ML и AI — свежие вакансии

Основные требования:
SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности);
Cтек технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala) и любой СУБД;
Знание понятий и концепций DWH;
Python (PySpark, Pandas, NumPy, REST API);
Airflow/Dagster/Oozie;
BitBucket\Git;
Bash;
Внимательность к деталям, аналитические навыки, коммуникационные навыки, ответственность.

Будет плюсом:
Опыт работы с веб-аналитическими данными, данными мобильных приложений, рекламных кабинетов (YandexMetrica, AppMetrica или др. кликстримы);
Опыт работы с разметкой сайта через GoogleTagManager, базовые знания HTML, JavaScript;
Знание банковского бизнеса;
Опыт работы по Agile (SCRUM, Kanban, и т.д.);

Обязанности:
Загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников (RDBMS, Hadoop, плоские файлы) в рабочую область (платформы Hadoop);
Проектирование и разработка аналитических витрин данных;
Проектирование и разработка коннекторов для ETL процессов;
Мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин;
Разработка, поддержка и оптимизация инфраструктуры и внутренних сервисов для обработки больших объемов данных;
Разработка инструментов для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных.

Условия:
Возможность профессионального и карьерного роста в компании;
Возможность поучаствовать в разных проектах;
Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
Формат работы: Офис в г. Москва.

Чем ты будешь заниматься:

• Проектировать и разработать ETL-процессы (batch).
• Создавать backend-сервисы на Python для обработки данных и интеграции с внешними системами.
• Инжиниренно оптимизировать ML-проекты: рефакторить и оборачивать в продакшен пайплайны обучения и инференса, обеспечивая стабильность, воспроизводимость и наблюдаемость.
• Участвовать в проектировании хранилищ данных и оптимизации существующих решений.
• Стек технологий: Язык и фреймворки: Python 3, PySpark, Pandas, FastAPI, Pydantic Хранилища и вычисления: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Trino, S3 Оркестрация и ML: Apache Airflow, MLflow Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Git, GitLab CI/C

Мы ожидаем

• Опыт коммерческой разработки на Python не менее 2 лет; владение стандартной библиотекой и экосистемой data-разработки.
• Понимание принципов построения ETL/ELT-процессов.
• Опыт работы с распределёнными СУБД (Greenplum, ClickHouse) и вычислительными движками (Apache Spark, Trino).
• Оркестрация пайплайнов в Airflow.
• Верхнеуровневое понимание жизненного цикла ML-моделей.
• Основы CI/CD и DevOps: сборка, тестирование, деплой.
• Навыки работы в командной строке Linux.
• Контейнеризация (Docker).
• Использование ИИ-ассистентов в разработке (opencode или аналоги) для ускорения написания и ревью кода.

Ищем самостоятельного дата-инженера для развития потоков данных в прикладном _Legal_-домене. Вам предстоит строить надежные пайплайны от источников до автоматизированных систем-получателей.

• cбор, анализ и формализация требований от бизнес-технологов (БТ) и владельцев продуктов юридического блока

• поиск, исследование и подключение новых источников данных внутри КАП под задачи правового департамента

• выполнение разовых (Ad-hoc) запросов по заявкам бизнеса для проработки требований, точечного анализа юридических метрик или поиска аномалий в данных

• разработка ETL -процессов на Scala (Apache Spark 3.2+) с последующей пакетной доставкой подготовленных витрин данных в смежные автоматизированные системы (АС)

• оптимизация производительности SQL-запросов к данным уровня HOF (Head of Function, сложные CTE, оконные функции, партиционирование) и Scala-кода

• обеспечение стабильности работы продуктивных потоков: разбор инцидентов третьей линии поддержки (L3), восстановление целостности данных после сбоев, работа с логами YARN/HDFS

• взаимодействие с командами DevOps для настройки CI/CD пайплайнов доставки кода и оркестрации задач

• ведение технической документации в Confluence и управление задачами в Jira.

• опыт работы Data Engineer от 2–3 лет

• уверенное владение Apache Spark (версии 2.x или 3.x). Обязательно знание Scala как основного языка разработки трансформаций

• Глубокое понимание архитектуры экосистемы Hadoop (YARN, HDFS, Hive Metastore)

• экспертный уровень SQL: свободное использование оконных функций (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), сложных джоинов и вложенных запросов

• навык анализа требований бизнеса и перевода их на язык технических спецификаций

• практический опыт расследования и устранения последствий инцидентов L3 в продуктивной среде больших данных

• самостоятельность: умение декомпозировать задачу, оценить сроки и довести ее до релиза без микроменеджмента

• знакомство с инструментами DevOps и практиками CI/CD применительно к доставке Spark-приложений

• будет плюсом: опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)

Будет плюсом:

• опыт работы с данными в финансовом секторе, ритейле или телекоме; знакомство со специфическими юридическими источниками

• навыки работы с генеративными AI-моделями.

• формат работы офис, локация офиса ул Вавилова д.19

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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

• 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.

Сейчас мы ищем Стажера ML Инженера в наш продукт ArchOps.
ArchOps - архитектурный продукт, позволяющий наполнять и управлять ландшафтом предприятия

Задачи

дорабатывать текущий Copilot продуктового архитектора;
участвовать в обучении моделей;
разрабатывать новые AI-агенты.

Требования

понимание работы и построения AI агентов;
базовые навыки Python;
знание ООП.

Условия

Студенты 1 и 2 курсов бакалавриата или специалитета, и студенты колледжей, обучающиеся на любом курсе по ИТ-специальности;
​​​​​​​
график работы 30-40 часов в неделю;
развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом;
мобильная связь за счет компании;
специальные предложения и скидки от продуктов экосистемы МТС;
собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека, Best Benefits (приложение для сотрудников, где собраны различные скидки);
спорт: онлайн зарядки, йога, дыхательные практики.

Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче.

О направлении

Центр искусственного интеллекта создает и внедряет технологии искусственного интеллекта в продукты и внутренние процессы Контура. Команда развивает AI-платформу, которая позволяет продуктовым командам использовать ИИ в self-service формате и быстро создавать собственных агентов и ассистентов.

Работаем с технологиями машинного обучения, генеративного ИИ и обработки данных. Среди реализованных решений — чат-бот Сирена, который экономит около 25% времени консультантов технической поддержки, и технология распознавания речи, обрабатывающая миллионы записей ежегодно.

В Центре ИИ работают специалисты разных профилей: data science, разработчики, аналитики данных, DevOps-инженеры, QA, системные аналитики, продуктовые и проектные менеджеры. Команда развивает собственную инфраструктуру и инструменты MLOps, обеспечивая полный путь AI-решений от исследования и разработки до промышленной эксплуатации.

О команде

CV-лаборатория проводит исследования в области современного компьютерного зрения и продвигает их использование в Контуре. Команда решает текущие продуктовые задачи и проводит исследования на будущее. Самое приоритетное направление сегодня: сервис распознавания документов, на текущий момент у нас есть MVP, нам важно закоончить сервис до конца года.

Задачи

• Дорабатывать и развивать сервис распознавания документов.
• Создавать пайплайны классификации, пре- и постпроцессинга, распознавания текста.
• Разрабатывать алгоритмы пост‑процессинга для валидации и нормализации распознанных данных.
• Помогать продуктовым командам с проработкой гипотез и презентацией результатов.
• Проверять прикладные гипотезы с применением NLP, классического ML, LLM и агентных подходов.

Мы ожидаем

• Глубокую экспертизу в PyTorch.
• Опыт работы и глубокое понимание современных SOTA-подходов к задачам OCR и Key Information Extraction, а также классических методов их решения.
• Понимание ландшафта и опыт взаимодействия с актуальными LLM/VLM.
• Опыт работы в построении продакшен решений с высокой нагрузкой порядка нескольких десятков тысяч запросов в сутки.
• Опыт оптимизации и дистилляции DL моделей для продакшена.
• Навык работы со статьями — поиск и анализ решений.
• Опыт самостоятельного деплоя моделей в продакшен.

Мы предлагаем

• Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть.
• Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами.
• Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться.
• Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении.
• Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи.
• Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи.
• Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.

• Проектировать LLM-платформы в K8s: управлять конфигурациями через Helm и Terraform, разрабатывать кастомных операторов для автоматизации жизненного цикла моделей.
• Строить сквозные CI/CD-пайплайны для ML-сервисов (обучение, inference, data pipelines).
• Разрабатывать и поддерживать рабочие процессы в Kubeflow.
• Внедрять наблюдаемость (Observability) для ИИ-систем: мониторинг латентности ответов, дрейфа качества (drift) и стоимости эксплуатации (cost metrics) с помощью Prometheus/Grafana или аналогов.
• Оптимизировать работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов).
• Обеспечивать безопасность: изоляция сред, контроль доступа, логирование.

Для нас важно:

• Администрирование Kubernetes в облачных (cloud) и локальных (on-premise) средах.
• Уверенное владение Python; практический опыт с Kubeflow и Airflow для автоматизации ML-пайплайнов.
• Настройка пайплайнов CI/CD, преимущественно на Jenkins.
• Работа с классическими хранилищами и векторными базами данных (Weaviate/Qdrant/PGVector).
• Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
• Понимание принципов работы LLM/GenAI и RAG-систем.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
• КОМФОРТ. SkillStaff — аккредитованная IT-компания, белая зарплата и удобный график работы. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленная работа или возможность работать как в офисе клиента, так и в комфортном офисе SkillStaff в центре Москвы на Воздвиженке.
• РАЗВИТИЕ. Выбирай сам путь, по которому ты хочешь развиваться. Используй возможность обмена опытом и получение знаний через участие в разных проектах, совместную работу с высококвалифицированными коллегами.
• КУЛЬТУРА. Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем развиваться, чтобы #вместе переходить на новый уровень!

Яндекс Еда — сервис доставки из ресторанов и магазинов с миллионами пользователей и заказов. Для машинного обучения это означает работу с большими данными, быструю проверку гипотез в A/B-тестах и обработку данных в реальном времени под нагрузкой.

Наша команда занимается алгоритмической и ML-составляющей ранжирования. Мы определяем порядок отображения:
* ресторанов — на главной странице;
* блюд — как внутри ресторана, так и на блюдоцентричных поверхностях;
* ресторанов и магазинов вместе — в тех местах, где вертикали пересекаются (например, в поиске);
* подборок заведений для офлайна (в разделе «Сходить»).

От наших моделей зависит, какие позиции пользователь увидит первыми и что в итоге закажет. В работе мы используем как классические методы ML, так и нейросетевые подходы.

Над чем мы работаем сейчас

* Дискавери на главной. Историю заказов уже закрывает отдельная карусель, но и на остальных поверхностях главной пользователь встречает в основном знакомые ему рестораны. Хотим, чтобы эти поверхности открывали новое — места, где человек ещё не заказывал, но закажет.
* Блюдоцентричное ранжирование. Учимся ранжировать не рестораны, а сами блюда — на поверхностях вне карточки ресторана.
* Общий поиск Еды. Ищем баланс между семантической релевантностью и бизнес-метриками.
* Ядро ранжирования. Новые факторы и новые архитектуры — сквозная задача для всех поверхностей сразу.

Что у нас есть

* Стек: Python, C++, SQL.
* Инфраструктура Яндекса: общие фреймворки, собственная A/B-платформа и вычислительные мощности.

Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies).

Цикл ML-проекта

Вы будете преобразовывать бизнес-требования в ML-задачи, собирать пайплайн, обучать и проверять модель, внедрять её в реалтайм-сервис и тестировать с помощью A/B-теста.

Развитие продукта

Вам предстоит искать точки роста, предлагать и отстаивать свои идеи, а также запускать рекомендации на новых поверхностях и вертикалях. При этом нужно не только ранжировать по предпочтениям, но и учитывать доступность и загрузку ресторана, скорость и стоимость доставки, а также балансировать органику с рекламным продвижением.

Работа со смежниками

Вам нужно будет сотрудничать с продуктовыми командами, аналитиками и MLOps — решать общие задачи, проводить совместные эксперименты и защищать результаты.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Разрабатывали на Python или C++
* Хорошо знаете методы анализа данных и ML и применяли их на практике
* Готовы вести решение от обработки данных до внедрения в продакшен

* Делали рекомендательные системы или поиск
* Работали с высоконагруженными реалтайм-системами

Сейчас мы ищем Стажера ML Инженера в наш продукт ArchOps.
ArchOps - архитектурный продукт, позволяющий наполнять и управлять ландшафтом предприятия

Чем предстоит заниматься:

• дорабатывать текущий Copilot продуктового архитектора;
• участвовать в обучении моделей;
• разрабатывать новые AI-агенты.

Что мы ожидаем от кандидата:

• понимание работы и построения AI агентов;
• базовые навыки Python;
• знание ООП.

Что мы предлагаем:

• Студенты 1 и 2 курсов бакалавриата или специалитета, и студенты колледжей, обучающиеся на любом курсе по ИТ-специальности;​​​​​​​

• график работы 30-40 часов в неделю;

• развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом;

• мобильная связь за счет компании;
• специальные предложения и скидки от продуктов экосистемы МТС;
• собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека, Best Benefits (приложение для сотрудников, где собраны различные скидки);
• спорт: онлайн зарядки, йога, дыхательные практики.

Banks Soft Systems - системно значимая российская ИТ-компания, специализирующаяся на разработке, внедрении и поддержке решений по цифровизации клиентского обслуживания для банков, финтех-компаний, госсектора, телекома, ритейла, медицины, сферы ЖКХ в России и СНГ. Мы разрабатываем системы речевой аналитики, развиваем платформы дистанционного банковского обслуживания, а также оказываем услуги по заказной и аутсорс разработке. Мы практикуем наиболее востребованные рынком технологические решения: от машинного обучения до разработки 1С.

Чем нужно будет заниматься:

• Настройка и поддержка инфраструктуры для ML-решений в продакшене с высокой нагрузкой;
• Развертывание и эксплуатация ML-моделей;
• Автоматизация CI/CD процессов;
• Мониторинг и оптимизация инфраструктуры;
• Проведение оценки технических рисков на этапах проектирования информационных систем;
• Формирование и анализ проектной, нормативной и технической документации, включая задания, регламенты, стандарты, нормы, правила, инструкции и спецификации;
• Проектирование и внедрение MLOps платформы;
• Оценка технических рисков проектирования информационных систем.

• Знание и опыт работы с NGINX;
• Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, Yandex Cloud);
• Уверенное владение Docker и Kubernetes;
• Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (Postgres, Oracle, Redis);
• Знание Apache Airflow;
• Опыт настройки CI/CD в Gitlab;
• Знакомство с Grafana и Prometheus, ELK;
• Опыт проектирования, развертывания и эксплуатации ML-решений в продакшене;
• Опыт развертывания и эксплуатации LLM-моделей.

Будет плюсом:

• Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus);
• Опыт работы с API;
• Знакомство с MLflow;
• Знакомство с Kubeflow;
• Знание и умение представлять платформенные решения, отстаивать позицию и защищать на комитетах.

Что мы предлагаем:

• Полное соблюдение ТК РФ c первого дня работы и своевременная выплата заработной платы;
• Удаленный формат работы;
• Расширенный ДМС со стоматологией;
• Бесплатное обучение английскому языку вам и вашим детям;
• Скидки в фитнес-клубы;
• Предоставляем всю необходимую технику для работы.

Откликайтесь и присоединяйтесь к нашей дружной команд

WILIX - аккредитованная IT - компания. Мы создаем корпоративные системы, помогаем компаниям оптимизировать и развивать свой бизнес.

Сегодня мы в поиске ML инженера для работы на внешних проектах - потребность открыта на различные проекты в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и пр.

​​​​​
• Понимание принципов проектирования моделей, управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
• Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
• Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
• Опыт работы хотя бы в одном из направлений: o классическое машинное обучение; o временные ряды и прогнозирование; o рекомендательные системы, поиск и ранжирование; o NLP, LLM и генеративный AI.
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. • Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review.
• Уверенное владение SQL • Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. • Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. • Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
​​​​​​​• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

• Интересные и разнообразные проекты
• Возможности карьерного и профессионального роста
• Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом
  
  Укажите, пожалуйста, в сопроводительном письме желаемый уровень финансовой мотивации

Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).

Ищем Data/Lineage инженера уровня Senior. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.

Проект в домене MedTech, формирование устойчивого контура идентичности, схем данных, происхождения и хранения артефактов в платформе in-silico drug discovery.

Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.

Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.

Бизнес-задача роли: не допустить потери истории кандидатов и результатов вычислительных экспериментов при развитии платформы и замене отдельных инфраструктурных компонентов. Downstream-стадии должны получать входные данные по устойчивому идентификатору предшественника и ссылке на объектное хранилище, а не по локальному пути на GPU-ноде.

Задачи:

• Разобрать текущие источники данных, lineage-теги, выходные схемы и сценарии, где успешный статус задачи не гарантирует наличие скачиваемого файла;
• Зафиксировать правила идентичности сущностей. На текущем этапе — дисциплина тегов при enqueue; целевой контур — compound registry с соответствием `InChIKey ↔ internal id`;
• Версионировать `output_schema` и extractors для Vina, OpenFE, ADMET, Lilly, triage, nomination и MADD;
• Обеспечить читаемость старых артефактов после появления новых версий схем;
• Настроить происхождение между стадиями в формате OpenLineage `START / COMPLETE / FAIL` или эквиваленте;
• Реализовать audit exporter без создания второго журнала статусов рядом с оркестратором;
• Ввести QC артефактов. Объект в MinIO/S3 должен скачиваться и парситься; `completed` без файла должен завершаться явной ошибкой;
• Перевести downstream-получение входов на идентификаторы и `s3://`, исключив зависимость от локальных путей;
• Согласовать контракты схем через JSON Schema и YAML handoff, а также glossary научных метрик совместно с backend и R&D;
• Закрепить инварианты автоматизированными тестами и передать документацию внутренней команде

Что для нас важно:

• Уверенный Python;
• SQL и PostgreSQL, включая миграции и понимание Row-Level Security;
• Опыт построения пайплайнов, где объектное хранилище является source of truth;
• Практический опыт data contracts, schema evolution и lineage;
• Работа с файловыми и бинарными артефактами, а не только с таблицами DWH;
• Опыт проектирования устойчивой идентичности сущностей независимо от оркестратора;
• Умение фиксировать инварианты тестами и передавать решение внутренней команде

Будет ОГРОМНЫМ плюсом:

• Понимание семантики OpenLineage, Marquez или DataHub без привязки решения к конкретному бренду;
• Опыт MLOps или научных пайплайнов с артефактами: ClearML, MLflow, Flyte, Nextflow или Airflow;
• RDKit, SDF и Parquet, JSON Schema;
• Опыт on-prem или air-gap окружений

Результат первых 60–90 дней:

• Карта разрывов lineage на пути `enqueue → nomination`;
• Работающие инварианты «нет обязательных тегов — нет enqueue» и «нет файла — нет успешного завершения»;
• Версии extractors согласованы с `tools.manifest`;
• Принято решение по audit-событиям без появления второго source of truth;
• Зафиксирован контракт данных, не зависящий от API ClearML;
• Критичные инварианты покрыты тестами, документация передана внутренней команде

Вне скоупа:

• Интерпретация SAR и критерии nomination;
• SDTM/ADaM, SEND, ELN/LIMS, RWE и GLP system of record;
• GPU-очереди и выбор замены ClearML как workload manager;
• BFF и UI, кроме стыков по схемам, скачиванию и идентичности;
• Построение нового data lake или DWH

Почему Evrone:

• Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
• Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
• Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
• Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.

Что предлагаем:

• Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
• Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
• Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
• Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
• Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.

Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.

Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:

• ДМС и здоровье;
• Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
• Курсы иностранного языка;
• Техника для работы и улучшение рабочего места;
• Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.

Бонусы и премии:

• Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
• Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
• Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
• У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.

Обучение и рост компетенций:

• Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
• У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
• Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
• Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
• Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.

Возможность стать докладчиком или автором:

• Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
• Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
• У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
• Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.

Возможность прокачаться в Open Source:

• Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
• Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
• Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.

Отдых и развиртуализация:

Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.

Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания

Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel.

Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие.

Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.

Проект

ИИ-инкубатор — единая платформа для проверки и запуска пилотов (PoC) на основе перспективных ИИ-идей. Команда помогает превращать идеи в работающие прототипы: от эксперимента и оценки качества до защиты результатов на ИИ-комитете и подготовки решения к дальнейшему внедрению.

Задачи:

• Разработка ИИ-ассистентов и функциональных AI-агентов в рамках PoC.
• Проработка и реализация agentic workflows: управление контекстом и состоянием, выбор инструментов, function calling, human-in-the-loop.
• Проведение экспериментов с LLM, NLP и BERT-подобными моделями.
• Разработка RAG-решений с использованием векторных баз данных и embedding-моделей.
• Построение evals для LLM-систем: оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения моделей.
• Работа с эвристиками и алгоритмами повышения качества AI-систем.
• Fine-tuning и адаптация LLM, включая LoRA / PEFT.
• Квантизация моделей и оптимизация inference.
• Запуск и эксплуатация моделей на CPU/GPU, оптимизация latency и потребления ресурсов.
• Контейнеризация ML/AI-сервисов и подготовка решений к эксплуатации.
• Работа с Kubernetes и KServe для развёртывания моделей.
• Разработка production-кода на Python, написание тестов, логирование и документация.
• Интеграция AI-сервисов с существующими системами через API.
• Участие в CI/CD-процессах, работа с Jenkins и Git.
• Оценка стоимости, производительности и масштабируемости LLM-решений.
• Участие в разработке механизмов безопасности AI-систем: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав агентов.

Требования:

• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML: pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, PyTorch или аналогами.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных, признаки, выбор моделей, регуляризация, переобучение и data leakage.
• Практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM/GenAI, классическое ML, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, временные ряды.
• Практические знания NLP и опыт работы с современными языковыми моделями.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и хотя бы одним orchestration-фреймворком.
• Опыт разработки AI-агентов и понимание принципов agentic workflows.
• Опыт работы с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных.
• Понимание принципов построения evals и оценки качества LLM-систем.
• Опыт fine-tuning/адаптации LLM, включая LoRA/PEFT.
• Опыт квантизации LLM и оптимизации inference.
• Понимание принципов работы и эксплуатации GPU-инфраструктуры.
• Уверенное владение SQL.
• Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, Git и code review.
• Понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, A/B-тестирование.
• Понимание offline- и online-метрик, подходов к валидации ML-систем и оценке бизнес-эффекта.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.

Мы предлагаем:

• ​Удаленный формат работы по РФ;
• Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ;
• Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR;
• Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов;
• Прозрачные процессы и открытую коммуникацию;
• Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате;
• ДМС: медицинское страхование за счет компании;
• Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры;
• Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей;
• Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок;
• Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.

  Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!

Обязанности:

• Участие в разработке единой модели данных DWH, картина «сверху вниз» и связная модель данных по всем измерениям (домены, типы потребления, слои хранения)
• Организация сбора данных с разных источников в т.ч. внешних систем по API
• Обработка информации на языке программирования Python
• Создание отчетов в платформе PowerBI

Требования:

• Продвинутые знания SQL
• Отличное знание языков программирования DAX, Python, VBA
• Отличное знание платформы PowerBI
• Умение использовать технологию API для сбора данных из внешних источников
• Понимание и применение на практике принципов разработки в высоконагруженных информационных системах.
• Опыт работы с ETL инструментами

Плюсом будет

• Опыт работы с SQL/NoSQL базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, S3)
• Опыт работы с AirFlow

Условия:

• Работу в аккредитованной ИТ-компании
• График гибрид (дни обсуждаем)
• Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
• Корпоративные мероприятия и дружный коллектив
• Скидки на фитнес, на продукцию для сотрудников компании
• Достойную Вашего профессионального уровня зарплату
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, оплачиваемый отпуск, больничный

Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).

Ищем HPC/GPU Cluster Expert уровня Senior/Architect. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.

Проект в домене MedTech, аудит рабочего прототипа вычислительной платформы и проектирования целевой вычислительной ткани.

Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.

Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.

Текущий контур: React UI, BFF API, PostgreSQL с RLS, ClearML, MinIO/S3 и GPU-агенты. Использует Campaign Control, NVIDIA MPS, `finish_compute` и образы с pinned digest.

Бизнес-задача роли: снять требования реальных CPU/GPU-нагрузок и обоснованно выбрать целевую модель оркестрации. Решение должно поддерживать on-prem ячейки, shared trust zone и возможный burst во внешний cloud, но не превращать локальный scratch в source of truth. Роль не заменяет действующего MLOps-специалиста и не предполагает постоянный on-call.

Задачи:

• Провести аудит прототипа: очереди, агенты, NVIDIA MPS, storage, сеть, образы, точки отказа и зависимости от ClearML;
• Определить требования к CPU, GPU, VRAM, scratch и сети для Vina-GPU/CUDA, OpenFE, ADMET-AI и ближайших MD-сценариев;
• Спроектировать целевую архитектуру on-prem cell, общей зоны доверия и burst-очереди во внешний cloud;
• Сравнить Slurm, Kubernetes с GPU Operator, гибридную модель и развитие текущих агентов;
• Подготовить обоснованное решение о замене ClearML;
• Спроектировать очереди, квоты, packing и exclusive-режимы;
• Зафиксировать требования к изоляции: non-root, без Docker socket;
• Обеспечить воспроизводимость через pinned digest, host driver, NVIDIA Container Toolkit и air-gap bundle;
• Провести PoC: fan-out докинга, packing OpenFE, отказ агента и точный повтор вычисления на том же образе;
• Оценить требуемую мощность, стоимость и этапы внедрения;
• Подготовить ADR и передать целевой контур внутреннему MLOps

Что для нас важно:

• Практический опыт эксплуатации Linux GPU-фермы или HPC-кластера в production;
• Глубокое понимание NVIDIA stack: драйверы, Container Toolkit, CUDA, MPS, MIG и packing;
• Практический опыт Slurm и/или Kubernetes GPU;
• Проектирование связки локального scratch и объектного хранилища.;
• Опыт on-prem или hybrid-инфраструктуры; желательно air-gap;
• Умение сравнивать архитектурные варианты, фиксировать решение в ADR и передавать контур эксплуатации

Будет ОГРОМНЫМ плюсом:

• Опыт замены experiment tracker или workload manager без потери воспроизводимости и артефактов;
• Научные или ML-нагрузки на GPU;
• Prometheus, Grafana, DCGM и NVML;
• Private registry и подготовка offline bundle;
• Практика capacity planning и оценки стоимости GPU-контуров

Результат первых 30–60 дней при 0,5 FTE:

• Карта компонентов и функций, которые перестанут работать при удалении ClearML;
• Сравнение Slurm, Kubernetes, гибридной модели и развития агентов;
• Целевая схема очередей, квот и packing для текущих нагрузок;
• Один проверяемый PoC с fan-out, packing, отказом агента и повторяемостью образа;
• ADR с рекомендуемой архитектурой и критериями приёмки для главного архитектора;
• Предварительная оценка мощности, стоимости и этапов внедрения

Вне скоупа:

• Разработка научных runners и payload отдельных инструментов;
• Lineage, схемы, registry и идентичность кандидатов;
• CI, секреты, compose control plane и постоянный on-call;
• Замена действующего Senior MLOps / DevOps;
• Политика выноса данных во внешний cloud;
• Ежедневное администрирование GPU-нод

Почему Evrone:

• Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
• Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
• Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
• Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.

Что предлагаем:

• Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
• Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
• Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
• Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
• Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.

Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.

Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:

• ДМС и здоровье;
• Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
• Курсы иностранного языка;
• Техника для работы и улучшение рабочего места;
• Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.

Бонусы и премии:

• Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
• Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
• Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
• У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.

Обучение и рост компетенций:

• Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
• У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
• Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
• Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
• Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.

Возможность стать докладчиком или автором:

• Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
• Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
• У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
• Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.

Возможность прокачаться в Open Source:

• Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
• Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
• Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.

Отдых и развиртуализация:

Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.

Для быстрорастущего AI-стартапа ищем Senior Python AI инженера, который поможет строить AI-агентов и масштабировать продукт с миллионами пользователей.

Что важно:

✔️ 5+ лет опыта разработки на Python

✔️ Опыт создания AI-агентов и LLM-приложений

✔️ RAG, LangGraph, LangMem

✔️ Векторные базы данных (Qdrant и аналоги)

✔️ Опыт с PostgreSQL

✔️ Опыт работы в стартапах или создания систем с нуля

✔️ Английский B2+

Будет плюсом:

➕ TypeScript / NestJS / React

➕ Docker, CI/CD

➕ Высоконагруженные системы

Что предлагает компания:

💰 Конкурентная зарплата в USD

🌍 Полностью удалённая работа

🏖️ 20 дней оплачиваемого отпуска

🚀 Реальное влияние на архитектуру продукта

🤖 Работа над AI-продуктом с 2M+ пользователей ежемесячно

📮 Если вам интересна вакансия или знаете подходящего специалиста — пишите, пожалуйста, в личные сообщения.

#python #ai #backend #llm #rag #job #vacancy #developer #opportunity

Просмотр информации C2PA

ОДИН ИЗ ЛУЧШИХ РАБОТОДАТЕЛЕЙ РОССИИ

Мы – Neoflex. Аккредитованная IT компания. За 20 лет работы мы создали 12+ готовых решений для бизнеса, так же занимаемся заказной разработкой программного обеспечения.

Приветствуем на странице нашей компании и благодарим за интерес к вакансии. Будем рады оказаться полезны друг другу.

Сейчас мы расширяем команду, занимающуюся проектом по миграции данных из 87 источников на единую платформу. Команда входит в Центр компетенций BDS - одно из сильнейших подразделений нашей Компании, экспертов в области работы с большими данными, построения DWH и использующих в работе современный стек BigData: Greenplum, Hadoop, NiFi, Hive, Spark/Scala, PostgreSQL, Informatica, Kafka, Apache Airflow, Apache Griffin, Iceberg, Parquet, SQL, Python

Офисный режим работы , график 5/2

Москва: Кутузовский 32к1

Санкт-Петербург :Уральская 1А

Нижний Новгород: Академика Сахарова 2к1

Что нужно делать:

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиком: анализировать, уточнять и согласовывать бизнес-требования. Вы будете мостиком между командой разработки и заказчиком.
• Искать источники данных и выполнять проверку качества данных (data sources, data quality checks)
• Разрабатывать модели данных витрин (прототипирование с помощью SQL)
• Согласовывать решения с архитекторами заказчика и презентовать их заказчику
• Разрабатывать прототипы ETL до передачи в разработку (если позволяют тех скилы, с помощью Python и Spark)
• Писать и выполнять тестовые сценарии, поддерживать сверки с эталонными данными
• Создавать проектную документацию (требования, S2T, модели данных, описание логики трансформаций)
• Выполнять ad-hoc-запросы (проверка гипотез, валидация и сверка данных, подготовка эталонов)

• Участвовать в жизни команды разработки, дата-аналитики и дата- инжиниринга. Работа по Scrum

• Позиция требует посещения офиса 5 дней в неделю и работу с чувствительными данными

• Уверенное знание SQL (join, CTE ), понимание принципов нормализации, опыт разработки витрин данных
• Базовые знания построения хранилищ данных, витрин и моделей данных
• Развитое логическое мышление, умение структурированно излагать мысли устно и письменно
• Опыт поиска информации, чтения и проектирования моделей данных
• Опыт работы с Jira и Confluence

Что ты приобретёшь, присоединившись к нам:

• Работу с задачами, которые просто не возникают в маленьких компаниях. Твой код здесь — это не эксперимент. Масштаб данных в Банке Топ-2 РФ — это другая лига. Это стандарт качества, на который ориентируется вся отрасль. Мы ищем людей, которым интересно решать задачи на пределе возможностей современных технологий!
• Возможность расти по карьерному пути как дата аналитика, так и дата инженера или деливери менеджера;
• достойную оплату труда + компенсационные, стимулирующие и мотивационные выплаты, бонусы за участие в реферальной программе;
• работа в команде профессионалов готовых делиться экспертизой;
• официальное трудоустройство по ТК РФ, аккредитация IT, расширенный социальный пакет:

✔️ страховка ДМС (с 3-го месяца работы, стоматология, возможность подключения родственников, теле медицина, полис ВЗР)

✔️ сотрудникам со стажем в Neoflex более 3 месяцев при предоставлении листка нетрудоспособности устанавливается доплата до полного заработка за период болезни,

✔️ обучение детей сотрудников ИТ специальностям,

✔️ компенсация затрат на фитнес и занятия английским языком;

• обеспечиваем техникой для работы (ноутбук, наушники, мышь);
• профессиональное развитие - в Учебном Центре (курсы по работе с большими данными, видео лекции, тренажеры, карьерный коучинг, лекции, тренинги, конференции, участие в митапах);
• персонального наставника с первого дня работы;
• насыщенную корпоративную жизнь: яркие корпоративы, праздники для детей сотрудников, корпоративные спортивные мероприятия, мотивационные награждения;
• комфортную, доброжелательную атмосферу в офисах заказчика, с организованным питанием, спорт залом с лаунж зонами и всем необходимым для комфортной работы в атмосфере заботы.

Мечты и команды работают вместе. Мы будем рады, если ты станешь частью нашей команды! Откликайся ;)

ОДИН ИЗ ЛУЧШИХ РАБОТОДАТЕЛЕЙ РОССИИ

Мы – Neoflex. Аккредитованная IT компания. За 20 лет работы мы создали 12+ готовых решений для бизнеса, так же занимаемся заказной разработкой программного обеспечения.

Приветствуем на странице нашей компании и благодарим за интерес к вакансии. Будем рады оказаться полезны друг другу.

Сейчас мы расширяем команду, занимающуюся проектом по миграции данных из 87 источников на единую платформу. Команда входит в Центр компетенций BDS - одно из сильнейших подразделений нашей Компании, экспертов в области работы с большими данными, построения DWH и использующих в работе современный стек BigData: Greenplum, Hadoop, NiFi, Hive, Spark/Scala, PostgreSQL, Informatica, Kafka, Apache Airflow, Apache Griffin, Iceberg, Parquet, SQL, Python

Офисный режим работы , график 5/2

Москва: Кутузовский 32к1

Санкт-Петербург :Уральская 1А

Нижний Новгород: Академика Сахарова 2к1

Что нужно делать:

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиком: анализировать, уточнять и согласовывать бизнес-требования. Вы будете мостиком между командой разработки и заказчиком.
• Искать источники данных и выполнять проверку качества данных (data sources, data quality checks)
• Разрабатывать модели данных витрин (прототипирование с помощью SQL)
• Согласовывать решения с архитекторами заказчика и презентовать их заказчику
• Разрабатывать прототипы ETL до передачи в разработку (если позволяют тех скилы, с помощью Python и Spark)
• Писать и выполнять тестовые сценарии, поддерживать сверки с эталонными данными
• Создавать проектную документацию (требования, S2T, модели данных, описание логики трансформаций)
• Выполнять ad-hoc-запросы (проверка гипотез, валидация и сверка данных, подготовка эталонов)

• Участвовать в жизни команды разработки, дата-аналитики и дата- инжиниринга. Работа по Scrum

• Позиция требует посещения офиса 5 дней в неделю и работу с чувствительными данными

• Уверенное знание SQL (join, CTE ), понимание принципов нормализации, опыт разработки витрин данных
• Базовые знания построения хранилищ данных, витрин и моделей данных
• Развитое логическое мышление, умение структурированно излагать мысли устно и письменно
• Опыт поиска информации, чтения и проектирования моделей данных
• Опыт работы с Jira и Confluence

Что ты приобретёшь, присоединившись к нам:

• Работу с задачами, которые просто не возникают в маленьких компаниях. Твой код здесь — это не эксперимент. Масштаб данных в Банке Топ-2 РФ — это другая лига. Это стандарт качества, на который ориентируется вся отрасль. Мы ищем людей, которым интересно решать задачи на пределе возможностей современных технологий!
• Возможность расти по карьерному пути как дата аналитика, так и дата инженера или деливери менеджера;
• достойную оплату труда + компенсационные, стимулирующие и мотивационные выплаты, бонусы за участие в реферальной программе;
• работа в команде профессионалов готовых делиться экспертизой;
• официальное трудоустройство по ТК РФ, аккредитация IT, расширенный социальный пакет:

✔️ страховка ДМС (с 3-го месяца работы, стоматология, возможность подключения родственников, теле медицина, полис ВЗР)

✔️ сотрудникам со стажем в Neoflex более 3 месяцев при предоставлении листка нетрудоспособности устанавливается доплата до полного заработка за период болезни,

✔️ обучение детей сотрудников ИТ специальностям,

✔️ компенсация затрат на фитнес и занятия английским языком;

• обеспечиваем техникой для работы (ноутбук, наушники, мышь);
• профессиональное развитие - в Учебном Центре (курсы по работе с большими данными, видео лекции, тренажеры, карьерный коучинг, лекции, тренинги, конференции, участие в митапах);
• персонального наставника с первого дня работы;
• насыщенную корпоративную жизнь: яркие корпоративы, праздники для детей сотрудников, корпоративные спортивные мероприятия, мотивационные награждения;
• комфортную, доброжелательную атмосферу в офисах заказчика, с организованным питанием, спорт залом с лаунж зонами и всем необходимым для комфортной работы в атмосфере заботы.

Мечты и команды работают вместе. Мы будем рады, если ты станешь частью нашей команды! Откликайся ;)