Работа в Ozon: вакансии IT и digital

Привет! Это команда Франшиза Ozon Partners Platform.

Каждый день в любую погоду пункты выдачи заказов Ozon готовы передать посылки покупателям. За этим стоит труд многих людей - от курьеров до менеджеров. Пункт выдачи заказов должен быть удобным и заметным, легкодоступным и понятным. Но чтобы открыть пункт выдачи, необходимо выбрать правильную локацию и пройти несколько этапов согласований. И задача IT - сделать работу сотрудников приятней и удобней.

Поэтому мы ищем бэкенд разработчика в команду разработки Франшиза Ozon Partners Platform, который поможет нам построить качественный продукт по развитию сети пунктов выдачи заказов.

Наш стек

• .Net 9, C#, Rest/gRPC, PostgreSQL, Microservices, Kafka, Go, Redis; логирование/метрики: Opentracing + Jaeger, Prometheus + Grafana, Graylog; инструменты: GitLab CI/CD, Allure, Docker, Kubernetes, Jira, Confluence, PC / Mac на выбор.

Вы будете

• Решать backend-задачи системы открытия пунктов выдачи от начала до конца: схема БД, контракты между сервисами, реализация бизнес-логики, метрики, деплой и диагностика работы в production.

• Дорабатывать существующие сервисы и писать новые.

• Диагностировать, решать и предотвращать проблемы в production по многочисленным логам и метрикам.

• Активно участвовать в разработке инфраструктурных решений.

Нам важно

• Опыт работы с микросервисной архитектурой (в том числе проектирование), Kubernetes, знание протоколов межсервисного взаимодействия (HTTP, gRPC) и форматов данных (JSON, protobuf).

• Опыт реализации асинхронного взаимодействия сервисов, опыт работы с очередями (Kafka, RabbitMQ).

• Глубокое понимание .Net платформы (.Net рантайм, сборка мусора, многопоточность/асинхронность, стандартный функционал .net фреймворка), подкрепленное соответствующим опытом разработки.

• Понимание принципов вертикального и горизонтального масштабирования сервисов, опыт поиска узких мест приложений, оптимизации потребления памяти/cpu, поиск и устранение утечек памяти, приветствуется опыт разработки приложений с высокой нагрузкой на сервисы.

• Опыт разработки отказоустойчивых приложений (graceful degradation, метрики, алерты, репликация БД, транзакционность в распределенных системах, гарантии доставки сообщений).

• Опыт проектирования структуры БД, нормализация/денормализация структуры данных.

• Знание SQL и опыт написания запросов (т.е. работали не только через ORM и способны писать SQL).

• Желательна экспертиза по PostgreSQL, знание специфик (vacuum, композитные типы, специфичные для postgres индексы, работа с блокировками на уровне БД и т.д.).

Команда развития FinDWH занимается развитием и сопровождением корпоративного хранилища данных на основе связки Hadoop + Airflow + Superset.

Предметная область нашего КХД - корпоративные финансы, т.е., мы собираем, храним и визуализируем информацию о финансовом результате компании и деталях его достижения.

Наш основной заказчик - финансовый департамент, а так же сотрудники различных департаментов Озона, так или иначе отвечающие за свой P&L.

Аналитики FinDWH являются ключевым звеном между разработчиками и бизнес-заказчиками, поддерживая разработку глубоким пониманием потоков данных и связей между OLTP-системами Озона.

Вам предстоит:

• Собирать и прорабатывать с заказчиком и разработкой бизнес-требования к витринам данных;
• Формировать технические задания на поставку данных или ETL-процессы для разработчиков;
• Создавать различные дашборды на основе витрин в Superset;
• Документировать новые разработки и поддерживать в актуальном состоянии документацию по существующим.

Мы ожидаем:

• Опыт работы в подразделении BI/DWH или прикладной финансовой аналитики не менее 3 лет;
• Высшее техническое или финансовое образование;
• Знание основ бухгалтерского и/или управленческого учета;
• Уверенное знание SQL;
• Опыт создания дашбордов в Superset;
• Опыт написания документации и работы с базами знаний;

Плюсом будет:

• Опыт чтения/отладки хранимых процедур T-SQL;
• Знание EXCEL на уровне написания макросов и построения сложных сводных таблиц;
• Опыт работы с Jupyter;
• Опыт работы с бухгалтерскими конфигурациями 1С;
• Опыт работы с Clickhouse или Trino.

Ищем Младшего менеджера продукта в международное направление финтеха, который будет участвовать в развитии платежных решений и улучшении опыта иностранных продавцов.

Вместе с опытными менеджерами продукта вам предстоит работать над финансовыми продуктами и сервисами для международной электронной коммерции, разбираться в процессах трансграничных платежей и взаимодействовать с командами разработки, аналитики, юридического и финансового направлений.

Вам предстоит:

• Участвовать в запуске и развитии финтех-продуктов и решений, направленных на улучшение опыта иностранных продавцов, а также самостоятельно вести небольшие функциональности и улучшения - от сбора и описания требований до координации с командами разработки, приемки и анализа результатов после запуска
• Разбираться в процессах международных выплат и взаиморасчетов с продавцами, анализировать данные и обращения пользователей, выявлять проблемные места и предлагать улучшения с учетом регуляторных требований разных стран
• Взаимодействовать с командами разработки, аналитики, дизайна, юридического и финансового направлений для реализации продуктовых инициатив
• Учитывать бизнес-потребности, технические ограничения и регуляторные особенности при проработке продуктовых решений
• Отслеживать результаты реализованных изменений, анализировать продуктовые метрики и оценивать влияние решений на пользовательский опыт и бизнес
• Регулярно делиться прогрессом с руководителем и командой, готовить аналитические материалы и отчеты

Мы ожидаем:

• Опыт в управлении продуктом, аналитике, консалтинге или смежной области - от 1 года. Учитываем стажировки, учебные и пет-проекты
• Аналитическое мышление: уверенно работаете с цифрами и таблицами (Excel / Google Sheets), умеете анализировать данные, находить закономерности и формулировать выводы
• Умение структурировать задачи: способны разобраться в проблеме, выделить основные причины и предложить последовательный план действий
• Организованность: умеете планировать свою работу, соблюдать договоренности и сроки, доводить задачи до результата
• Коммуникабельность: ясно излагаете мысли устно и письменно, не боитесь задавать вопросы и готовы взаимодействовать с разными командами, учитывая их потребности и ограничения
• Проактивность и желание учиться: самостоятельно ищете информацию, предлагаете идеи и открыты к обратной связи
• Интерес к продукту и бизнес-результату: хотите понимать, как ваши решения влияют на пользователей, эффективность процессов и метрики компании
• Английский язык на уровне не ниже C1
• Интерес к международным B2B-продуктам, финтеху, платежным решениям, трансграничной торговле, а также правовым и налоговым аспектам международных финансовых операций

Будет преимуществом:

• Стажировка или опыт работы в консалтинге, e-commerce, финтехе или аналитике.
• Владение китайским языком, даже на базовом уровне.

Привет! Это команда “Сервисы эффективности рекламы”.

Поисковая реклама - это сложная система с множеством классических и не только задач. Наша команда сервисов эффективности рекламы занимается внедрением математических алгоритмов в Production в условиях высокой нагрузки и больших объёмов данных.

Из основных продуктов:

• Интенсивно развиваем автоматические рекламные стратегии - "автобиддеры", например для “максимизации кликов” или “вывода в топ" товаров селлеров, в планах - новые автостратегии.

• Активно улучшаем риалтайм модели предсказания вероятностей целевых действий (кликов / конверсий в заказ).

• Занимаемся большинством продуктов на пересечении рекламы и работы с данными: аукционы, рекомендованные ставки, охваты и т.д.​​​​​​

Наш стек
Golang, Redis, Kafka, Clickhouse

Вы будете

• Реализовывать сервисы повышения эффективности рекламы.

• Прорабатывать технические решения.

• Работать с системами хранения данных: кэши, очереди событий.

• Повышать отказоустойчивость и улучшать производительность сервисов рекламы.

• Проводить код ревью.

Нам важно

• Владение одним и более языками от 3-х лет. Опыт с Go является обязательным.

• Опыт коммерческой разработки программного обеспечения от 3 лет.

• Развитое продуктовое мышление.

• Проактивность, интерес к сфере рекламы и задачам в Computational Advertising.

Будет плюсом

• Если у вас есть опыт профилирования и оптимизации кода на Go.

Привет! Это команда Рекламный кабинет Core
Наша команда разрабатывает мáркетинговые инструменты для продавцов, брендов и агентств. У нас высокие нагрузки, большие объемы данных и жирные интеграции. Мы ищем опытного Go разработчика в команду "core" функционала рекламного кабинета - места где рекламодатели настраивают свои рекламные кампании и следят за их эффективностью.

Наш стек

• Go, PostgreSQL, Kafka, Redis.

Вы будете

• Развивать сервисы рекламного кабинета.

• Реализовать сервисы внутренней настройки и конфигурации сайта Ozon.

• Работать с системами хранения данных: базы данных, кэши, очереди событий.

• Проводить код ревью.

Нам важно

• Опыт в бекенд-разработке от 3-х лет.

• Умение писать чистый, тестируемый код на Go, прекрасное владение одним и более языками: C, C++, Java, Python, Ruby, PHP (мы пишем на Go).

• Знание алгоритмов и базовых структур данных.

• Опыт работы с реляционными базами данных: PostgreSQL или MySQL.

Будет плюсом

• Опыт работы с NoSQL базами и кэшами: Redis или Memcached или другие.

• Опыт работы с очередями: Kafka или RabbitMQ или другие.

• Понимание, как работает Kubernetes и принципы микросервисной архитектуры.

• Понимание и, главное, желание работать с High Load системами.

Привет! Это команда разработки учётных систем, мы создаём единый стандарт учёта в автоматизированных учётных системах на базе 1С для всей группы компаний Ozon. Находим узкие места, пересобираем процессы и заставляем систему работать как нужно бизнесу — автоматизировано и без лишних затрат.

Мы отвечаем за аналитику решений 1С финансового учета в СНГ (Казахстан, Белоруссия, Киргизия, Узбекистан, Армения) и других странах (Турция, ОАЭ, Сербия, Израиль, Китай).

Наш стэк

• 1С УХ, 1С ERP WE, 1С БП, 1С КА.

Вы будете

• Собирать и анализировать бизнес-требования.
• Ставить задачи разработчикам и контролировать соблюдение сроков, установленных заказчиком.
• Тестировать результат разработки, организовывать пользовательское тестирование и вводить в эксплуатацию.
• Создавать и поддерживать пользовательскую документацию в Confluence (инструкции, регламенты, процессы).
• Консультировать пользователей в рамках прикладных решений 1С:БП, 1С:КА, 1С:ERP (оперативный товарный учет, бухгалтерский и налоговый учет, казначейство, МСФО).
• Проектировать интеграции 1C с прочими ERP системами.
• Анализировать ошибки, найденные в процессе работы с системой и исправлять их при необходимости.

Нам важно

• Знание бухгалтерского и налогового учета, казначейства, понимание принципов учета по МСФО.
• Наличие опыта работы с конфигурациями 1С: Бухгалтерия Предприятия, 1С Комплексная автоматизация, 1С: ERP WE.
• Участие в проектах по интеграции между 1С и другими ERP системами.
• Умение работать с бизнес-требованиями: их сбор и формализация.

Будет плюсом

• Навык работы с языком запросов 1С: из-за больших объемов информации это один из наших основных инструментов для анализа и поиска ошибок.
• Аналитический склад ума, умение систематизировать информацию и четко формулировать задачи.
• Умение построить коммуникацию между бизнес-заказчиками и командами IT.
• Вовлеченность в работу, умение и желание решать проблемы.

Привет! Это команда Управления стоком Продавца.
Наша команда разрабатывает проект Seller UI - комплекс микросервисов, который предоставляет продавцам инструменты для управления товарными остатками, анализа и статистики товаров и предоставления детальной аналитики по списаниям товаров.

Наш стек

• C#, Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, микросервисная архитектура.

Вы будете

• Разрабатывать и поддерживать микросервисную архитектуру.
• Работать с большими объемами данных.
• Разрабатывать синхронные и асинхронные интерфейсы.
• Проводить код-ревью.
• Участвовать в планировании и оценке задач, а также технических синках.
• Повышать качество и стабильность кода.

Нам важно

• Знание платформы .Net, ООП, алгоритмов и структур данных.
• Опыт коммерческой разработки на С# от 4х лет.
• Понимание принципов SOLID и DDD.
• Опыт работы с ClickHouse.
• Знание БД PostgreSQL.
• Опыт работы с Kafka, gRPC.

Привет! Это команда Core Integrations. 

Мы - активно растущая команда, которая реализует кросс-доменные сервисы в самом сердце логистики. 

Один из наших ключевых проектов - система иерархического хранения логистических контейнеров (паллета, заказ, товар и так далее). Высоконагруженный проект, использующий kafka, шардированный postgresql и redis. Весь проект целиком покрыт автотестами, а также сценариями для ручных тестов на отказ различных компонентов. 

Наши QA специалисты принимают активное участие в разработке с самых ранних этапов, участвуют в проработке и тестировании требований, организуют различные виды функциональных и нефункциональных тестов. 

Наши цели: обеспечить качество с самых ранних этапов развития проекта, максимально автоматизировать ручной регресс, заботиться о ТТМ и стабильности наших тестов. 

Наш стек

• Python, PyTest, Allure. 

Вы будете

• Принимать участие в разработке проектов со сложной бизнес-логикой. 

• Знакомиться с высокими нагрузками на пути заказа. 

• Работать с gRPC, Kafka, MSSQL, Redis, PostgreSQL. 

• Автоматизировать тестирование back-end сервисов. 

Нам важно

• Внимательность к деталям. 

• Умение анализировать большие объемы информации. 

• Способность коммуницировать в распределенной команде. 

• Коммерческий опыт автоматизации проектов Python. 

• Знание основ теории тестирования. 

• Знание теории составления тест-кейсов и тест-дизайна. 

• Понимание жизненного цикла разработки ПО и роли QA в нем. 

• Базовые знания языка запросов SQL. 

• Участие в развитии команды тестирования. 

Привет! Это команда платформы AI-автоматизации. 

Мы создаём внутреннюю платформу для разработки AI-агентов и автоматизаций, которой смогут пользоваться продуктовые команды Ozon. Вокруг неё появляются SDK, Tool Hub, механизмы оркестрации и сервисы оценки качества AI. 

Для нас автоматизация тестирования — часть платформы, а не отдельный процесс. Поэтому тестовые инструменты, проверки качества и CI развиваются вместе с продуктом. 

Ищем инженера, который поможет построить автоматизированное тестирование новой AI-платформы. 

Наш стек 

• TypeScript/JS (предпочтительно; можно Go/Python с переходом на TS/JS)                                                        

• Playwright (UI/E2E)                                                                                                   

• Бэкенд: Go (go test + testify + minimock), Python (pytest); gRPC/HTTP, клиенты из proto; отчёты — Allure 

•  Docker, Kubernetes 

• OpenTelemetry, GitLab CI 

Вы будете 

• Разрабатывать автоматические тесты для платформенных сервисов. 

• Создавать инструменты для проверки качества AI-функций и автоматизаций. 

• Развивать тестовую инфраструктуру и CI-пайплайны. 

• Проверять интеграции SDK, Tool Hub и платформенных компонентов. 

• Вместе с разработчиками улучшать качество платформы. 

Примеры задач 

• Построить набор автотестов для SDK и платформенных API. 

• Автоматизировать проверку AI-сценариев и агентных пайплайнов. 

• Настроить quality gates в CI. 

• Разработать инструменты для анализа качества ответов и стабильности автоматизаций. 

Нам важно 

• Опыт автоматизации тестирования backend-систем. 

• Владение Playwright и JavaScript или TypeScript либо опыт автоматизации на backend-языках. 

• Опыт разработки тестовой инфраструктуры. 

• Понимание CI/CD. 

• Интерес к AI-инструментам и современным средствам автоматизации. 

Будет плюсом 

• Опыт тестирования AI-продуктов (Evals) 

• Опыт работы с LLM API или MCP. 

• Опыт разработки собственных инструментов автоматизации 

• Опыт работы с gRPC.

Вы будете работать над Ozon Job — платформой для исполнителей, которые подрабатывают на складах Ozon. Ваша ключевая задача — улучшать опыт пользователей (исполнителей) на всех этапах взаимодействия с сервисом: от первого знакомства и регистрации до выполнения заданий и получения выплат.

Мы ожидаем от кандидата:

• Опыт работы менеджером по продукту от 1–3 лет (в e‑commerce, IT, HR‑tech или платформенных бизнесах — преимущество);
• Понимание жизненного цикла продукта и методологий управления (Agile, Scrum и др.);
• Навыки проведения исследований и валидации гипотез, опыт работы с UX/UI‑решения веб и мобильных приложений;
• Умение работать с аналитикой: базовые знания статистики, опыт интерпретации метрик и построения отчётов; Опыт проведения A/B‑тестов и принятия решений на основе данных;
• Системное мышление, способность видеть как детали, так и общую картину;
• Навыки коммуникации и организации кросс‑функциональных процессов, умение договариваться со стейкхолдерами (в т. ч. операционными командами складов);
• Внимательность к деталям, ориентация на результат и готовность работать в условиях многозадачности; Продвинутое владение инструментами: Miro, Jira, Figma (или аналогами), Excel/Google Sheets;
• Эмпатия и понимание специфики работы исполнителей на складах (желательно, но не обязательно).

Чем вы будете заниматься:

• Разрабатывать стратегию развития Ozon Job: формировать видение продукта, составлять roadmap и приоритизировать задачи с фокусом на пользовательский опыт исполнителей;
• Управлять полным циклом продукта — от генерации идей до внедрения и масштабирования решений для исполнителей;
• Формировать и вести продуктовый бэклог, контролировать сроки реализации фич для исполнителей; Проводить исследования: изучать потребности исполнителей (опросы, интервью, наблюдения на складах); Анализировать поведение пользователей в приложении и на платформе;
• Отслеживать рыночные тренды в сфере гиг‑экономики и платформенной занятости;
• Проектировать пользовательские сценарии (CJM) для исполнителей: от регистрации и выбора смен до выполнения заданий и получения оплаты;
• Ставить задачи кросс‑функциональным командам (разработка, дизайн, операционный блок, HR) и координировать их работу по улучшению опыта исполнителей;
• Выделять ключевые метрики продукта для исполнителей (удовлетворённость, retention, время на выполнение задач, уровень дохода) и анализировать влияние доработок на эти показатели;
• Организовывать A/B‑тестирование новых функций (например, интерфейса выбора смен, системы мотивации, процесса выплат) и принимать решения на основе данных; * собирать и обрабатывать фидбек от исполнителей и операционных команд, выявлять точки роста и внедрять улучшения;
• Анализировать конверсию на этапах воронки исполнителя (регистрация → активация → регулярное использование → лояльность) и предлагать решения для её оптимизации.

Привет! Это команда Рекомендаций к товарам.

Мы отвечаем за рекомендации на карточке товара (PDP) — один из ключевых рекомендательных сценариев Ozon. Каждый день через наши алгоритмы проходят миллионы пользователей, а качество рекомендаций напрямую влияет на GMV, количество заказов, рекламную выручку и пользовательский опыт.

Наша команда развивает полный стек рекомендаций на PDP: от retrieval и candidate generation до нейросетевого ранжирования и финального формирования выдачи. Мы работаем как над классическими рекомендательными алгоритмами, так и над современными DL-подходами, мультимодальными эмбеддингами и LLM-based решениями.

Data Scientist у нас — это сотрудник широкого профиля, который участвует во всем жизненном цикле ML-системы: от исследования идеи и обучения моделей до продакшн-разработки, запуска А/Б-тестов и анализа бизнес-эффекта.

Сейчас команда активно растет и развивает сразу несколько направлений: retrieval-модели, нейросетевое ранжирование и продуктовые эксперименты. Поэтому у нового сотрудника будет возможность выбрать область, которая ему ближе, или участвовать во всем цикле развития рекомендаций.

Наши актуальные проекты

• Развитие retrieval-моделей для аналогов и сопутствующих товаров.

• Построение аксессуарных рекомендаций и моделирование совместной покупки товаров.

• Развитие нейросетевого ранжирования на карточке товара.

• Применение LLM-разметки для обучения и валидации рекомендательных моделей.

• Эксперименты с разнообразием выдачи, контекстным ранжированием и учетом пользовательских сценариев.

Наш стек

PyTorch, Python, Hadoop stack (PySpark, Hive, HDFS), Airflow, Golang, GPU-инференс

Вы будете

• Развивать retrieval и ranking модели для рекомендаций на карточке товара.

• Исследовать новые архитектуры рекомендательных систем и внедрять их в production.

• Проектировать датасеты, таргеты и функции потерь для обучения моделей

• Запускать и анализировать А/Б-тесты.

• Оптимизировать производительность пайплайнов обучения и инференса.

• Взаимодействовать со смежными командами платформы, рекламы и ML-инфраструктуры.

• Участвовать в разработке production-сервисов и процессов вывода моделей.

Нам важно

• Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет

• Уверенное знание Python

• Глубокие знания ML и DL

• Опыт обучения и вывода в production рекомендательных или поисковых моделей

• Опыт работы с PyTorch

• Владение Hadoop-стеком (PySpark, Hive, HDFS), опыт работы с большими данными

• Опыт дизайна и анализа А/Б-тестов

• Умение самостоятельно вести проекты и доводить идеи до результата

Будет плюсом

• Опыт разработки рекомендательных систем

• Опыт работы с retrieval-технологиями (DSSM, Two-Tower, ANN/KNN, ColBERT и др.)

• Опыт работы с мультимодальными моделями

• Опыт работы с LLM и генерацией разметки

• Опыт разработки на Go

• Опыт работы с высоконагруженными сервисами

Вам предстоит:

• Анализировать процессы департамента и выявлять возможности для оптимизации и автоматизации;
• Проектировать целевые процессы и согласовывать изменения с их владельцами;
• Вести проекты улучшений от постановки задачи до внедрения, контролируя сроки и результат;
• Формировать требования к автоматизации процессов и координировать их реализацию с ИТ;
• Организовывать приемку, внедрение и приживаемость решений;
• Рассчитывать ожидаемые эффекты инициатив и подтверждать фактические результаты внедрения.

Мы ожидаем:

• Высшее образование (экономика, финансы, бухгалтерия);
• От 4 лет опыта оптимизации и автоматизации бизнес-процессов в крупных компаниях;
• Опыт самостоятельного ведения проектов или ключевых стримов крупных проектов, знание методик управления проектами;
• Владение методами описания процессов, выявления причин неэффективности и сбора требований;
• Опыт взаимодействия с ИТ на этапах разработки, тестирования и внедрения решений;
• Базовые знания финансов: структура затрат, оценка экономической эффективности проектов, базовые знания бухучета;
• Продвинутое владение Excel;
• Опыт работы с 1С.

В отдел аналитики фрода и контроля качества требуется аналитик данных.

Наша команда охватывает два больших направления – контроль качества и антифрод.

Наша задача - вооружившись данными и аналитическими инструментами, защищать площадку от мошенников и недобросовестного поведения

Мы работаем с большим количеством разнообразных данных, погружаемся в тонкие нюансы процессов и влияем на них

Вам предстоит:

• Множество антифрод задач
• Мониторинг, выявление и расследование кейсов фрода
• Разработка и внедрение новых антифрод инструментов
• Выявление новых трендов мошенничества, а также участие в улучшении и доработке системы фрод-мониторинга
• Сбор и анализ данных, построение выводов
• Разработка отчетов
• Автоматизация процессов отдела
• Взаимодействие с дата-инженерами, командами аналитиков, антифрод-командами

Мы ожидаем:

• Высшее образование (математика, физмат, экономика, статистика)
• Опыт работы от 1 года
• Уверенный SQL, предстоит много разбираться в данных и процессах Базовый Python, желание глубоко изучать данные, интерпретировать их, писать оптимальный код
• Коммуникабельность и умение быстро погружаться в новые задачи и качественно поддержать деятельность команды
• Желание расти и развиваться вместе с командой

Будет преимуществом:

• Опыт визуализации данных (мы используем SuperSet) - для разработки отчетности под проекты
• Опыт работы с Airflow, SuperSet, Clickhouse, Vertica

Мы предлагаем:

• Официальное оформление по ТК РФ;
• График работы: 5/2;
• Формат работы: гибрид
• ДМС с первого месяца работы;
• Комфортный офис в Москва Сити;
• Конкурентную мотивацию (оклад + возможность вырасти на ревью);
• Реальное влияние: твоя работа будет напрямую влиять на ключевые направления компании.

Привет! Это команда Построение запросов

Наша команда занимается развитием механизмов построения запроса при работе с поисковым движком Ozon. Наша ультимативная цель – предоставить удобный интерфейс взаимодействия с поиском, который понимает потребности пользователя с полуслова и подстраивается под его нужды. Для этого мы улучшаем как классические механизмы, например, персонализированные поисковые подсказки, так и разрабатываем совершенно новые механики на основе больших языковых моделей.

Мы хотим не только предлагать наиболее вероятные поисковые подсказки, но и влиять на результаты поиска за счет формирования запроса в поисковый движок. Для решения такой задачи требуется тесное взаимодействие с другими командами поиска и разработка сервисов, лежащих на пути исполнения пользовательского запроса – избежать хайлоада и повышенных требований к надежности не удастся.

Команда кроссфункциональная – мы разрабатываем рантайм сервисы и делаем ML ресерч в очень тесной коллаборации. Глубокие знания ML не требуются, но осведомленность про эту область приветствуется.

Стек

• .NET 10

• Gitlab CI/CD, Kubernetes

• Spark, Hadoop

• OpenSearch, Postgres, ScyllaDb, Kafka, ClickHouse

Вы будете

• Повысить отзывчивость и интерактивность поиска.

• Обогатить поисковое ранжирование сигналами из саджестов.

• Построить налету персонализированный индекс подсказок.

Нам важно

• Отличное знание C# и опыт разработки от 3 лет

• Знание классических алгоритмов и структур данных

• Опыт с многопоточными приложениями

• Знание основ построения распределенных систем – шардирование, репликация, load balancing, приемы для повышения отказоустойчивости

Будет плюсом

• Опыт разработки и профилирования высоконагруженных сервисов (RPS >= 10000 при SLO на latency порядка десятков миллисекунд)

• Опыт обслуживания приложений с деплоем в kubernetes – понимание ограничений на выделяемые ресурсы и подходы к разработке эффективного кода с учетом этих ограничений

• Знания о классическом ML и нейросетевых deep learning подходах

Привет! Наша команда занимается развитием ML ценообразования. Сейчас в команде 2 человека, которые сделали MVP – на A/B тестах стабильно позитивные результаты. Основная цель на ближайшее время – сделать результаты ещё круче. Цель на долгосрок – разработать устойчивое решение, которое учитывает не только краткосрочную выгоду, но и сайд-эффекты и последствия.

Этот проект – борьба с шумными данными, сложными метриками и неочевидными решениями. Мы ищем человека, который готов бороться за каждую десятую процента на А/Б, за качество и безопасность решений, за долгосрочный эффект. Который не ищет легких путей, но хочет побеждать вместе с командой. Если вам важен не только финальный успех, но и сам процесс преодоления, и вы хотите привнести в сильную команду свое видение – нам точно стоит познакомиться!

Вы будете

• Участвовать в полном цикле — от аналитики и сбора датасета до обучения и выкатки в прод новых моделей.

• Разрабатывать расширение функционала пайплайна.

• Строить инструменты для валидации результатов.

• Добавлять новые факторы в ML модели.

• Исследовать новые подходы для решения задачи.

• Писать и оптимизировать алгоритмы обработки данных на PySpark (первое время, потом prod переедет на микросервисы).

Мы ожидаем

• Коммерческий опыт в DS от 4 лет.

• Опыт в классическом MLE (полный цикл: аналитика, сбор датасета, обучение, выкатка, поддержка).

• Знание Python и PySpark (у нас пайплайны на них).

• Проактивность, большое желание развиваться и развивать людей вокруг.

Будет плюсом

• Опыт в ML ценообразовании.

• Опыт в Causal Inference.

Мы ищем талантливого Data Scientist/ML Engineer в новую ML-команду отдела «Возвраты маркетплейса». Отдел занимается обработкой и модерацией возвратов покупателя и продавца, аннуляциями, спорами между покупателями и продавцами, а также обработкой звонков по подменным номерам.

Внутри отдела выделяется новая ML-команда, которая будет строить ML-направление и помогать автоматизировать процессы, где сейчас много ручной проверки и операционных затрат.

Команда будет заниматься полным циклом разработки ML-моделей: от погружения в бизнес-задачу, сбора и анализа данных до обучения, тестирования, деплоя, мониторинга и поддержки моделей в продакшене.

Основные направления работы команды: NLP / LLM для анализа текстов и транскрибаций звонков, анализ фото- и видеоконтента в возвратах и спорах: проверка качества фотографий, поиск повреждений, и т.д., research-задачи, где нужно быстро проверять гипотезы на реальных данных и доводить успешные решения до production-релизов.

Наш стек

• Python, PyTorch, Scikit-learn, NLP: transformers, pymorphy, spacy, NLTK, Vector databases, vLLM/SGLang, LlamaIndex, LangChain, LangGraph, CV: OpenCV, модели классификации/детекции/сравнения изображений, SQL: ClickHouse, Vertica, Hadoop, PySpark, AirFlow, MLFlow, Grafana, NVIDIA Triton: ONNX, TensorRT., Confluence, Jira.

Вы будете

• Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML.
• Анализ и обработка данных.
• Работа с PyTorch.
• Тестирование и оптимизация моделей.
• Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества.
• Поддержка существующих моделей.

Нам важно

• Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты).
• Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет.
• Уверенное знание Python и PyTorch.
• Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними).
• Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.
• Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.

Будет плюсом

• Опыт работы с полным циклом обучения моделей от сбора данных до вывода в прод.
• Работа со звуком/видео.

Привет! Это команда Поставки продавца FBO.
Наши сервисы позволяют создавать поставки и координировать их вплоть до поступления товаров в продажу, давая пользователям удобный инструмент для отслеживания всего процесса поставки на склад Ozon.

В работе больший уклон идёт в направление Product Owner и BA, системного анализа тут довольно мало (около 10%). Всего на проекте 3 команды разработки, за каждой закрепляются аналитики, поэтому можно обмениваться с коллегами экспертизой. Из интеграционного стека есть gRPC, REST, Kafka.

Наш продукт взаимодействует с множеством бек-офисных команд (команды которые разрабатывают внутренний функционал озона: склады, логистика, биллинг, отчетность) в части отслеживания процесса поставки на всем пути следования, начиная от создания (предрасчет стоимости поставки, запись на склад и пр.), в промежутке транзитные статусы и предполагаемые даты прибытия, заканчивая размещением товаров на полках для продаж (акты приемки, расхождения и пр.). Важно понимать участие каждой команды и выстраивать коммуникации с ними, заводить задачи и отслеживать их выполнение.

В целом, на проекте довольно много взаимодействия и с заказчиком и с командами. Заказчику важно предлагать варианты улучшения их БТ, озвучивать своё видение проекта и вносить свои идеи в разработку, а с командами мы проводим груминги (на них мы совместно с разработчиками расписываем архитектуру решения, апишки, протники, создаем задачи на разработку, оцениваем время реализации и т.д.).

Вы будете

• Вести бэклога продукта (задачи на разработку, задачи в анализе, проработка идей).

• Проводить стратегическое планирование работ на полгода/год.

• Прорабатывать задачи от сбора требований до передачи в разработку (полноценное ведение проекта, тесное взаимодействием с командой разработки).

• Поддерживать актуальность описания продукта.

• Контролировать выполнения задач членов команды.

• Улучшать/внедрять различные процессы в команде (внешние и внутренние коммуникации).

Нам важно

• Опыт работы на проектах с микросервисной архитектурой.

• Опыт работы с SQL, REST API.

• Понимание, как работает БД (PostreSQL).

• Опыт моделирования бизнес-процессов с использованием различных нотаций (UML, BPMN).

• Опыт работы с системами управления проектами.

• Навыки работы в команде и коммуникации с заказчиком.

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, развивающих DL-решения.

Мы создаём ядро интеллектуальной обработки документов — систему, которая автоматизирует работу с сотнями типов документов на разных языках. Ежедневно десятки тысяч контрагентов предоставляют пакеты документов. Наша задача — не просто распознать их, а построить интеллектуальный пайплайн, который автоматически извлекает, структурирует и проверяет достоверность и принадлежность данных, интегрируя результат в бизнес-процессы.

У нас активно развиваются LLM и vLLM в применимости к документам:

• современные OCR-системы на базе Qwen, PaddleOCR и других;

• LLM-модели для анализа и саммаризации документов;

• агентские системы для автоматизации роутинга потока документов.

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

• CV/NLP: PyTorch, OpenCV, семейство моделей Qwen, Paddle, LayoutLM, Donut.

• ML-рантайм и оптимизация: NVIDIA Triton, TensorRT, ONNX, OpenVINO.

• MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLflow, ClearML и подобные).

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Вам предстоит

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.

• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.

• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.

• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для обработки документов: от приёма сырого изображения до валидированного структурированного вывода.

• Проводить research, выбирать и дообучать state-of-the-art модели для задач CV и NLP: детекция и классификация документов, OCR (печатный и рукописный текст, таблицы), Key Information Extraction (KIE), верификация подлинности.

• Оптимизировать модели для production (квантизация, дистилляция, работа с Triton и OpenVINO) и обеспечивать их масштабируемость и надёжность в высоконагруженной системе.

• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

Нам важно

• Практический опыт внедрения CV-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в high-load среде и настройки мониторинга.

• Опыт работы в Computer Vision и NLP от четырёх лет.

• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.

• Экспертное понимание state-of-the-art подходов в Computer Vision: трансформеры, OpenCV, ONNX Runtime, MLflow.

• Глубокое понимание оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, ускорение инференса.

• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов.

• Опыт дообучения моделей с использованием адаптеров (LoRA, PEFT и другие).

• Опыт работы с задачами few-shot и zero-shot обучения в CV.

• Знание методов генерации и использования синтетических данных для обучения.

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, решающих задачи динамического ценообразования.

Мы создаём ядро экономики платформы — систему динамического ценообразования и управления тарифами для сдельной работы. В Ozon сотни тысяч исполнителей (склады, логистика, доставка) самостоятельно формируют свой график. Наша цель — в реальном времени определять справедливые и эффективные тарифы, балансируя интересы исполнителей и бизнеса. Мы учитываем десятки факторов: спрос и предложение, география, день недели, операционные метрики и исторические паттерны.

Вам предстоит

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.

• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.

• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.

• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для динамического ценообразования: от данных по поведению исполнителей до тарифных решений в реальном времени.

• Исследовать и моделировать спрос, предложение и эластичность на основе поведения исполнителей, строить и валидировать гипотезы.

• Проектировать, реализовывать и внедрять в production оптимизационные алгоритмы для динамического управления тарифами в рамках заданных продуктовых и бюджетных ограничений.

• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

• Big Data: Hadoop ecosystem (Spark, YARN, HDFS), ClickHouse, Vertica.

• ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Statsmodels, PyTorch.

• MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLflow, ClearML и подобные).

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Нам важно

• Практический опыт внедрения ML-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в высоконагруженной среде и настройки мониторинга.

• Опыт работы в машинном обучении для задач регрессии, прогнозирования (в том числе временных рядов) и оптимизации от четырёх лет.

• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.

• Экспертное понимание полного цикла жизни ML-модели: от исследования и feature engineering до production-внедрения, CI/CD и мониторинга.

• Глубокое понимание оптимизации моделей и работы с высоконагруженными системами и большими объёмами данных.

• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов.

• Опыт в задачах динамического ценообразования, управления спросом и предложением, рекламных биддинг-системах.

• Знание основ микроэкономики, теории игр или исследования операций.

• Практический опыт работы с распределёнными вычислениями (Spark) для обработки данных.

На связи команда Ozon Global. Мы в поисках бизнес-аналитика в команду коммерции.

Вам предстоит:

• Аналитика трендов и динамики продаж в разрезе стран, схем продаж, ценовых групп и категорий
• Выделение ключевых факторов, влияющих на продажи
• Участие в регулярных процессах финансового и оперативного планирования
• Разработка и совершенствование бизнес-моделей для улучшения коммерческих показателей
• Подготовка дайджестов по оценке коммерческих метрик и точности планирования

Мы ожидаем:

• Высшее образование (экономическое/финансовое), преимущественно ВШЭ, РЭШ, МГУ, РЭУ, Финансовый Университет, РАНХиГС, МФТИ, МГТУ
• Продвинутый уровень Excel (сводные таблицы, ВПР, сложные формулы, Power Query)
• Знание SQL на базовом уровне
• Опыт подготовки презентаций (PowerPoint)
• Умение структурировать информацию и грамотно излагать результаты

Мы предлагаем:

• Официальное оформление по ТК РФ
• График работы: 5/2
• Комфортный офис в Москва Сити
• Гибридный формат работы
• ДМС с первого месяца работы
• Возможность стать частью крутой команды – работать вместе с опытными специалистами и обмениваться знаниями
• Конкурентную мотивацию (оклад + возможность вырасти на ревью)
• Реальное влияние: твоя работа будет напрямую влиять на ключевые направления компании.​​​​​​

Мы в поиске сильного бизнес-аналитика в команду стратегии развития сети пунктов выдачи заказов (ПВЗ). Специалист будет участвовать в принятии ключевых решений по развитию last mile инфраструктуры, поиске точек роста и повышении эффективности сети. Мы ищем человека с сильным аналитическим мышлением, высокой самостоятельностью и способностью превращать данные в практические бизнес-решения.

Вам предстоит

• Анализ эффективности сети ПВЗ и поиск точек роста
• Детальная работа с unit-экономикой ПВЗ
• Прогнозирование спроса и нагрузки на сеть
• Поиск драйверов роста и узких мест в last mile
• Подготовка аналитики и рекомендаций для принятия бизнес-решений
• Формирование гипотез и оценка потенциального эффекта инициатив
• Подготовка презентаций и аналитических материалов для management-level обсуждений
• Взаимодействие с кросс-функциональными командами в рамках стратегических проектов

Мы ожидаем

• Опыт работы бизнес-аналитиком / продуктовым аналитиком / стратегом от 2 лет
• Сильное аналитическое мышление и умение структурировать сложные задачи
• Понимание ключевых финансовых и экономических метрик бизнеса
• Способность работать с большими объемами данных и неопределенностью
• Навык формулирования и проверки бизнес-гипотез
• Высокие коммуникационные навыки и умение уверенно доносить свои идеи
• Умение готовить качественные презентационные материалы для бизнес-аудитории
• Хорошее владение Excel
• Базовые навыки Python, SQL

Привет! Это команда Эффективность рекламы.

Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях и других местах. Наша задача - чтобы реклама была интересна пользователю, эффективна для рекламодателя и выгодна платформе.

Мы развиваем высоконагруженную и сложную систему с множеством классических и не только DS задач на пересечении рекламы и работы с данными. За этим стоит несколько команд разработки, ML и DS специалистов.

Сейчас мы ищем старшего Data Scientist, который будет развивать модели предсказания вероятностей целевых действий в ML-команде.

Наш стек

• Python, Hadoop (Spark, Hive, HDFS), Clickhouse, Airflow, Grafana.

Вы будете

• Улучшать качество алгоритмов ранжирования, работать с полным циклом задач в области ML.

• Проводить исследования, подбирать подходящие решения и запускать A/B-тесты для проверки гипотез.

• Работать с данными: от анализа и построения признаков до автоматизации пайплайнов расчёта датасетов на PySpark.

• Взаимодействовать с ML-инженерами и командами разработки для вывода моделей в прод.

Нам важно

• Опыт внедрения ML-моделей в прод.

• Глубокие знания теории машинного обучения.

• Хорошее знание Python.

• Опыт написания SQL-запросов или работы со PySpark.

• Проактивность и интерес к задачам в области рекламы и Computational Advertising.

Будет плюсом

• Опыт внедрения ML-моделей для рекламы.

• Опыт работы в рекламных системах.

• Знание Hadoop, PySpark, ClickHouse, Airflow, Grafana.

• Знание и опыт работы с нейросетевыми архитектурами.

Привет! Это команда разработки Tracker. Мы строим и поддерживаем Clickstream-решение для всей компании - аналитическое ядро Ozon: через нас проходят данные о каждом действии пользователя на сайтах и в приложениях. Мы управляем несколькими петабайтами данных, и объём растёт каждый день. На наших данных работают десятки команд.

Команда состоит из Go-разработчиков, которые развивают сервисы сбора и обработки событий. Мы тесно взаимодействуем с командами поставщиками и потребителями данных.

Ищем аналитика, который станет владельцем данных трекера и будет развивать наш продукт и его узнаваемость внутри компании - за счёт удобных инструментов и документации.

Наш стек

• ClickHouse, SQL, Kafka, Go, Confluence, Grafana, Jira.

Вы будете

• Развивать документацию трекера: взаимодействие сервисов, внешние интеграции, описание витрин и инструкции для команд-потребителей.

• Отвечать за контракты: описывать схемы событий, контролировать их качество и вести процесс сокращения неиспользуемых и дублирующих данных.

• Контролировать качество данных: проверять гипотезы и находить расхождения в ClickHouse, разбирать первопричины вместе с разработчиками.

• Быть точкой входа в трекер для внешних команд: собирать требования, согласовывать разметку, вести задачи до внедрения.

• Развивать экспертизу вокруг продукта: обучающие материалы, внутренние курсы, онбординг новых команд-потребителей.

• Внедрять языковые модели в работу с данными и документацией: автоматизировать рутину, ускорять ревью разметки и проверки качетсва

Нам важно

• Опыт работы системным аналитиком от 3-х лет.

• Уверенное владение SQL: умение самостоятельно проверить гипотезу на больших данных.

• Опыт сбора требований и написания технической документации, которой пользуются другие команды.

• Понимание клиент-серверного взаимодействия и форматов обмена данными (JSON, protobuf), опыт проектирования или описания API и схем событий.

• Понимание общих принципов построения хранилищ и витрин данных.

• Умение вести задачу через несколько команд: договариваться, фиксировать решения, доводить до результата.

• Умение структурировать разрозненную информацию и ясно излагать её устно и письменно.

Будет плюсом

• Опыт работы с ClickHouse или другими аналитическими СУБД.

• Опыт работы с продуктовой аналитикой и системами сбора событий.

• Опыт создания обучающих материалов и публичных выступлений внутри компании.

• Опыт автоматизации процессов с помощью языковых моделей.