Вакансии IT и digital от прямых работодателей

Привет! Мы - группа инженеров ЦОД, отвечаем за инфраструктуру дата-центров Ozon.

Наша работа критически важна для бесперебойной работы тысяч сервисов, которые ежедневно используют миллионы клиентов и сотрудников. Наша ключевая цель — построение и поддержание отказоустойчивой, безопасной и масштабируемой платформы. Мы непрерывно совершенствуем инфраструктуру, внедряем автоматизацию и обеспечиваем высочайший уровень доступности.

Мы ищем стажёра системного администратора ДЦ, который будет заниматься обслуживанием серверного оборудования компании.

Вы будете

• Осуществлять выезды совместно с коллегами в ЦОД для работы с серверным и сетевым оборудованием - установка, обслуживание, модернизация, ремонт.

• Проводить диагностику аппаратной части серверного оборудования.

• Работать с документацией и системами инвентаризации, проводить сверку и учет оборудования и компонентов в процессе перемещения между локальными складами в/из ЦОД.

• Выполнять плановые процедуры и регламенты - базовая настройка, установка обновлений ПО/микрокода.

• Осуществлять сопровождение работ сторонних организаций, затрагивающих наше оборудование.

Примеры задач

• Замена вышедших из строя комплектующих.

• Перевозка серверного оборудования.

• Апгрейд серверных платформ.

• Ведение учета комплектующих и коммутации серверного оборудования.

Нам важно

• Возможность работать полный рабочий день.

• Учёба в настоящий момент по технической спецальности (очно/заочно/вечернее).

• Искренний интерес к компьютерному железу: нравится разбираться, как устроено устройство, сборка ПК и комплектующие.

• Желание учиться и погружаться в системное администрирование.

• Ответственность и внимательность к деталям.

SberData - департамент по управлению данными всего Сбербанка. SberData строит централизованное хранилище данных - Корпоративную аналитическую платформу, объем которого превышает 100 ПБ. Это продуктово-ориентированная инженерная команда с функциями развития выделенных технологических направлений, отражающих новый подход Сбербанка к данным и к применению AI. Мы создаем и развиваем инструменты поставки данных в Корпоративную аналитическую платформу из различных источников, как внутри Банка, так дочерних компаний и Интернет-ресурсов. Нашими потребителями являются почти все подразделения Банка.

Задачи

• тестировать Data-пайплайны: проверять, как данные забираются из источников, обрабатываются и складываются в Kafka/HDFS/Hive
• работать с брокерами сообщений: анализировать топики Kafka, проверять корректность отправки и потребления событий
• тестировать микросервисы: интеграционное и API-тестирование (REST) бэкенда на Java
• локализовывать проблемы: работать с логами (OpenSearch), подключаться к контейнерам в Kubernetes, понимать природу багов на уровне кода
• проектировать и проводить интеграционное, нагрузочное и дата-тестирование
• писать сложные SQL-запросы к данным в Hive/Spark
• писать автотесты: постепенно подключаться к написанию и поддержке автотестов.

Наши ожидания

• опыт в тестировании ПО от 2-х лет
• понимание микросервисной архитектуры, тестирования api, а также опыт работы с kafka или другими брокерами, для чтения и анализа сообщений
• уверенный sql: понимание оконных функций, джойнов и подзапросов
• понимание экосистемы hadoop: hdfs, хранение данных, отличие parquet от avro, mapreduce/spark)
• умение читать чужой код на java (core): для анализа багов и написания автотестов
• базовый linux и понимание ci/cd: работа с консолью, анализ логов через grep или tail, базовые знания k8s и контейнеризации.

Будет плюсом

• Опыт коммерческой разработки автотестов
• Опыт работы в финтехе или понимание основ работы с большими данными
• Умение писать скрипты на Python/Bash для автоматизации рутины
• Знание Spark.

Условия

• комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы
• график работы – 4 дня в офисе/1 - удаленно
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда, создающая комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты собственной разработки для:

• Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек)
• Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт
• Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений
• ·Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой

Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу:

• AI-решения для глубокого анализа данных

• Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы

• Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов

• Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов

• RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями

• Анализ источников данных

• Обеспечение прозрачности и точности в сборе данных, отчетности и визуализации

• Внедрение новых интеграций и аналитических методик

• Компиляция данных из различных источников

• Создание ETL-процессов

• Знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов

• Опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков

• Знакомство с основными аналитическими библиотеками Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, pychart)

• Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей

• Опыт работы в GIT

Будет плюсом

• Знания экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Scala

• Понимание основ математической статистики и теории вероятностей, умение применять их при решении аналитических задач

• Опыт принятия продуктовых решений на основании данных;

• Знание базовых ML-подходов и DG (data governance)

• Опыт написания технической документации

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти

• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды

• Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать

• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам

• Стабильную заработную плату и приятный годовой бонус

• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом

Отдел методологии и рисков занимается управлением рисками кибербезопасности (КБ), моделированием угроз, формированием карты процессов КБ, метриками и отчётностью, разработкой профильной документации, внутренними и внешними аудитами, awareness.

Ключевой принцип работы направления в отделе — разработка практически применимой методологии, где нормативные документы:

• напрямую связаны с рисками бизнеса,
• применимы в операционной деятельности,
• не дублируют друг друга и не создают избыточную бюрократию,
• проверяемы через механизмы контроля и метрики,
• поддерживаются и управляются через инструменты класса SGRC (как единый источник требований, связей и контроля).

Мы ищем человека, который умеет делать не просто документы, а работающие инструменты, и способен продвигать их внедрение.

• разработка и согласование внутренних нормативных документов (ВНД) по линии кибербезопасности

• обеспечение того, чтобы ВНД были применимыми, измеримыми и встроенными в процессы, а не формальными

• разработка и внедрение механизмов контроля исполнения требований (метрики, KPI, автоматизация)

• анализ актуальности ВНД, планирование доработок

• участие в разработке механизмов контроля исполнения ВНД (метрики, KPI, автоматизация)

• автоматизация процесса формирования ВНД (концепция «документ – как микросервисная структура», работа с атомарными требованиями как с базовыми сущностями), устранение методологических пробелов и дублей в массиве ВНД

• работа с возражениями бизнеса и ИТ: поиск баланса между рисками и практической реализуемостью без деградации уровня безопасности.

• значительный опыт разработки внутренней нормативной и организационно-распорядительной документации; опыт автоматизации деятельности – отдельный плюс

• понимание, как выстраивается цепочка «риск → требование → контроль → метрика»

• опыт создания работающей, а не формальной методологии

• хорошие знания руководящих и методических документов в области ИБ, защиты коммерческой тайны, персональных данных

• знание современных трендов в информационной безопасности

· практический опыт работы с решениями класса SGRC – желателен

• развитые навыки коммуникации и деловой переписки, умение работать в команде

• инструментально

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации IT Bootcamp

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Привет! Это команда Ozon Maps.

Мы разрабатываем собственные картографические и гео сервисы, которые стоят на всем пути заказа от создания до выдачи.

Например, умеем строить маршруты для курьеров, знаем координаты любого нашего объекта и можем мгновенно перевести их в адрес и обратно для сотен сервисов компании.

В данный момент разрабатываем мастер систему адресных точек и ищем технического менеджера по продукту, который быстро вольется в проект и поможет в развитии продукта.

Вы будете

• Анализировать бизнес-потребности и переводить их в технические требования для разработки новых функциональностей и улучшения существующих.

• Проводить исследования пользователей, потребителей данных и как они пользуются нашим продуктом.

• Ставить и описывать истории на разработку.

• Управлять проектами, кросс-командным взаимодействием.

• Участвовать в декомпозиции историй на задачи совместно с разработчиками.

• Сопровождать и консультировать разработчиков и тестировщиков по поставленным задачам.

• Разрабатывать техническую документацию (схемы взаимодействия систем, схемы бизнес-процессов).

Нам важно

• Опыт работы системным аналитиком на проектах с межсистемными интеграциями.

• Опыт работы с SQL, REST API, Kafka.

• Умение структурировано изложить требования в задачах.

• Понимание принципов взаимодействия микросервисной архитектуры.

• Опыт ведения внутренних проектов.

• Проактивность и самостоятельность.

Мы ищем опытного LLM/ML инженера, который станет ключевым экспертом по интеграции больших языковых моделей в нашу Java-систему. Наш Продукт анализирует обратную связь корпоративных клиентов банка — от сбора данных до формирования рекомендаций через корпоративные LLM.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• проектирование и разработка модулей обработки с использованием LLM

• написание, версионирование и оптимизация промптов для корпоративных моделей

• построение и поддержка eval-наборов: вопросы + эталоны + метрики качества

• проведение A/B тестов промптов и параметров

• разработка интеграции LLM через REST API: подготовка данных, формирование запросов, обработка ответа

• контроль галлюцинаций, безопасности (guardrails), времени отклика и стоимости

• настройка мониторинга и отслеживания работы LLM

• передача экспертизы по LLM Java-разработчикам.

• коммерческая разработка на Java от 3 лет

• опыт интеграции LLM в промышленные условия: понимание возможностей и ограничений корпоративных моделей

• понимание промпт-инжиниринга: структура промптов, примеры, подсказки в мышлении, защита от некорректных ответов

• опыт построения eval-наборов и метрик качества LLM

• опыт работы с API: REST API, JSON, ретраи, таймауты, сериализация

• опыт работы с безопасностью API: хранение ключей, авторизация, работа с чувствительными данными

• опыт работы с асинхронными задачами и очередями

• умение самостоятельно декомпозировать задачи и принимать технические решения.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект

• график – офис

• срочный ТД до 01.08.27

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для

• профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная

• пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Привет! Мы все еще ищем сильного продакта в Яндекс Пэй в daily banking, который будет отвечать за реферальную программу и новое направление в следующем году (подробнее расскажу на встрече)

Отклик https://lnkd.in/dyeUD5v8

Если интересно, то пишите Лене в Telegram: Elena Tischenko

Вакансия «Менеджер продукта «Приведи друга»» в Яндексе — работа в компании Яндекс для IT-специалистов

yandex.ru

Команда, которая занимается полным циклом автоматизации драйверных моделей бизнес планирования.

Чем предстоит заниматься:

• выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей
• анализ текущего процесса – большая часть которого в Excel, SQL скриптах (разбирать логику, формулы)
• поиском источников – анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем
• разрабатывать меппинги – опыт работы с огромными хранилищами и системами на 500+ параметров
• создавать витрины - спроектировать и наполнить агрегированные слои для бизнес-планирования
• внедрять автоматизированный процесс на поддержку, обучить бизнес-пользователей новому формату
• заниматься прототипированием во внутренней системе (собственная разработка): создать модель планирования и запустить расчеты

Мы ждем что, вы:

• имеете опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитке, клиентской аналитике ФЛ
• имеете опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знаете SQL и Python
• умеете визуализировать данные, писать качественные БТ на разработку дашбордов
• понимаете метрикм и драйверы для процесса бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики
• имеете опыт фин. моделирования продуктов \ проектов \ пилотов \ инициатив
• имеете базовые знания статистики

Будет плюсом:

• опыт в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom
• знания методов cohort analysis, uplift modeling
• опыт работы с ML-моделями

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу

Привет! Мы группа разработки "Фиды".
Поддерживаем и развиваем инфраструктуру товарных фидов, с помощью которых закупается рекламный трафик на озон. Также запускаем нестандартные промо-механики для крупных брендов и внутренних заказчиков.

Наш стек: Go, PostgreSQL, Clickhouse, Redis, Kafka, GitLab, Kubernetes. 

Вам предстоит:

• Разрабатывать новые и поддерживать существующие сервисы, писать тесты 

• Участвовать в code review внутри команды. 

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

Мы ожидаем:

• Опыт коммерческой разработки на языке Go от 2 лет. 

• Опыт работы с БД и знание SQL. 

• Опыт работы с очередями.

• Знание алгоритмов и структур данных. 

• Понимание работы CI/CD.

• Понимание принципов микросервисной архитектуры.

Мы предлагаем:

• Свободу действий в принятии решений. 

• Достойный уровень заработной платы. 

• Профессиональную команду, которой мы гордимся. 

• Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом. 

• Возможность удалённой работы из любого города.

Привет! Эта команда Формирование лент

Мы делаем рекомендательную ленту на главной странице. В нашу зону ответственности входит всё, что происходит после отбора кандидатов: расчёт признаков, обучение и применение ML/DL моделей, настройка таргетов и формул ранжирования, предсказание рекламной выручки, логика разнообразия.

Помимо непосредственной работы над лентой, наша команда выполняет платформенную роль: делимся процессами и наработками со смежниками, поддерживаем готовые инструменты (например, пайплайн регулярного переобучения моделей)

Data Scientist у нас — сотрудник широкого профиля, участвующий в полном цикле вывода решения в production: от проверки идеи на Spark и Python до разработки продакшн-процессов в Airflow, рантайм-кода на Go и проведения А/Б тестов.

Наш стек

PyTorch, Hadoop stack (pySpark, hive, hdfs), Golang, Airflow

Вы будете

• Обучать рекомендательную нейросеть для главной страницы, развивать архитектуру, добавлять новый сигнал

• Оптимизировать нейросеть, искать баланс скорости и качества

• Улучшать ленту через настройку таргетов, формул ранжирования и логики разнообразия

• Внедрять решения в runtime на Go, проводить А/Б тесты

• Развивать прогнозы рекламной выручки, улучшать скалиброванность

• Проектировать и поддерживать общие библиотеки и процессы для других команд

Нам важно

• Опыт работы с DL от 3 лет, глубокие теоретические знания в ML/DL

• Уверенное знание Python

• Опыт вывода нейросетевых моделей в продакшн

• Владение Hadoop-стеком (pySpark, hive, hdfs), опыт работы с большими данными

• Умение писать поддерживаемый код для библиотек и инфраструктурных процессов

Будет плюсом

• Опыт с рекомендательными системами

• Опыт с высоконагруженными системами

• Опыт разработки на Go

Привет! Мы команда Статистики и атрибуции.

Мы ищем Go разработчика в команду рекламной статистики, наша команда отвечает за ключевую часть рекламной платформы, в нашей зоне ответственности агрегация и хранение рекламных событий, предоставление API для компонентов взаимодействующих с рекламой.

Наш стек:

• Goland, Clickhouse, Kafka, PostgreSQL, Redis.

Вы будете

• Развивать существующие компоненты рекламной платформы и принимать участие в разработке новых.

• Участвовать в разработке архитектурных решений.

• Заниматься оптимизацией кода для улучшения производительности и повышения стабильности сервисов.

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

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на Go - от 3 лет.

• Умение писать чистый, тестируемый код.

• Хорошее знание SQL.

Привет! Это команда вертикальных поисков.
Современный поиск на маркетплейсе — это не плоский список из тысяч карточек, а умная витрина, которая понимает намерение пользователя и сама группирует товары по тому, что ему важно. Покупатель, который вбивает «ноутбук», на самом деле ищет «игровой», «для учёбы ребёнку» или «тонкий для работы» — и наша задача показать ему эти тематические полки прямо в выдаче, без лишних кликов и фильтров.
Мы называем такие полки нави-колдунами — это автоматически собираемые кластеры товаров внутри поисковой выдачи, которые упорядочивают её по понятным пользователю осям: сценарий использования, ценовой сегмент, тип покупателя, ключевая характеристика. Каждый колдун имеет название, описание и подборку релевантных товаров. Мы ищем DS-специалиста, который будет развивать стрим нави-колдунов: от выделения семантических осей категории до продакшн-ранжирования полок в реальной выдаче Ozon.

Вы будете

• Разрабатывать и внедрять модели кластеризации товаров для построения тематических полок в поисковой выдаче.

• Проектировать пайплайны автоматической генерации названий и описаний кластеров (в т.ч. с использованием LLM).

• Строить модели ранжирования полок и товаров внутри полок под интент пользователя.

• Работать с товарными эмбеддингами, признаками поведения пользователей и атрибутами карточек для повышения качества кластеризации.

• Заниматься построением пайплайнов обработки и сбора данных, разметкой и обучением моделей.

• Участвовать в полном ML-цикле: от исследования и создания прототипов до продакшн-внедрения, A/B-тестов и мониторинга моделей.

Нам важно

• Наличие фундаментальной математической базы, знание алгоритмов, математической статистики, классического ML и нейросетей.

• Понимание методов кластеризации, построения эмбеддингов и алгоритмов ранжирования (LTR).

• Опыт работы с современными архитектурами языковых моделей и эмбеддинг-моделей, в том числе обучение/дообучение своих моделей.

• Опыт работы с продуктами в области поиска, рекомендательных систем или рекламных технологий.

• Понимание принципов оценки качества ML-моделей в проде, постановки и анализа A/B-тестов.

Будет плюсом

• Опыт построения ассистентов или продуктов на базе LLM, генерация структурированного контента (названий/описаний).

• Знание технологий обработки больших данных, таких как Hadoop, Spark или аналогичные.

• Навыки работы с инструментами автоматизации ML-пайплайнов.

• Опыт работы с e-commerce данными: товарные графы, каталоги, пользовательские сессии.

Т‑Банк — data-driven-компания. При принятии решений мы ориентируемся в первую очередь на данные. Поэтому у нас есть Data Platform — центр сосредоточения данных, где можно посмотреть любые их срезы и построить аналитику.

Наша платформа данных — это более 250 разных источников, 8000 процессов загрузки и обработки данных ежедневно. Data Platform пользуются 16 000 уникальных пользователей. Чтобы работать с такими объемами данных, мы используем Apache Zeppelin, SAP BO, Tableau и продукты собственной разработки.

В команду ищем BI-аналитика. Вам предстоит собирать бизнес-требования, искать и анализировать данные, визуализировать отчеты и дашборды.

Узнать больше о профессии и команде: BI-аналитики в Т-Банке.
Подготовиться к интервью: как проходит интервью по BI-аналитике.

• Собирать бизнес-требования внутренних заказчиков
• Искать данные, которые отвечают на вопросы, поставленные заказчиком
• Формировать целевой прототип отчета
• Визуализировать отчеты и дашборды

• У вас есть опыт работы аналитиком от 5 лет
• Свободно владеете SQL
• Умеете собирать требования бизнеса и переводить их на язык отчетов
• Работали с инструментами визуализации: Tableau, Apache Superset, PowerBI и другими

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Бизнес-аналитик в Т‑Банке — это одновременно аналитик, предприниматель и стратегический консультант. В команде мы называем бизнес-аналитиков технологами: помимо навыков бизнес-анализа они сочетают скиллы в разных направлениях.

Наша команда создает продукты: собирает бизнес-требования, общается с заказчиками, настраивает интеграцию. Чтобы выстроить процессы, мы формулируем этапы создания продукта и последовательность достижения целей. Еще мы много работаем с данными: собираем аналитику по использованию продукта и результаты по запуску и планируем дальнейшее развитие.

Вы будете менять ключевые процессы и продукты и приносить бизнесу измеримую пользу. У нас много разных задач — от крупных клиентских проектов до внутренних сервисов, которыми пользуются тысячи сотрудников.

Узнать больше о профессии и команде: бизнес-аналитики в Т-Банке.

• Вести проекты разного уровня сложности, генерировать идеи и контролировать выполнение задач командой
• Собирать, верифицировать, анализировать и описывать бизнес-требования заказчиков
• Вести документацию по проекту, ставить задачи на разработку и внедрение новых инструментов
• Участвовать в тестировании совместно с бизнес-заказчиками
• Взаимодействовать с архитекторами и системными аналитиками по доработкам систем
• Отчитываться о статусе своих задач и проектов, представлять данные в наглядном виде

• У вас есть опыт работы бизнес-аналитиком или системным аналитиком в продуктовой команде ИТ-компании от года
• Есть высшее образование — в приоритете техническое
• Знаете нотации для описания бизнес-процессов — BPMN и UML
• Работали по Scrum, Kanban или другим ИТ-методологиям
• Умеете работать с SQL или другими языками программирования на базовом уровне
• Умеете самостоятельно доводить задачи до конца и быстро разбираетесь в новых системах и процессах
• Обладаете аналитическим складом ума и структурным мышлением, умеете докапываться до сути проблем

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Сервисы Яндекса работают поверх базовой инфраструктуры. Наша задача — создавать надёжную и безопасную платформу для тысяч инженеров и миллионов контейнеров. Совместно с командой Yandex Platform Engineering мы решаем разные задачи технической безопасности: от ревью архитектуры высоконагруженных сервисов и хранилищ до безопасности систем сборки, пайплайнов тестирования и выкатки.

Мы ищем инженеров, которые вместе с нами будут работать над централизованным управлением и безопасностью инфраструктуры в условиях внедрения новых продуктов и масштабирования.

Больше о команде безопасности Яндекса

Консультирование команд по вопросам информационной безопасности

Совместно с командой вы будете проектировать безопасные решения для внутренней облачной инфраструктуры, инструментов разработки, непрерывной интеграции и развёртывания. Также вам предстоит реализовывать механизмы защиты в системах хранения данных (объектных хранилищах, реляционных базах данных, системах потоков обработки) и механизмы защиты GPU-стека. Кроме того, вы будете участвовать в опенсорс-проектах Яндекса.

Аудит безопасности решений

Вам предстоит проводить ревью архитектурных решений с точки зрения безопасности, исследовать, формировать, внедрять лучшие практики для команд разработки и администрирования по вопросам, связанным с информационной безопасностью. Вам нужно будет читать и анализировать код решений на языках C/С++, Go, Python, Java.

Разработка и внедрение инструментов

Вы будете разрабатывать, внедрять и поддерживать инструменты для автоматизированного контроля и обеспечения безопасности облачной инфраструктуры. Кроме того, вам предстоит исследовать различные компенсационные технологии для защиты от эксплуатации уязвимостей и повышения привилегий и предлагать решения на их основе.

Больше о безопасности в Яндексе — в канале Yandex for Security

* Обладаете практическими знаниями и навыками в области информационной безопасности инфраструктуры и операционных систем
* Интересуетесь сложными инфраструктурными системами и их архитектурой
* Понимаете устройство Linux, систем виртуализации и контейнеризации
* Разбираетесь в безопасности веб-приложений и знаете принципы их построения и работы
* Умеете решать задачи, связанные с обнаружением компрометации систем и расследованием инцидентов
* Хотите и умеете автоматизировать свою работу, используя Golang или Python

* Проводили анализ защищённости внутренней инфраструктуры
* Разрабатывали различные инструменты

Яндекс — одна из немногих компаний в мире, оперирующих экcабайтами данных, которые нужно уметь эффективно хранить, обрабатывать и передавать между различными системами.

Для решения этих задач мы создали и развиваем распределённую платформу хранения и обработки данных YTsaurus.

Мы развиваем ML-платформу Яндекса на базе YTsaurus — инфраструктуру, на которой работают десятки команд машинного обучения и обучаются модели для ключевых продуктов компании. Пользователями платформы являются большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума.

Платформа покрывает полный жизненный цикл ML-разработки — от подготовки датасетов и обучения моделей на больших GPU-кластерах до продакшен-инференса и эксплуатации моделей.

Ключевые компоненты платформы

* Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков задач на GPU
* Инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU
* Оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL
* Решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases)
* MLOps-система для управления жизненным циклом моделей

Ищем Technical Product Manager, который будет помогать нам развивать платформу: формировать продуктовую стратегию, понимать потребности ML-инженеров и вместе с командами разработки создавать инструменты для эффективной работы ML-инженера.

Развитие продукта

Формировать продуктовую стратегию и roadmap ML-платформы. Определять ключевые направления развития инфраструктуры для ML-разработки. Развивать платформу, покрывающую полный ML lifecycle, включая подготовку и хранение датасетов, обучение моделей, управление экспериментами, запуск inference, эксплуатацию моделей.

Работа с пользователями

Глубоко погружаться в задачи ML-команд Яндекса. Выявлять узкие места в инфраструктуре ML-разработки. Формировать требования к новым инструментам и сервисам платформы.

Формирование решений

Участвовать в проектировании ключевых компонентов ML-платформы. Переводить потребности пользователей в конкретные продуктовые решения. Приоритизировать развитие платформы на основе продуктовых метрик и обратной связи.

Работа с командами

Координировать несколько инженерных команд. Помогать командам поставлять сложные инфраструктурные фичи. Следить за тем, чтобы развитие платформы соответствовало продуктовой стратегии.


Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

* Работали с машинным обучением (обязательное требование)
* Понимаете полный жизненный цикл ML-разработки
* Запускали и развивали продукты (product management)
* Умеете формировать roadmap и приоритизировать развитие продукта
* Имеете сильную техническую базу и разбираетесь в ML-инфраструктуре, распределённых системах, GPU-обучении моделей
* Умеете работать на стыке ML-инженерии, инфраструктурных команд и продукта

* Работали с ML-платформами или MLOps-инфраструктурой
* Имели дело с большими распределёнными вычислительными системами
* Строили developer platform или internal tools

Yandex Crowd — крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы используем краудсорсинг, чтобы расширять бизнес-процессы: разметку данных, модерацию контента, полевые исследования, тестирование. Также разрабатываем внутренние функции для наших продуктов: клиентский сервис, телемаркетинг, локализацию и документирование.

Одна из наших целей — автоматизировать клиентский сервис с помощью генеративных чат-ботов, агентов и copilot для операторов. Сейчас мы работаем над инициативами с крупнейшими продуктами Яндекса: Яндекс Путешествиями, Яндекс Станцией, Кинопоиском и другими.

Ищем тимлида в команду автоматизаций клиентского сервиса. Вам предстоит продвигать смелые идеи, разбираться в бизнес-контексте, исследовать новые подходы, вдохновлять и направлять команду.

Разработка AI-решений для клиентского сервиса

Вы будете создавать AI-решения для клиентского сервиса: чат-ботов и подсказки для операторов на основе YandexGPT, RAG и агентов. Обучать эмбеддеры, реализовывать rerank-модели, строить модели предсказания интентов, готовить данные для обучения и оценки качества, а также создавать прод-пайплайны и интегрировать их с сервисами Яндекса.

Эксперименты с внешними технологиями

Вам предстоит искать оптимальные решения на рынке, изучать современные AI-архитектуры, сравнивать внешние и внутренние модели по ключевым метрикам и внедрять лучшие практики. Также нужно будет настроить контроль качества, создать бенчмарки и лерны для генеративных моделей и агентских пайплайнов.

Управление ML-проектами

Вы будете запускать и контролировать все этапы ML-проектов: от исследований и экспериментов до внедрения решений в продакшен, проведения A/B-тестов, настройки автоматического дообучения и поддержания качества моделей.

Погружение в бизнес и продукт

Вам предстоит тесно взаимодействовать с продуктовой командой, искать новые возможности для роста и внедрять инновации на основе машинного обучения, чтобы развивать клиентский сервис. Также вы примете участие в формировании стратегии развития направления искусственного интеллекта в сервисе Yandex Crowd.

Управление ML-командой

Вы будете планировать работу команды, нанимать сотрудников, заниматься их менторством, развитием и мотивацией. Предстоит принимать активное участие в формировании культуры обмена знаниями и содействовать профессиональному росту, развивать DevRel.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Руководили ML-командой от пяти человек
* Разрабатывали и запускали в продакшен ML-модели, поддерживали их стабильность (желателен опыт проведения A/B-экспериментов)
* Строили RAG-пайплайны и агентов
* Обладаете глубокими знаниями в современном NLP и DL
* Владеете Python и MLOps, настраиваете CI/CD-процессы для ML
* Продумываете архитектуру end-to-end-решений, детализируете задачи для команды, следите за сроками и качеством реализации
* Цените развитие людей и совместный рост, мотивированы делиться знаниями и опытом
* Хотите создавать сервисы с ощутимым бизнес-эффектом и погружаться в продуктовые задачи

<iframe width="560" height="315" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvpkwn7wx534n5sb5r?autoplay=0&mute=1" allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" scrolling="no"></iframe>

Привет! Мы — iOS-команда супераппа Яндекс Go.

Наша команда разрабатывает и поддерживает главный экран приложения Яндекс Go, откуда начинается каждое взаимодействие пользователя с сервисами. Это одна из наиболее значимых и захватывающих областей в рамках всего проекта. Мы также интегрируем в суперапп сервисы, гарантируя их бесперебойную работу и гармоничное взаимодействие, и разрабатываем инструменты для рекламы и дистрибуции, повышая узнаваемость новых возможностей.
Нашим приложением пользуются десятки миллионов. Присоединяйтесь к нам, чтобы делать вместе то, чем можно гордиться и чем будете пользоваться вы и ваши близкие каждый день!

У нас классно, потому что мы:
* Сами оцениваем проекты и стараемся придерживаться сроков. Любой сотрудник прямо влияет на реализацию фич. Мы думаем о том, как сделать проще и лучше
* Проводим множество A/B-тестов и вкладываемся в то, что будет полезно. Подавляющее большинство наших решений подкрепляется данными аналитики, но иногда мы готовы вложиться во что-то только потому, что верим в это
* Активно изучаем и внедряем новые подходы, такие как SwiftUI, Combine и Swift Concurrency

* https://www.youtube.com/watch?v=9CV1ThJsgTo&list=PLQC2_0cDcSKDJ2ie0SK5AlbhIMgGsKE_6

* https://mobius-piter.ru/2021/spb/talks/12xpx48uovg7v936zooryh/

* https://www.youtube.com/watch?v=nDIVllNst9A


Узнайте про разработку городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex

Развитие приложения в целом

Интегрировать новые сервисы и улучшать существующие, адаптируя приложение к разным регионам.

Работа над backend-driven UI

Развивать backend-driven UI, чтобы гибко управлять интерфейсом с сервера. Улучшать пользовательский опыт.

Оптимизация скорости

Сокращать время реакции приложения, оптимизируя код для быстрейшей загрузки и обработки запросов.

* Понимаете iOS и хорошо знаете Swift
* Не просто хороший исполнитель и реализуете код, но и участвуете в обсуждениях концепций и идей, технической проработке
* Готовы погружаться в изучение технологий, связанных не только с iOS-платформой (например, BDUI)
* Занимаете проактивную позицию: если видите неэффективные места в коде, процессах — не молчите, предлагаете решения, готовы брать на себя ответственность за результат

Яндекс хочет сделать перемещение людей и грузов более безопасным, доступным и удобным. Мы ставим перед собой масштабную цель: оказаться в числе первых в мире компаний, создавших технологию автономного управления автомобилем. Чтобы воплотить это в жизнь, мы собираем команду увлечённых, умных и целеустремлённых профессионалов.

Вам предстоит работать в команде, которая создаёт инструменты разработки и внутреннюю платформу. Наша главная цель — повышать эффективность инженеров за счёт улучшения процессов разработки: от написания кода до установки на флот и тестовые стенды. Мы адаптируем инфраструктуру Яндекса под специфичные нужды бизнеса автономного транспорта.

Оптимизация CI и распределённой сборки

Вы будете отвечать за скорость сборок и проверок в CI на стадии прекоммита. Предстоит делать сборочный граф проекта более оптимальным, развивать и настраивать систему распределённой сборки, используя обширный кластер серверов и современные облачные технологии.

Создание инструментов разработки

Мы делаем много тулинга вокруг компилятора: например, организуем и развиваем системы статической проверки кода. Вы будете создавать технологии автоматизации, которые избавляют разработчиков от рутины и повышают качество кодовой базы.

Внедрение автомобильных стандартов безопасности

Сейчас мы ведём крупный проект по внедрению инструментов для прохождения сертификации ISO 26262 и поддержке стандарта ASIL. Это уникальная возможность поработать с практиками критически важных для безопасности систем на масштабе Яндекса.

Проектирование и реализация компонентов платформы

Вам предстоит снижать сложность системы, анализировать узкие места, участвовать в доработке инфраструктуры, а также улучшать или создавать с нуля её новые части.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Готовы писать на Python (это основной язык разработки наших инструментов)
* Стремитесь выбирать хорошие архитектурные решения, писать качественный код и покрывать его тестами
* Способны работать на стыке технологий, глубоко погружаться в инфраструктуру и постоянно изучать новое

* Знаете C++ или Go
* Знакомы с системами сборки (Make, CMake, Bazel) и имеете опыт сборки чужого исходного кода
* Понимаете принципы работы компиляторов или работали со статическими анализаторами кода

Мы — команда GigaChat, создающая и развивающая core-технологию генеративной языковой модели. Наша система умеет писать тексты, видеть изображения и даже ловить вайб в коде. Она отвечает на вопросы, ведёт диалоги, сочиняет стихи и рассказы, генерирует бизнес-идеи, пишет письма и многое другое.

Недавно мы выпустили крутую русскоязычную модель GigaChat MAX 2 уровня GPT-4 , а ещё научили её слушать.

Сейчас мы расширяем команду отдела production-внедрения. Мы развиваем инфраструктуру инференса больших языковых моделей: раскатка моделей, стабильность сервисов, производительность, cost optimization, взаимодействие с продуктовыми командами и эксплуатацией.

Обязанности

• низкоуровневая оптимизация работы с «железом»
• работа над инфраструктурой для нагрузок на кластеры и балансировки запросов
• вывод новых архитектур в продуктив.

Требования

• опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM
• глубокое знание CUDA и Python
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (в РФ)
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека для сотрудников по дисконтной прогамме
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.

Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.

Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.

Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.

Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.

Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• анализ данных и проверка гипотез для решения бизнес-задач

• определение требований к данным (объём, качество, источники)

• разработка и валидация моделей машинного обучения (ML, статистические методы)

• Feature engineering: подготовка и проектирование признаков

• разработка интерпретируемых моделей и explanation-инструментов (XAI)

• подготовка прототипов моделей для пилотирования и внедрения

• контроль корректности реализации и автоматизации моделей на этапе внедрения

• формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими методами

• визуализация результатов и подготовка презентаций для заказчика

• консультирование заказчика при постановке задач.

• опыт работы на позиции Data Scientist / аналитика данных — от 2 лет

• Python — уверенное владение, включая основные библиотеки для ML и анализа данных: scikit-learn, pandas, numpy

• SQL — составление запросов средней и высокой сложности; опыт работы с PostgreSQL

• знание классических методов ML (регрессия, классификация, кластеризация, ансамбли)

• опыт feature engineering и подготовки данных для моделей

• понимание принципов валидации моделей и борьбы с переобучением

• опыт подготовки прототипов и передачи моделей в эксплуатацию

• навыки визуализации данных и презентации результатов

• математическое моделирование, статистика, системный анализ

• опыт построения ML-пайплайнов и развертывания моделей (Docker, FastAPI).

Будет плюсом:

• опыт работы с интерпретируемыми моделями (XAI)

• опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS)

• опыт развёртывания и поддержки моделей в production

• опыт работы в банковской / финансовой сфере

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах

• навыки создания и использования AI-агентов

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Станьте частью сильной и дружной команды архитекторов кибербезопасности в Компании с одной из наиболее зрелых функций корпоративной архитектуры в стране. Вы будете напрямую участвовать в развитии безопасности ИТ‑ландшафта СБЕРа и компаний Группы. Вы будете формировать и развивать референсные модели и AI‑инструменты для автономизации работы архитекторов СБЕРа и компаний Группы.

• отвечает за автономизацию требований при оценках архитектуры кибербезопасности (КБ) дочерних и зависимых обществ (ДЗО)

• развивает архитектурный портал ДЗО в части КБ: разрабатывает справочники, отчеты и метрики по КБ; реализует подход «Архитектура как код» на базе YAML

• разрабатывает, тестирует и выводит в продуктивный ландшафт ИИ-помощники и ИИ-агенты для автономизации и снижения рутинных задач при работе архитекторов Банка и ДЗО

• разрабатывает и актуализирует референсные (типовые) архитектуры КБ для ДЗО с учетом специфики ДЗО, отраслевых и регуляторных требований

• участвует в оценках ИТ‑ландшафта ДЗО в части архитектуры КБ, формирует заключения и рекомендации

• проводит исследования рынка технологий и продуктов КБ, оценивает их применимость в контексте архитектуры КБ для ДЗО

• предметная область: архитектура кибербезопасности в масштабах Группы Сбер

• опыт работы в сфере ИТ от 7 лет, из них не менее 5 лет - в области информационной безопасности

• опыт работы в ИТ‑интеграторах или вендорах средств защиты информации (СЗИ)

• опыт разработки/внедрения комплексных решений по информационной безопасности, знание соответствующих решений (КСЗИ)

• опыт реализации проектов по внедрению решений КБ и интеграции их в корпоративную ИТ‑архитектуру (СОИБ, ПОИБ)

• опыт проектирования и внедрения ИИ‑агентов/ассистентов в защищенном корпоративном контуре (RAG, оркестрация агентов, интеграция с внутренними системами и данными)

• практические навыки работы с LLM‑платформами, векторными хранилищами, оценкой качества ответов и безопасностью генерации

• понимание требований к защите данных и комплаенсу при использовании ИИ (маскирование/обезличивание, контроль доступа, аудит, политики использования ИИ)

• уверенное владение подходом DevOps-разработки. Понимание и опыт работы с технологиями и продуктами: YAML/JSON, Git, Jenkins, Bit Bucket, CI/CD

• понимание практик оценки ИТ‑ландшафта и зрелости КБ.

Ключевые навыки:

• владение методологиями и стандартами в области информационной безопасности (ГОСТ, ISO 27001, NIST, PCI DSS)

• понимание и опыт работы в области корпоративной архитектуры или архитектуры решений, владение одним из архитектурных фреймворков (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.)

• навыки промт‑инжиниринга и проектирования диалоговых сценариев для профессиональных пользователей (архитекторов)

• языки и скриптинг: уверенное владение Python для разработки ИИ‑агентов и автоматизации

• опыт интеграции с корпоративными и локальными LLM‑платформами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный график (50/50)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Привет! Это команда Модели матчинга. Мы развиваем автоматический матчинг товаров в двух направлениях: между товарами Ozon и между товарами Ozon и других маркетплейсов.

Мы решаем сложные технологические задачи на стыке CV/NLP: повышаем полноту матчинга, развиваем мультимодальные модели и ищем новые способы находить соответствия между товарами. При этом наша цель – не исследование ради исследования, а реальные улучшения качества матчинга в production. Мы готовы экспериментировать с новыми подходами и моделями, но важно уметь доводить идеи до работающих решений и оценивать их бизнес-эффект.

У нас разные задачи и направления развития, поэтому мы готовы рассматривать кандидатов с разным опытом и специализацией в CV/NLP. Важнее всего техническая глубина, умение разбираться в сложных проблемах и стремление добиваться практического результата.

Вы будете

• Анализировать текущие проблемы матчинга и находить возможности для улучшения качества моделей.

• Работать над всем циклом ML-разработки: от аналитики и сбора датасетов до обучения, оценки качества и внедрения моделей в production.

• Развивать текстовые, картиночные и мультимодальные модели для матчинга товаров.

• Адаптировать и дообучать LLM/VLM под наши задачи, в том числе исследовать возможности использования этих моделей для разметки данных и улучшения качества матчинга.

• Проектировать эксперименты, проверять гипотезы и оценивать эффект изменений на реальных данных в production.

Примеры задач

• Конкретные задачи будут зависеть от вашего опыта и сильных сторон. С выкаткой моделей в production помогут опытные инженеры.

Нам важно

• Коммерческий опыт в Data Science. Рассматриваем кандидатов с разным уровнем опыта – для нас важнее релевантные навыки и способность решать сложные задачи.

• Опыт решения прикладных ML-задач в одной или нескольких областях: CV, NLP, мультимодальные архитектуры, LLM/VLM.

• Знание Python и опыт работы с данными.

• Умение проводить эксперименты, анализировать результаты и определять, какие изменения действительно улучшают качество решения.

• Готовность брать ответственность за результат, разбираться в сложных технических проблемах и доводить решения до production.

Будет плюсом

• Опыт в матчинге товаров, поиске или информационном поиске (Information Retrieval).

• Опыт работы с LLM/VLM, в том числе их дообучения и использования для разметки данных.

• Опыт проектирования протоколов разметки и формирования качественных обучающих датасетов.

• Участие в ML-соревнованиях или открытых исследовательских проектах.

Привет! Это команда Глобал Логистика.
Мы являемся одной из ключевых в рамках доставки заказов c пометкой Global. Мы помогаем 3pl-брокерам доставлять миллионы заказов, выступая в роли фасада для большой логистики Ozon.

Сейчас под нашим крылом развитие и поддержка своей системы управления заказами с трекингом, заявками на отгрузку, блек-джеком и отчетностью. Из-за рук-загребук поток заказов растет от месяца к месяцу, поэтому мы постоянно заботимся о масштабировании наших сервисов и их готовности к перманентно растущим нагрузкам. К слову, на текущий момент суммарная пишущая нагрузка на наши сервисы достигает порядка 4к RPS, а бэклог, при этом, полон как бизнесовых, так и технических и архитектурных задач.

Наш стек

• .NET 9-10, PostgreSQL, Apache Kafka, Redis, gRPC, Docker, K8s.

Вы будете

• Разрабатывать и поддерживать надежные, масштабируемые и высокопроизводительные сервисы.

• Активно участвовать в проработке архитектурных решений.

• Обеспечивать бесперебойную работу реализованных решений.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на С#.

• Практический опыт работы с базами данных: знание SQL и умение оптимизировать запросы.

• Опыт реализации асинхронного взаимодействия сервисов, опыт работы с брокерами.

• Понимание микросервисного подхода к архитектуре.

• Умение писать тесты.

Ищем Лида продуктового дизайна в Яндекс Игры:

За каталогом из 10 000+ игр стоит продукт, где подборки, промо, ключи и оплата должны ощущаться как единое целое, а не набор экранов. Нужен человек, который удержит в балансе метрики, дизайн и команду.

Если близко — откликайся: https://lnkd.in/enrAHpUG

Москва (хорошо бы), но можем обговорить и другие города в РФ)

Вакансия «Product Design Lead в Яндекс Игры» в Яндексе — работа в компании Яндекс для IT-специалистов

yandex.ru