Вакансии мфк вэббанкир: работа в IT и digital

Webbankir — финтех-компания федерального уровня, развивающая цифровую платформу онлайн-кредитования и финансовых сервисов. Мы создаём масштабируемые, высоконагруженные и отказоустойчивые системы, обеспечивающие стабильную работу бизнес-процессов и высокий уровень безопасности данных.

Чем предстоит заниматься:

• анализ требований стримов и перевод их в архитектурные решения и скетчи
• архитектурный надзор за продуктами и сервисами: разработка новой технологической платформы организации
• разработка стратегий миграций, эволюции архитектуры и управления изменениями
• подготовка архитектурной и технической документации по продуктам и сервисам, выстраивание процессов архитектурного надзора и принятия решений
• разработка новых архитектурных решений и их дальнейшее технологическое сопровождение
• техническое лидерство, проведение benchmark при выборе технологических решений и сервисов
• контроль качества реализации продуктов и сервисов на предмет соответствия архитектурным и технологическим стандартам организации
• взаимодействие с командами разработчиков для реализации новых архитектурных решений
• разработка архитектурной дорожной карты и архитектурных решений (ADR)
• проектирование многоуровневых, масштабируемых, высокодоступных, безопасных систем

Наши ожидания:

• опыт работы в роли IT-архитектора от 2 лет
• глубокое понимание современных технологий и методов разработки программного обеспечения
• глубокое знание принципов работы Kubernetes. Понимание DevOps-практик и CI/CD
• знание одного из языков программирования
• отличные коммуникативные навыки, способность работать с бизнес и техническими требованиями
• навыки проведения исследований и проработки новых технологических решений (R&D) — как плюс
• системное мышление и аналитический склад ума
• умение объяснять сложное простым языком, вести через влияние, защищать решения и брать ответственность
• способность проектировать многоуровневые и масштабируемые архитектуры систем (микросервисы, монолит, SOA)
• опыт разработки и документирования архитектурных решений: диаграммы компонентов, контейнеризации, взаимодействий, API, протоколов
• знание паттернов проектирования и архитектурных стилей (EAI/ESB, CQRS, Event-Driven, Pub/Sub, DDD)
• опыт проектирования API (REST, gRPC) и контрактов API
• глубокие знания сетевых принципов и безопасности
• опыт работы с базами данных: реляционные и/или NoSQL; проектирование схем
• опыт безопасной разработки и выбора механизмов защиты (шифрование, Kerberos/OAuth2/OpenID Connect)

Что мы предлагаем:

• участие в развитии современной финтех-платформы

• реальное влияние на архитектуру и технологическую стратегию компании

• поддержку инициатив и свободу аргументированного выбора решений

• работу с сильной инженерной командой

• конкурентный уровень дохода (обсуждается индивидуально)

• возможности профессионального и экспертного роста

Мы строим современную платформу данных и ML: хранилище по слоям, единый профиль клиента (MDM), фичестор и систему принятия решений по заявкам в реальном времени.

ML-инфраструктуры в полноценном виде у нас пока нет, и мы ищем человека, который спроектирует её сам: выберет подходы и инструменты, обоснует решения, реализует и станет владельцем платформы. Это не позиция «делать по готовому ТЗ».

Важно: это роль технического лидера, а не менеджера. Основную часть времени вы будете сами, своими руками разворачивать, настраивать и отлаживать инфраструктуру — от кластеров и сервисов до CI/CD, логирования и алертов.

Чем предстоит заниматься:

• Спроектировать целевую архитектуру ML-платформы: как модели обучаются, выкатываются, обслуживаются и мониторятся; как фичи попадают из DWH в онлайн-контур скоринга.
• Сравнивать и выбирать технологии под наши задачи, готовить обоснования и защищать решения перед командой и руководством.
• Своими руками развернуть и настроить: dbt поверх Greenplum, Yandex Data Proc (Spark), MLflow (трекинг экспериментов, реестр моделей), serving моделей (онлайн-инференс по API и батч-скоринг, версионирование, откаты).
• Развернуть, настроить и поддерживать инфраструктуру фичестора на Feast: офлайн-хранилище в DWH (Greenplum), онлайн-хранилище на Valkey, registry, materialization, логирование и мониторинг. Сами признаки и пайплайны строят дата-инженеры, а вы задаёте стандарты работы с фичестором (регистрация фич, point-in-time корректность, отсутствие расхождений train/serve), обучаете команду и ревьюите решения.
• Выстроить мониторинг на всех уровнях: инфраструктура и сервисы — метрики, логи, алертинг (Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK/Loki); модели — дрейф фич и скоров, стабильность (PSI), деградация качества, латентность и ошибки инференса; данные — свежесть, полнота и корректность фич и витрин, контроль пайплайнов Airflow и dbt; дашборды и регламенты реагирования на инциденты.
• Обеспечить онлайн-скоринг заявки с низкой задержкой: сбор фич из фичестора, MDM и внешних источников.
• Автоматизировать пайплайны (Airflow, Kafka, Debezium), выстроить инфраструктуру как код (Terraform) и CI/CD.
• Поддерживать всё развёрнутое в эксплуатации: обновления, масштабирование, разбор инцидентов, runbook-и.
• Самостоятельно находить узкие места и риски в платформе и предлагать, что улучшить, не дожидаясь запроса.
• Задавать стандарты MLOps/DataOps и помогать командам DWH и Data Science работать по ним.

Что мы ждём:

• От 5 лет в DevOps / Data Engineering / MLOps, из них от 2 лет — ML-инфраструктура в продакшене.
• Сильный hands-on опыт: вы сами разворачивали и эксплуатировали инфраструктуру в проде и готовы много работать руками — Kubernetes, Terraform, конфиги, пайплайны, отладка.
• Опыт проектирования платформы или крупной подсистемы с нуля — не только поддержки существующей. Готовность рассказать, какие решения принимали и почему.
• Архитектурное мышление: умение видеть систему целиком, учитывать нагрузку, отказоустойчивость, стоимость владения и безопасность, взвешивать компромиссы.
• Опыт вывода ML-моделей в прод с онлайн-инференсом (FastAPI, BentoML, KServe, Triton или аналоги).
• Уверенный Python, SQL, Linux, Git.
• MLflow (или аналоги), Airflow, Spark, Kafka.
• Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform.
• dbt и MPP-хранилища (Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse), + Redis.
• Опыт развёртывания и эксплуатации Feast в проде: online/offline store, registry, materialization, point-in-time корректность, интеграция с сервисом инференса. Умение передать эти знания дата-инженерам: написать гайдлайны, провести ревью, разобрать ошибки.
• Опыт построения мониторинга с нуля: Prometheus, Grafana, алертинг; мониторинг ML-моделей (Evidently, NannyML или собственные решения); контроль качества данных (dbt tests, Great Expectations или аналоги).
• Проактивность: вы сами формулируете задачи, доводите их до результата и приходите с предложениями, а не ждёте постановки.
• Умение письменно оформлять архитектурные решения (ADR, схемы, документация) и объяснять их техническим и нетехническим коллегам.

Будет плюсом:

• Опыт в Yandex Cloud (Data Proc, Managed Kubernetes, Managed Greenplum / MPP Analytics).
• Опыт в финтехе, банках или МФО: кредитный скоринг, антифрод, работа с БКИ.
• Знание требований 152-ФЗ и практик работы с персональными данными.
• Опыт с потоковой обработкой (Flink, Spark Structured Streaming).

Мы предлагаем:

• Возможность построить ML-платформу с нуля и влиять на архитектуру.
• Современный стек и реальные задачи с измеримым влиянием на бизнес.
• Зарплата: обсуждается по итогам интервью.
• Формат работы: удобный для вас [удалённо / гибрид / офис в Москве].
• Скидки от компаний-партнеров через PrimeZone.

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и развитие архитектуры DWH: Применение системного подхода к моделированию корпоративного хранилища данных, проектирование детального слоя данных (DDS / Data Vault) и витрин данных.
• Сопровождение и масштабирование хранилища: Развитие экосистемы DWH на базе Greenplum, Clickhouse и PostgreSQL.
• Разработка контуров пакетной и NRT-обработки: Создание, оптимизация и поддержка ETL/ELT процессов (batch) и стриминговых потоков данных (Near Real-Time).
• Работа с dbt: Построение, организация и оркестрация слоя трансформаций данных с использованием dbt, обеспечение качества данных (data quality) и версионирования моделей.
• Оптимизация производительности: Разработка хранимых процедур, функций и экспертная оптимизация сложных SQL-запросов под архитектурные особенности MPP (Greenplum) и колоночных (Clickhouse) СУБД.
• Интеграция со смежными командами: Взаимодействие с BI-аналитиками и разработчиками для обеспечения прозрачного Data Lineage и высокого качества аналитических данных.

Обязательные требования:

• Стек и базы данных: Уверенное знание SQL (аналитические функции, CTE, JOIN), опыт работы и оптимизации PostgreSQL (PL/pgSQL), Greenplum (MPP) и Clickhouse.
• Трансформация и оркестрация: Практический опыт работы с dbt (материализации, тесты, документация) и Apache Airflow.
• Разработка и инструменты: Уверенное владение Python для задач дата-инженерии, знание Git и базовых CI/CD практик.
• Аналитический склад ума: Умение разбираться в чужом коде, проводить рефакторинг и вносить необходимые изменения в существующие ETL-пайплайны.

Желательно (будет плюсом):

• Архитектурный бэкграунд: Понимание системного подхода к проектированию DWH, методологий моделирования данных (Kimball, Inmon, Data Vault 2.0) и построения слоев данных (DDS).
• Стриминг и NRT: Опыт работы с Apache Kafka (проектирование топиков, интеграция, delivery guarantees) и реализации Near Real-Time контуров (включая ClickHouse Kafka Engine).
• Опыт работы с распределенной обработкой данных (Apache Spark, Apache Flink).
• Опыт работы с каталогами метаданных (OpenMetadata, DataHub) и автоматизацией построения Data Lineage.
• Опыт в банковской или финансовой сфере.
• Опыт разработки сервисов на базе LLM для внутренних инструментов автоматизации работы с данными.

Что мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство;
• Полностью удаленный формат работы;
• Команда экспертов, которая поможет\подскажет\научит и подставит плечо, когда потребуется;
• Возможность решать интересные задачи, качать скиллы и развиваться на базе современных технологий;
• Мы - официальная ИТ компания, есть аккредитация в Минцифры.

Webbankir ищет AppSec Engineer, который будет отвечать за развитие безопасной разработки на уровне всей компании. Вам предстоит работать с разными командами разработки: внедрять практики Secure SDLC, помогать командам встроить безопасность в процессы разработки, автоматизировать проверки и повышать зрелость Application Security.

Вы будете анализировать приложения и архитектуру, работать с артефактами разработки, находить уязвимости, формировать рекомендации по исправлению и сопровождать команды до устранения рисков. Это непрерывный процесс: анализ → рекомендации → исправления → улучшение практик безопасности.

Чем предстоит заниматься:

• Имплементировать и развивать процесс Secure SDLC (SSDLC) в компании: определять требования безопасной разработки, помогать командам их внедрять и контролировать выполнение.
• Взаимодействовать с командами разработки на разных направлениях, консультировать по вопросам Application Security и помогать находить оптимальные решения.
• Внедрять, настраивать и развивать инструменты безопасной разработки (SAST, DAST, SCA/OSA и др.), анализировать результаты их работы.
• Интегрировать инструменты безопасности в CI/CD-процессы, автоматизировать проверки и развивать DevSecOps-подход.
• Проводить анализ безопасности разрабатываемого ПО и архитектуры приложений, выявлять уязвимости и потенциальные риски.
• Контролировать устранение обнаруженных уязвимостей, готовить рекомендации для команд разработки и сопровождать процесс исправления.
• Участвовать в развитии стандартов, методологий и практик безопасной разработки внутри компании.

Наши ожидания:

• Знание OWASP Top 10, OWASP ASVS, Testing Guide, Code Review Guide и других методологий и практик безопасной разработки.
• Понимание современных процессов разработки ПО: Agile, SDLC, CI/CD, DevOps.
• Опыт работы с инструментами SAST, DAST, SCA/OSA и их интеграции в процессы разработки.
• Практический опыт настройки security-проверок в CI/CD, в том числе в GitLab Pipeline.
• Умение писать пайплайны с нуля, работать с include и шаблонами.
• Опыт харденинга Kubernetes (например, CIS Benchmarks) и работы с runtime security решениями для Kubernetes.
• Опыт безопасной настройки Docker-контейнеров: применение security best practices, создание и настройка безопасных образов.
• Умение разбираться в чужом коде (Golang/Python/Bash/SQL).
• Понимание принципов работы современных веб-приложений и технологий: XML-RPC, REST, SOAP, SOP, CORS, HSTS, CSP, OAuth2 и др.

Что мы предлагаем:

• удаленный формат работы;
• предоставляем необходимую технику для комфортной работы;
• скидки и специальные предложения от Prime Zone для сотрудников компании;
• возможность работать с сильной инженерной командой и задачами уровня Middle+ / Senior, где можно влиять на процессы безопасности всей компании;
• обучение за счет компании: поддерживаем развитие экспертизы и помогаем расширять профессиональные навыки;
• возможность влиять на развитие процессов Application Security и внедрять современные практики безопасной разработки.