Вакансии омк: работа в IT и digital

Чем предстоит заниматься:

• Автоматизировать аналитическую рутину: собирать, очищать и подготавливать данные из разных источников, снижать долю ручного труда.
• Готовить материалы для руководства: консолидировать данные из разных источников и верстать лаконичные справки, записки и презентации.
• Разрабатывать и развивать BI-отчетность: проектировать интерактивные дашборды (Power BI / Tableau), прорабатывать понятный UI/UX и удобные сценарии детализации.
• Исследовать операционные процессы: совместно с экспертами искать причины отклонений на стыке функций (производство, логистика, качество, ТОиР) и предлагать гипотезы по их устранению.

Требования:

• Образование и опыт: высшее техническое, математическое, экономическое или IT-образование; опыт работы аналитиком от 1,5 до 3 лет.
• Сбор и консолидация данных: опыт подключения к источникам, выгрузки, очистки и объединения разнородных данных из СУБД, хранилищ, Excel-файлов и сервисов в единую аналитическую модель. Понимание того, что своевременный результат для бизнеса важнее идеального кода или выстроенного процесса.
• Executive Reporting & Дата-сторителлинг: навыки структурирования информации, умение выделять главное (выводы, риски, рекомендации) и упаковывать данные в сжатые текстово-графические справки для топ-менеджмента.
• BI-системы и UI/UX: практический опыт разработки дашбордов (Power BI, Tableau и др.), понимание логики пользовательского интерфейса.
• MS Office: продвинутый MS Excel (Power Query, сложные формулы); навык верстки чистых записок и фокусных презентаций в PowerPoint и Word.

Будет преимуществом:

• SQL: уверенный уровень владения SQL.
• Python: владение аналитическими библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib / Seaborn); навык написания скриптов для автоматизации рутины, парсинга и работы с API.
• UI-дизайн и визуальная эстетика отчетов: развитое чувство «визуальной гигиены» и умение верстать аккуратные, не перегруженные визуализации.
• Прикладная статистика: понимание методов проверки гипотез, поиска аномалий и трендов в данных (в т.ч. с применением библиотек SciPy, Statsmodels).
• ИИ-инструменты (LLM): практический опыт применения нейросетей для ускорения написания кода/запросов и суммаризации больших объемов документов (PDF, PPTX, Word, Excel).

Условия:

• Работа в крупной компании федерального уровня – в нашей команде работает больше 32 000 человек!
• Полное соблюдение ТК РФ, конкурентоспособная оплата труда, хороший соц. пакет!
• Развитая корпоративная культура – много образовательных, развлекательных, спортивных и волонтерских проектов!
• Комфортный офис в центре Москвы, очный формат работы.

Обязанности:

• Работа с системами ИБ (PAM, SIEM, ASM, Sundbox, ATA, WAF, vulnerability scanner и др.).
• Аудиты ИБ (организация и проведение внутренних аудитов, организация и курирование внешних аудитов, контроль за процессом устранения выявленных недостатков).
• Комплаенс внешний (КИИ, ПДн, СКЗИ и др.).
• Комплаенс внутренний.
• Защита конфиденциальных сведений.
• Расследование инцидентов ИБ.
• Проработка и внедрение новых систем ИБ.
• Повышение осведомленности пользователей по вопросам ИБ.

Требования:

• Знание принципов построения и функционирования сетей и протоколов стека TCP/IP, знание модели ISO/OSI.
• Понимание принципов компьютерной и сетевой безопасности, безопасности web- приложений.
• Знание принципов построения доменной инфраструктуры на основе Active Directory.
• Знание принципов работы средств обеспечения безопасности (SIEM, корпоративные антивирусы,WAF, системы обнаружения вторжений и т.д.).
• Windows и Linux на уровне администратора.
• Профессиональные знания профильного ПО.
• Опыт участия в проектах по анализу защищенности или аудиту информационной безопасности.
• Опыт расследования инцидентов безопасности, сбор доказательной базы, форензика.
• Знание законодательной базы в области ИБ для промышленных предприятий.

Условия:

• Работа в крупной компании федерального уровня – в нашей команде работает больше 32 000 человек!
• Полное соблюдение ТК РФ, конкурентоспособная оплата труда, хороший соц. пакет!
• Развитая корпоративная культура – много образовательных, развлекательных, спортивных и волонтерских проектов!
• Возможен удаленный формат работы.

Обязанности:

• Реализовывать под руководством архитектора и ведущего разрабочтика harness-архитектуру в контуре компании.
• Поддерживать модели компьютерного зрения (YOLO).
• Реализовывать интеграцию AI-агентов с GitLab/GitHub, CI/CD, файловыми системами, базами данных, корпоративными ИС (ERP, MES, системами документооборота и т.д.).
• Проектировать MCP-серверы, tools/function calling и reusable-интерфейсы для корпоративных систем.
• Разрабатывать механизмы context engineering: поиск, ранжирование, сжатие, версионирование и динамическую подачу контекста.
• Создавать sandbox-среды и политики безопасного выполнения сгенерированного кода.
• Проектировать permissions, RBAC, approval gates, secrets management, аудит и ограничения действий агента.
• Развивать observability: tracing, логи, метрики, latency, token/cost accounting, success rate и причины неуспешных запусков.
• Проводить анализ отказов и улучшать архитектуру, prompts, tools, retrieval и стратегии выполнения.
• Участвовать в выборе моделей и model routing в зависимости от типа, стоимости и критичности задачи.

Требования:

• Опыт разработки ПО от 1 года, преимущественно Python/backend/platform engineering.
• Опыт агентской разработки.
• Желательно опыт создания цикла агентной разработки в 1С:Предприятие, SAP ERP.
• Желательно опыт работы с корпоративными базами знаний, документацией и поисковыми системами.
• Уверенный Python, понимание ООП, типизации, тестирования и структуры production-кода. Знание SQL.
• ML‑алгоритмы и подходы: классические методы (регрессии, деревья, ансамбли) и глубокое обучение; понимание, когда что применять.
• Опыт обучения и инференса Yolo.
• Опыт REST API/JSON, Git, Linux/CLI, Docker и базовых CI/CD-пайплайнов.
• Практический опыт использования LLM API и понимание tool/function calling, structured output, RAG и embeddings.
• Оценка качества: метрики под разные задачи (accuracy, F1, ROC‑AUC, MAE, RMSE и др.), кросс‑валидация, проверка устойчивости.
• Инфраструктура и деплой: Docker, базовые знания Kubernetes, CI/CD, MLOps‑инструменты (MLflow, DVC), создание API (FastAPI/Flask).
• Понимание принципов agent loop, управления состоянием, retries, timeouts и обработки ошибок.
• Опыт написания unit-тестов.
• Базовое понимание безопасности.
• Способность разбираться в чужом коде, диагностировать проблемы и доводить задачи до продуктивного результата.

Условия:

• Работа в крупной компании федерального уровня – в нашей команде работает больше 32 000 человек!
• Полное соблюдение ТК РФ, конкурентоспособная оплата труда, хороший соц. пакет!
• Развитая корпоративная культура – много образовательных, развлекательных, спортивных и волонтерских проектов!
• Возможен удаленный формат работы.