;
рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI;
- Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL;
- Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью;
- Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы;
- Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента;
- Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками;
- Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений;
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах;
- Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes;
- Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry;
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference;
- Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT);
- Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем;
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

📋Задачи:
- Разработка ИИ ассистентов, функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ идей, входящих в ИИ инкубатор:
- Сборка MVP-версий ИИ-агентов: разработка бэкенд-логики ассистентов, способных автономно выполнять действия через вызов внешних функций (tool calling);
- Ускорение цикла проверки идей: создание готовых к демонстрации прототипов (PoC) за счет использования предобученных BERT-моделей и быстрой настройки семантического поиска по внутренним данным компании;
- Обеспечение жизнеспособности пилотов: внедрение механизмов оптимизации ресурсов (квантинизация ЛЛМ) для снижения стоимости эксплуатации сервиса еще на этапе тестирования бизнес-гипотезы;
- Автоматизация выкатки экспериментов: настройка пайплайнов доставки (Jenkins) для мгновенного предоставления доступа стейкхолдерам к новым версиям агентов через унифицированный шлюз (KServe).

📨 Отклик — через форму: •••••••• или напрямую рекрутеру: ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#AI #Удаленно #вакансия