Вакансии spectr: работа в IT и digital

Кого мы ищем

Рекрутера, который понимает, как IT-рынок выглядит сегодня, и готов работать в этих условиях.

Мы не ищем исполнителя по старому шаблону. Мы ищем человека, который вместе с нами построит процесс подбора, работающий в текущей экономике, — и за счёт этого будет расти сам.

Три вещи для нас принципиальны:

• Понимание рынка. Вы знаете реальные ставки Заказчиков, сроки закрытия и конкуренцию сейчас, а не в 2024 году.
• Умение продавать. Вы умеете и хотите продавать кандидатам работу именно с нами: объяснять ценность, снимать сомнения, удерживать кандидата с нами, пока заказчик принимает решение
• Ориентация на результат. Вам важен закрытый запрос и вышедший на проект человек, а не количество звонков и откликов.

Чем предстоит заниматься

• Обрабатывать входящие запросы заказчиков: разбирать заявку, уточнять стек, грейд, формат, бюджет и сроки, фиксировать в CRM.
• Формировать пул подходящих специалистов под каждый запрос — из базы, бенча и открытого рынка.
• Искать и оценивать кандидатов с рынка: технический скрининг, оценка мотивации и готовности к аутстаффингу.
• Готовить кандидатов к собеседованиям с заказчиками и сопровождать до оффера и выхода на проект.
• Вместе с командой строить и донастраивать процесс подбора: что работает, что нет, как ускоряться.

Что для нас важно

• Опыт в IT-рекрутменте от 3 лет; преимущественно - аутстаффинг
• Способность провести технический скрининг своими силами
• Умение вести 5–10 активных запросов и не терять детали.
• Готовность работать в рынке кандидата, а не в рынке своих ожиданий.
• Сильная устная и письменная коммуникация.

Spectr - IT-компания, специализирующаяся на создании и развитии корпоративных информационных систем для бизнеса. Мы работаем как полноценный аутстафф-партнер и подключаем специалистов к проектам в сферах финтеха, ритейла, промышленности, логистики, страхования и инвестиционного бизнеса. Наши команды решают задачи цифровой трансформации, автоматизации финансового и управленческого учета, построения интеграционных ландшафтов и внедрения сквозных бизнес-процессов. Мы объединяем экспертизу системного анализа, архитектуры, разработки и управления проектами.

Мы закрываем поток проектов крупных заказчиков — банки и финтех, госсектор, телеком, ритейл и e-com, Core Banking и биржевые платформы. Задачи разные по стеку, но по сути одни и те же: нужен инженер, который приходит на проект, разбирается в предметной области и берёт на себя автоматизацию целиком — от архитектуры фреймворка до стабильного регресса в CI.

Мы открыты к двум направлениям и берём кандидатов с любым из них:
Python — pytest, Selenium/Playwright, requests, Allure.
Java / Kotlin — Selenide/Selenium, TestNG/JUnit, REST Assured, Cucumber/BDD, TestContainers.

Заказчики на этом направлении часто формулируют задачу как «автоматизатор, который ещё и руками проверит»: в части заявок сохраняется существенная доля ручной работы — приёмочное тестирование, разбор требований, проверка сложных сценариев, которые не автоматизируются.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и развивать фреймворк автотестов: слои, Page Object / хелперы, работа с тестовыми данными, конфигурация окружений.
• Писать и поддерживать автотесты на UI и API: покрытие критичных пользовательских и интеграционных сценариев.
• Тестировать REST (в Java-ветке — в том числе контрактные проверки), работать с авторизацией, токенами, схемами ответов, XML/JSON, кодами ошибок.
• Интегрировать прогоны в CI/CD: запуск по расписанию и на коммит, параллелизация, понятная отчётность (Allure и аналоги), контроль стабильности.
• Бороться с flaky-тестами: анализировать причины нестабильности, чинить, а не отключать.
• Готовить и проверять данные через SQL: сложные выборки, сверки, воспроизведение дефектов по данным.
• Разбирать требования совместно с аналитиками и разработкой, участвовать в оценке покрытия и в регрессе перед релизом.
• Работать с логами и мониторингом: различать дефект приложения и проблему стенда.
• Дополнительно (по проекту): нагрузочное тестирование, мобильная автоматизация, тестирование асинхронных интеграций (Kafka).

Обязательные требования:

• Опыт автоматизации тестирования от 4–5 лет
• Уверенное владение одним из стеков:
• Python: pytest (фикстуры, параметризация, плагины), Selenium и/или Playwright, requests, работа с автотестами API;
• Java/Kotlin: Java 11/17 или Kotlin, Selenide/Selenium, TestNG или JUnit, REST Assured (в Kotlin-ветке — Retrofit/allure-kotlin), сборка Maven/Gradle.
• Понимание архитектуры тестового фреймворка: где хранятся локаторы и хелперы, как переиспользуются шаги, как масштабируется набор тестов.
• Практика тестирования API: контракты, негативные сценарии, генерация тестовых данных.
• SQL: JOIN, группировки, агрегаты, подзапросы — на уровне самостоятельного разбора данных.
• CI/CD: GitLab CI или Jenkins — запуск, разбор упавших прогонов, работа с отчётами.
• Git и культура работы с кодом: ревью, ветвление, осмысленные коммиты.
• Тест-аналитика: понимание, как из требований получается матрица покрытия и почему часть сценариев остаётся ручной.
• Гражданство РФ (в отдельных проектах — РФ/РБ), готовность к неймчеку и оформлению через партнёра.

Будет преимуществом:

• Второй язык: для Python-автоматизатора — Java/Kotlin (и наоборот)
• Нагрузочное тестирование: JMeter, k6, Gatling, Locust
• Домены: банки, ДБО физлиц и юрлиц, платежи и переводы, кредитование, Core Banking и брокерские/биржевые системы, страхование, телеком (включая SIP/WebSocket), ритейл и e-com, госсектор.
• Интеграции: Kafka, Artemis, эмуляция внешних систем, TestContainers, WireMock.
• Инфраструктура: Docker и Kubernetes — поднять стенд, посмотреть логи контейнера, сравнить окружения; Linux; Kibana/логи приложений.
• Мобильная автоматизация: Appium, нативная Android-автоматизация на Kotlin/Compose.
• C#/.NET как дополнительный стек
• Опыт на стендах с ограниченным доступом и «закрытыми» данными.

Условия

• Проектная занятость, полный рабочий день, 40 часов в неделю; удалённый формат.
• Ставка обсуждается по итогам технического интервью и зависит от стека, домена и грейда.

Spectr — это IT-компания, специализирующаяся на разработке высоконагруженных цифровых сервисов для бизнеса. Мы — полноценный аутстафф партнер, таких направлений как финтех, ритейл, промышленность и страхование. В нашей команде собраны профессионалы, имеющие богатый опыт работы со скоростными фронтендами, масштабируемой инфраструктурой и автоматизированным тестированием.

Кого мы ищем:

Мы ищем Senior-инженера на стыке AI и backend, который умеет не только обучать модели, но и доводить их до production: проектировать пайплайны, писать чистый backend-код на Python, работать с большими табличными данными и строить надёжную инфраструктуру.

Чем предстоит заниматься:

• Закрывать полный цикл фичи: системный анализ, проектирование, реализация, базовое QA, вывод в прод.

• Превращать нечёткие и противоречивые требования в исполнимую постановку: user stories, критерии приёмки, ТЗ.

• Декомпозировать фичи: что делаем сами, что отдаём агенту, что требует согласования с другими командами.

• Проектировать и развивать backend-сервисы на Python в микросервисной архитектуре.

• Работать с крупными микросервисными системами, понимать их слабые места и последствия изменений.

• Проектировать реляционные БД, писать и оптимизировать SQL, работать с PostgreSQL и MongoDB.

• Применять паттерны проектирования (Repository, Service, Unit of Work) и архитектурные подходы (DDD, CQRS) осознанно.

• Оркестрировать AI-агентов: делегировать полноценные задачи, собирать и подавать агенту нужный контекст (требования, ограничения, стандарты, примеры), вести задачу итеративно.

• Критически верифицировать результат агента: проверять код на корректность, безопасность, соответствие архитектуре и стандартам.

• Писать фронтенд (акцент на бекенд, но фронт тоже надо будет писать — всё делаем с ИИ).

• Ставить задачи себе, команде и агентам с фокусом на результат и проверяемость.

• Лидировать разработку: планирование, распределение задач, код-ревью, менторинг, собеседования.

• Строить процессы разработки (Scrum/Kanban) и контролировать качество.

• Самостоятельно собирать контекст: документация, вики, код смежных сервисов, общение с продактами и аналитиками.

• Держать в голове контекст продукта целиком: связи сервисов и данных, последствия изменений.

• Отвечать за фичу end-to-end: от нечёткой идеи до работающего прода.

Что ожидаем:

Технический фундамент

• Коммерческий опыт разработки на Backend от 5 лет, из них хотя бы часть на Python. Это может быть выходец из любого ЯП, который на последних проектах пишет на Python, или наоборот: ранее писал на Python, опыт уверенный, но перешёл на другой стек. Писать надо будет на Python.

• Работа с крупными микросервисными системами, понимание их слабых мест.

• Уверенное владение SQL, проектирование реляционных БД; опыт с PostgreSQL и MongoDB.

• Паттерны проектирования (Repository, Service, Unit of Work) и архитектурные подходы (DDD, CQRS) — осознанно.

• Контейнеризация и эксплуатация: Docker, Kubernetes (основы), CI/CD (GitLab CI), мониторинг (Prometheus, Grafana, ELK).

Системный анализ и работа с требованиями

• Работа с нечёткими и противоречивыми требованиями, доведение до user stories, критериев приёмки и ТЗ.

• Декомпозиция фичи: что делаем сами, что отдаём агенту, что требует согласования с другими командами.

• Постановка задач так, чтобы результат был проверяемым (критерии готовности, edge-cases, негативные сценарии).

• Глубокое погружение в домен и продукт

• Готовность и интерес глубоко вникать в предметную область (финрынки, инструменты, биржевые/новостные данные).

Оркестрация AI-агентов и инженерия контекста

• Практический опыт с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot и аналоги) — полноценная делегация задач.

• Инженерия контекста: собрать и подать агенту нужный контекст (требования, ограничения, стандарты, примеры), вести задачу итеративно.

• Критическая верификация результата: проверка кода агента на корректность, безопасность, соответствие архитектуре и стандартам.

• Принцип «за результат отвечает инженер, а не агент» — без слепого копирования.

Способ мышления (soft skills)

• Быстрая обучаемость и адаптивность — главный критерий.

• Системное и критическое мышление, здоровый скепсис к «правдоподобному» ответу.

• Самостоятельность и проактивность в условиях неполной определённости.

• Готовность совмещать несколько ролей и переключаться между ними.

• Готовность к высокому темпу погружения, онбординга и работы, проект высоконагруженный.

• Способность держать в голове контекст продукта целиком: связи сервисов и данных, последствия изменений.

• Самостоятельный сбор контекста: документация, вики, код смежных сервисов, общение с продактами и аналитиками.

Будет плюсом:

• Опыт лидирования разработки от 2 лет: планирование, распределение задач, код-ревью, менторинг, собеседования.

• Проектирование REST API (CRUD, ListView с пагинацией) и обратносовместимых API.

• Очереди сообщений (Kafka, RabbitMQ), потоковая обработка.

• ETL и обработка данных (плюс — Apache Airflow).

• Полнотекстовый поиск (PostgreSQL FTS, ElasticSearch), WebSocket-сервисы.

• OAuth/OpenID, внешние провайдеры авторизации, Keycloak, RBAC/ABAC.

• Облачные платформы (Yandex Cloud — приоритетно), Golang, опыт с Django.

• Базовое тестирование и проектирование тест-кейсов.

• Опыт работы с финансовыми/биржевыми данными.

Что мы предлагаем:

• Конкурентную зарплату, обсуждаемую индивидуально.
• Возможность работать удаленно.
• Доступ к нашей библиотеке курсов.
• Проекты в разных нишах с интересными и масштабными задачами.
• Возможность профессионального развития внутри команды экспертов.
• Работа в дружелюбной и профессиональной атмосфере.

Spectr - IT-компания, специализирующаяся на создании и развитии корпоративных информационных систем для бизнеса. Мы работаем как полноценный аутстафф-партнер и подключаем специалистов к проектам в сферах финтеха, ритейла, промышленности, логистики, страхования и инвестиционного бизнеса. Наши команды решают задачи цифровой трансформации, автоматизации финансового и управленческого учета, построения интеграционных ландшафтов и внедрения сквозных бизнес-процессов. Мы объединяем экспертизу системного анализа, архитектуры, разработки и управления проектами.

Чем предстоит заниматься:

• анализировать бизнес-процессы и определять требования к данным;
• описывать источники, атрибутный состав, правила преобразования и использования данных;
• участвовать в проектировании DWH, ODS, DDS и аналитических витрин;
• разрабатывать прототипы витрин и SQL-запросы;
• формировать требования к показателям, справочникам и аналитическим разрезам;
• участвовать в разработке и тестировании ETL/ELT-процессов и интеграций;
• проверять качество, полноту и корректность данных;
• вести бизнес-глоссарий, каталоги данных и документацию;
• готовить ТЗ, спецификации, ПМИ, Use Case, User Story и руководства пользователя;
• ставить задачи разработчикам и контролировать их выполнение;
• участвовать в приемочном, интеграционном и функциональном тестировании;
• взаимодействовать с бизнесом, архитекторами, разработчиками, тестировщиками и заказчиками;
• презентовать результаты и участвовать в сопровождении решений.

Обязательные требования:

• опыт работы дата-аналитиком, системным или бизнес-аналитиком от 2 лет;
• понимание архитектуры DWH и принципов построения слоёв staging, ODS, DDS, витрин;
• уверенный SQL: JOIN, подзапросы, CTE, оконные функции, агрегации, проверка качества данных;
• опыт работы с PostgreSQL, Oracle, MS SQL Server, Greenplum, ClickHouse или аналогичными СУБД;
• понимание ETL/ELT, интеграций и жизненного цикла данных;
• опыт проектирования витрин и аналитических наборов;
• навыки анализа и документирования требований к данным;
• опыт подготовки ТЗ и проектной документации;
• знание Use Case, User Story и жизненного цикла разработки;
• опыт работы с Jira, YouTrack, Redmine, Kaiten или аналогами;
• уверенное владение MS Excel;
• навыки проведения приемочного и интеграционного тестирования;
• умение взаимодействовать с бизнесом и техническими командами.

Будет преимуществом:

• опыт работы с BI-системами: Power BI, Qlik Sense, Tableau, Superset;
• знание размерностного моделирования, Data Vault или других подходов к моделированию данных;
• опыт работы с API, REST, SOAP, JSON, XML;
• знание BPMN, UML или IDEF0;
• опыт работы с Data Governance, MDM, метаданными и каталогами данных;
• навыки работы с Python для анализа и проверки данных;
• опыт работы с Kafka, RabbitMQ или другими системами обмена сообщениями;
• понимание принципов построения дата-лейков и потоков данных.

Условия:

• удалённый, офисный или гибридный формат работы;
• проекты крупных компаний и холдингов;
• подбор проекта с учетом вашей экспертизы;
• работа с архитекторами, разработчиками, тестировщиками и бизнес-заказчиками;
• развитие в направлениях DWH, BI, Data Governance и системного анализа;
• профессиональное сообщество и поддержка внутри команды;
• долгосрочное подключение к проектам и возможность развития на внутреннем бенче.

Будем рады обсудить ваш опыт и подобрать проект в области DWH, аналитики и управления данными.

Spectr — это IT-компания, специализирующаяся на разработке высоконагруженных цифровых сервисов для бизнеса. В компании есть 2 направления работы: заказная разработка и аутстаффинг специалистов.

Кого мы ищем:

Ищем Data Engineer для сложных технических задач: проектирование архитектуры, рефакторинг, интеграция систем и вывод решений в production.

Чем предстоит заниматься:

• Собирать, обрабатывать и анализировать данные из транзакционных систем; контролировать качество и целостность.
• Разрабатывать, внедрять и поддерживать ETL-процессы для интеграции разнородных источников.
• Создавать и сопровождать витрины данных под бизнес-задачи; согласовывать их с аналитиками.
• Оптимизировать архитектуру и производительность хранилищ (индексы, партиционирование, форматы хранения).
• Проектировать и поддерживать надёжные, масштабируемые data pipelines.
• Мониторить ETL и хранилища, оперативно устранять сбои и задержки.
• Документировать схемы БД, ETL-логику и правила трансформации.
• Участвовать в развитии стратегии работы с данными: автоматизация, улучшение качества, внедрение новых инструментов.

Обязательные требования:

• SQL: продвинутый уровень — сложные запросы, оптимизация планов, оконные функции, хранимые процедуры, триггеры.
• ETL/оркестрация: практика с Apache Airflow (DAG, сенсоры, операторы, управление зависимостями).
• Data Warehouse: знание Kimball/Inmon, построение схем «звезда» и «снежинка», работа с витринами.
• BI-системы: опыт с Tableau / Power BI / Looker; подготовка данных для визуализации, семантические слои, дашборды.
• Реляционные БД: MSSQL, PostgreSQL, MySQL, Oracle (проектирование схем, чтение ER-диаграмм).
• Готовность документировать решения и понятно излагать мысли устно и письменно.

Что мы предлагаем:

• Конкурентную зарплату, обсуждаемую индивидуально.
• Возможность работать удаленно.
• Доступ к нашей библиотеке курсов.
• Проекты в разных нишах с интересными и масштабными задачами.
• Возможность профессионального развития внутри команды экспертов.
• Работа в дружелюбной и профессиональной атмосфере.