Вакансии в ML и AI

• Проектировать и развивать Data Lakehouse платформу;

• Разрабатывать ETL/ELT пайплайны на базе Spark, DBT и Trino;

• Работать с объектным хранилищем S3 и организовывать эффективную работу с данными в Data Lake;

• Строить наблюдаемость платформы: метрики, дашборды и алертинг на базе Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana;

• Управлять инфраструктурой и конфигурацией платформы через GitOps (ArgoCD, Helm);

• Взаимодействовать с продуктовой командой, понимать потребности пользователей платформы и развивать DLH как внутренний продукт.

Формат работы - гибридный по договоренности с руководителем.

• Имеете практический опыт построения Data Lakehouse платформ или крупных Data Platform решений;

• Обладаете опытом проектирования DLH с нуля;

• Имеете глубокое понимание архитектуры Spark: execution model, partitioning, memory management, shuffle, оптимизация запросов;
• Хорошо понимаете принципы работы форматов данных и таблиц в Data Lake (Iceberg/Parquet и аналогичных технологий);

• У вас есть опыт работы с Trino и понимание принципов распределенного выполнения запросов;

• Обладаете опытом работы с Airflow и построения сложных data workflows, разработки кастомных операторов, сенсоров, хуков и плагинов.

«Авиастар-ТУ» - грузовая авиакомпания, обеспечивающая надежные и эффективные решения в сфере авиационных грузоперевозок. Мы развиваем цифровые инструменты для повышения операционной эффективности и сейчас ищем Инженера по автоматизации бизнес-процессов и ИИ-интеграции, который возьмёт на себя анализ, проектирование и внедрение решений по автоматизации.

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать бизнес-процессы, выявлять точки для автоматизации и формировать целевые модели процессов;
• Проектировать и реализовывать решения по автоматизации бизнес-процессов на основе технических заданий и требований внутренних заказчиков;
• Разрабатывать сложные workflow в n8n: настраивать триггеры, webhooks, sub-workflows, интеграции и выполнять отладку;
• Настраивать автоматизацию бизнес-процессов и роботов в Битрикс24, разрабатывать чат-ботов и интеграции через API;
• Проектировать и реализовывать интеграции между информационными системами с использованием REST API и webhooks;
• Разрабатывать ИИ-агентов и RAG-системы, включая работу с корпоративными базами знаний и векторными базами данных;
• Участвовать в проектировании решений на базе LangChain / LlamaIndex и аналогичных инструментов;
• Тестировать внедренные решения, контролировать их работоспособность и эффективность;
• Вести техническую документацию, схемы процессов и пользовательские инструкции;
• Использовать Git для версионирования решений;
• Взаимодействовать с внутренними заказчиками, ИТ-специалистами и внешними подрядчиками на этапах анализа, разработки и внедрения.

Что мы ожидаем:

• От 5 лет опыта в автоматизации бизнес-процессов, бизнес-аналитике с техническим профилем, разработке автоматизаций или на аналогичной позиции;
• Практический опыт работы с n8n: разработка сложных workflow, триггеры, webhooks, sub-workflows, отладка;
• Глубокое знание Битрикс24: API, бизнес-процессы, автоматизация, роботы, чат-боты;
• Опыт разработки ИИ-агентов и RAG-систем; понимание архитектуры RAG и принципов работы векторных баз данных;
• Практический опыт работы с LangChain/LlamaIndex или аналогичными фреймворками;
• Продвинутые навыки Prompt Engineering;
• Глубокое понимание REST API, webhooks, принципов интеграции и отладки API-запросов;
• Знание JavaScript и/или Python на уровне чтения, понимания и отладки кода;
• Опыт использования ИИ-инструментов разработки (Claude, Cursor, ChatGPT) при работе с кодом;
• Базовые навыки работы с Docker и VPS;
• Опыт работы с Git;
• Навыки моделирования и визуализации бизнес-процессов, декомпозиции задач и подготовки регламентирующей документации;
• Умение самостоятельно вести задачу от анализа требований до внедрения и последующего контроля результата;
• Навыки коммуникации с бизнес-заказчиками и техническими специалистами.

Мы предлагаем:

• Работу в стабильной авиакомпании – лидере международных и российских грузоперевозок, на рынке 26 лет; сплочённая команда профессионалов, прозрачные процессы и вовлечённость в общее дело;
• Трудовые и социальные гарантии в соответствии с ТК РФ;
• Конкурентную заработную плату. Размер обсуждается по итогам собеседования в зависимости от профессиональных компетенций кандидата;
• Программу корпоративной лояльности Best Benefits;
• Обучение и развитие: доступ к программам корпоративного университета - подбираем обучение под задачи роли и приоритеты авиакомпании;
• Возможность участвовать в корпоративных спортивных активностях и благотворительных инициативах компании;
• Формат работы – офис м. «Улица 1905 года», гибрид после ИС.

Магазин на Kaspi.kz - это уникальный сервис, мультикатегорийная платформа электронной коммерции и крупнейший e-commerce на рынке Казахстана. Мы заботимся о том, чтобы миллионы пользователей могли делать сотни тысяч заказов в день и получать их вовремя. Мы ищем специалиста, который любит данные, оптимизацию и создание качественных BI-решений.

Обязанности:

• Работа с бизнес-требованиями заказчиков;


• Разработка отчетности и витрин данных;


• Построение моделей отчетов;


• Анализ логики бизнес-процессов;


• Извлечение бизнес-ценностей из данных;


• Глубокое погружение в бизнес проблематику кейсов, детальное и предметное обсуждение задач, гипотез и подходов совместно с коллегами и бизнес-заказчиками;


• Построение сводных таблиц, графиков и диаграмм в Qlik Sense на основе витрин с детальными данными;


• Постановка задач для разработки витрин с детальными данными для BI инструментов;


• Участие в тестировании и решении инцидентов;

Требования:

• Коммерческий опыт работы от 2х лет и выше;


• 
  

  Опыт работы с БД

  
  


• 
  

  Понимание структуры и архитектуры Oracle БД.

  
  


• 
  

  Уверенное знание SQL, оптимизация запросов;

  
  


• 
  

  Понимание принципов нормализации и денормализации данных.

  
  


• 
  

  Написание PL/SQL процедур и функций;

  
  


• 
  

  Понимание архитектуры BI-решений, опыт построения витрин данных и ETL-процессов

  
  


• 
  

  Опыт работы с Qlik Sense:написание скриптов загрузки данных; построение интерактивных визуализаций и dashboards; использование переменных, set analysis, master items.

  
  


• 
  

  Опыт работы с Python: обработка данных (pandas, numpy); автоматизация ETL-процессов или интеграций; разработка вспомогательных скриптов (например, для выгрузки/подготовки данных).

  
  


• 
  

  Навыки интеграции Python-скриптов с Qlik или внешними BI/аналитическими сервисами.

  
  

Мы предлагаем:

• Развитие и карьерный рост;


• Возможность стать частью профессиональной дружной команды Kaspi;


• Офис в центре города (г. Алматы, ул. Наурызбай батыра, д. 154А, выше проспекта Абая);


• Бесплатный тренажерный зал в офисе;


• Электронная библиотека - Kaspi Books и доступное приложение к нему;


• Chill-зона - уютный дворик, workout-площадка, также удобные скамейки и качели, для полной релаксации :)


• Отсутствие дресс-кода;


• Льготное автокредитование.

Наша служба занимается внедрением AI в бизнес Яндекс Лавки — сейчас это один из главных приоритетов компании. Год назад мы запустили первых агентов, которые автоматизируют отдельные процессы. К лету мы создали для Лавки более 100 виртуальных сотрудников. После десятков циклов e2e‑разработки мы пришли к выводу, что эффект от точечных агентов имеет верхний предел. Поэтому мы сменили подход — перешли к «космолётам». Теперь мы берём целую бизнес‑функцию (операции, коммерция, маркетинг, финансы и так далее), описываем все процессы в текущем виде (as‑is), а потом проектируем, как эта функция выглядела бы, если бы её создавали с нуля в мире, где в основе всего — AI. Затем поэтапно движемся к этой картине.

С технической точки зрения мы работаем с агентскими системами. У них есть общий контекст и знания. Часть систем — мультиагентные, в некоторых используются ReAct‑агенты на мощных моделях, а в других — детерминированные StateGraph‑агенты. Все системы работают на нашей собственной платформе агентов (в основе — Python и lang*). Сейчас на платформе уже более 50 агентов. В нашей службе нет разделения на разработчиков, тестировщиков и аналитиков — все работают фуллстеком. Команды сформированы по доменам: есть несколько «космолётных» команд, команды сквозных AI‑инструментов и команда платформы.

Мы ищем лидов в новые направления:

* «Космолёты» маркетинга
* «Космолёты» финансов
* «Космолёты» учётного центра
* Команду сквозных AI‑инструментов (проджект‑менеджмент, документооборот)

Это позиции играющего тренера: в команде будет 3–4 разработчика, и 30–50% времени вам нужно будет писать код самостоятельно. Команды пока формируются — вам предстоит вместе с нами достроить их.

Проектирование космолёта

Вы будете вместе с продакт‑менеджером описывать текущие бизнес‑функции, представлять, как они могут измениться с использованием ИИ, и разбивать план работы на этапы и кварталы — так, чтобы каждый шаг сразу давал бизнесу результат.

Техлидство

Вам предстоит принимать архитектурные решения для агентской системы направления, распределять задачи и спринты, следить за тем, чтобы команда двигалась в правильном техническом направлении.

Разработка

Вы станете выступать в роли играющего тренера: 30–50% времени посвятите написанию собственного кода, в том числе работе с самыми сложными и неопределёнными частями системы.

Развитие команды

Вы будете добирать команду, ставить цели и способствовать росту сотрудников — заниматься классическим people management в компактной команде.

Бизнес-эффект

Вы будете отвечать за прирост FTE в своём направлении перед бизнесом и вместе с представителем бизнес‑функции решать, какие процессы и в какой очерёдности автоматизировать с помощью AI. По мере достижения результатов зона ответственности может расширяться — к направлению будут добавляться смежные домены.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Руководили инженерной командой или были техлидом: умеете декомпозировать большие неопределённые цели в план, который команда способна поставлять итерациями
* Работали с LLM и агентами: имеете собственное мнение о том, как строить такие системы в проде
* Остаётесь сильным инженером: роль предполагает регулярную разработку, а не только менеджмент, поэтому на собеседовании будет секция с кодом
* Умеете разговаривать с бизнесом: погружаетесь в чужой домен, выстраиваете доверие с нетехническими стейкхолдерами и защищаете перед ними картину будущего
* Ищете динамичное направление: вас скорее заряжает, чем пугает работа в условиях high risk, high reward, когда курс корректируется по мере развития индустрии
* Следите за AI‑индустрией: не ограничиваетесь новостями, пробуете новое руками и можете отличить хайп от применимого

* Запускали направление или команду с нуля: нанимали, выстраивали процессы, доводили до первых результатов
* Внедряли изменения в живые бизнес‑процессы и знаете, как переводить людей на новые инструменты
* Имеете ML‑бэкграунд и опыт построения метрик качества для недетерминированных систем

Мы аккредитованная IT компания, более 17 лет обеспечиваем полный жизненный цикл программных продуктов и систем — от проектирования до сопровождения, позволяя заказчикам избавиться от низкоэффективной рутины, повышая качество и прозрачность финансовых, административно-управленческих и других процессов.

Чем предстоит заниматься:

• Развивать AI-сервис платформы: агентные сценарии, поиск по документам, генерация ответов.
• Отвечать за качество продукта и уметь его измерять: бенчмарки, регрессионное тестирование, отчётность по результатам.
• Руководить командой разработки: планирование, код-ревью, развитие инженеров.
• Работать напрямую с заказчиками на пилотных внедрениях - разбирать требования, диагностировать проблемы, готовить отчёты по результатам.
• Принимать технические решения на стыке с бэкендом, фронтендом и инфраструктурой.
• Развивать инженерные практики внутри команды.

Что мы ждём от кандидата:

• Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, из них не менее года - с LLM в продуктивной эксплуатации.
• Уверенное владение асинхронным Python и FastAPI.
• LangChain и LangGraph: опыт построения агентов, а не только обращений к модели.
• Опыт работы с векторными базами данных - Qdrant или аналогичными.
• Опыт построения RAG-систем, работающих в проде, а не на уровне демонстраций.
• Понимание архитектуры распределённых систем: очереди сообщений, интеграции, обработка отказов.
• Понимание устройства трансформеров и современных языковых моделей.
• Практический опыт обучения или дообучения моделей.
• Умение обоснованно выбирать модель под задачу с учётом качества, скорости и стоимости.
• Опыт руководства командой разработки.
• Умение выстраивать процессы и измерять результат работы команды.
• Готовность общаться с заказчиком напрямую — без посредника в лице менеджера.

Будет плюсом:

• Опыт создания агентских платформ или конструкторов сценариев.
• Знакомство с инструментами наблюдаемости LLM-систем - Langfuse или аналоги.
• Опыт работы с государственными заказчиками, закрытым контуром, реестром отечественного ПО.
• Умение читать код на Java/Spring и React - часть задач возникает на стыке сервисов.
• Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL/pgvector, MinIO.

Что мы предлагаем взамен:

• Корпоративное обучение.
• Льготные условия на занятия английским языком.
• Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня.
• Развитую корпоративную культуру (внутренние митапы, праздники, совместные выезды и др.).
• Реферальная программа.

ВНИМАНИЕ, в сопроводительном письме дайте ответ на следующие вопросы:

1) Есть ли опыт работы с Claude Code или Codex?
2) Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-системы в production: какой был кейс, что именно вы делали лично, как оценивали качество до и после внедрения и каких количественных результатов удалось достичь?

Департамент информационных технологий Москвы создает и развивает цифровые проекты, которые делают столицу комфортнее, а жизнь горожан — удобнее и мобильнее. Для системы управления столицей технологии — это незаменимый инструмент, который применяется во всех отраслях экономики, городского хозяйства и социальной сферы. А для миллионов горожан — повседневный помощник, который позволяет получать сотни услуг и сервисов в удобном цифровом формате в режиме 24/7.

Что нужно делать:

• проектировать и разрабатывать ETL/ELT-пайплайны, оптимизировать существующие процессы
• анализировать и декомпозировать задачи, писать качественный код с тестами и рефакторингом
• взаимодействовать со смежными командами, участие в планировании и оценке задач
• менторить, проводить онбординг новых сотрудников, проводить код-ревью
• вести техническую документацию и отчётность

Какие знания и навыки нам важны:

• ​​​​​​опыт работы Data Engineer от 2 лет
• языки: уверенный Python, эффективный SQL; приветствуется Java/Scala
• core stack: Airflow, Spark, DBT
• базы данных: глубокое знание SQL и как минимум двух СУБД (ClickHouse, Greenplum/PostgreSQL, Oracle, MongoDB)
• инфраструктура: Linux, GitLab, Kafka, REST API (FastAPI/Flask)

Будет плюсом: Data Vault 2.0, оптимизация запросов, Data Lake / DWH, репликация/шардинг, знакомство с Квант‑Гибрид.

Что предлагаем:

• рыночную зарплату и премии
• драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
• преимущества аккредитованной IT-компании
• материальную помощь в случае важных событий в жизни
• корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
• корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
• комьюнити по интересам
• скидки от партнеров на ДМС, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.

Стань частью команды ДИТ Москвы и воплощай в жизнь цифровые проекты столицы!

В команду бизнеса «Кредитные карты» требуется дата-инженер. Команда занимается разработкой новых продуктов, проводит пилоты, внедряет новые механики и сервисы. В команду требуется специалист для построения и поддержки витрин для отчетности и аналитики.

• сборка витрин с разных платформ в единое пространство

• аналитика источников данных, построение отчетности

• проверка данных на корректность

• согласование доработок на источниках данных

• ведение единого реестра витрин команды.

• высшее образование (техническое/математическое)

• опыт работы в роли дата-инженера от года

• SQL - уверенный уровень владения

• Excel - уверенный уровень владения

Будет плюсом:

• владение Python

• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов впродуктах, навыки создания и использования AI-агентов

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• офисный формат работы по адресу Кутузовский проспект 32к1

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Привет! Это команда пакетной (batch) загрузки данных в направлении Data Platform. Наша группа отвечает за надежную доставку данных в корпоративное хранилище и развивает экосистему сервисов, которые обеспечивают этот процесс.  

Наш стек 

• Vertica, Hadoop, Trino, Spark, Python, Airflow, Docker, Jupyter Notebook, Apache Superset. 

Вы будете 

• Развивать и писать с нуля инструменты для batch-загрузки данных, обеспечивая их отказоустойчивость и масштабируемость. 

• Оптимизировать и мониторить ETL-пайплайны: мы заботимся о производительности и стоимости наших вычислений. 

• Участвовать в масштабном проекте по миграции: переводим текущие процессы поставки данных с Vertica на Trino. 

• Настраивать мониторинг, писать метрики качества данных (Data Quality) и визуализировать их в Superset. 

Примеры задач 

• Спроектировать и разработать новый пайплайн миграции данных из Vertica в Trino. 

• Провести аудит текущих поставок данных, выявить узкие места и внедрить автоматические проверки Data Quality. 

Нам важно 

• Знание SQL (умение писать сложные запросы, понимание планов выполнения и оптимизации). 

• Понимание принципов работы реляционных и распределенных баз данных. 

• Уверенное знание Python (написание чистого и поддерживаемого кода, опыт работы с библиотеками для обработки данных). 

• Практический опыт оркестрации пайплайнов с помощью Airflow (или аналогичных ETL/ELT инструментов). 

• Опыт работы с PySpark и экосистемой Hadoop. 

Будет плюсом 

• Опыт работы с MPP-базами (Vertica, Trino). 

• Опыт разработки на Go (мы используем его для ряда внутренних сервисов). 

• Понимание принципов CI/CD. 

• Опыт настройки дашбордов в Apache Superset. 

Мы IT-компания, которая занимается разработкой программных решений под заказ. Работаем с коммерческими проектами

Мы работаем с реальными заказчиками и разрабатываем IT-решения под конкретные бизнес-задачи. Сейчас расширяем команду и ищем AI Developer / AI Backend Developer / Backend Developer для долгосрочного сотрудничества.

Кого мы ищем Ищем специалистов с опытом работы в сферах:

• разработке AI/ML-приложений;
• интеграции LLM и генеративного ИИ;
• разработке backend-сервисов для AI-продуктов;
• работе с OpenAI API, Claude, Gemini или аналогичными моделями;
• создании AI-агентов и AI-ассистентов;
• RAG-системах и работе с векторными базами данных;
• интеграции AI-моделей в существующие приложения;
• разработке API и серверной логики.

Технический стек Будет большим плюсом:

• Python;
• FastAPI / Django / Flask;
• PostgreSQL;
• Redis;
• Docker;
• REST API;
• Git;
• OpenAI API / Anthropic API / Google AI;
• LangChain / LlamaIndex или аналогичные инструменты;
• векторные БД: Qdrant, Pinecone, Weaviate и др.;
• опыт работы с AWS / Azure / GCP

( Владение абсолютно всем стеком не обязательно, нам гораздо важнее способность самостоятельно решать технические задачи и иметь опыт разработки )

Основные задачи В зависимости от проекта специалист будет заниматься:

• разработкой AI-функционала;
• созданием backend-части AI-приложений;
• интеграцией языковых моделей;
• разработкой AI-агентов;
• созданием RAG-систем;
• подключением внешних API и сервисов;
• разработкой и документированием API;
• интеграцией AI в существующие продукты;
• оптимизацией производительности и стоимости AI-систем;
• исправлением ошибок и дальнейшим развитием готовых решений.

Нам важно

• уверенное программирование;
• понимание принципов backend-разработки;
• опыт работы с Python или другим современным backend-языком;
• понимание API и клиент-серверной архитектуры;
• умение самостоятельно разбираться в новых технологиях;
• ответственность за результат.

Особенно ценим коммерческий опыт разработки AI-продуктов, готовые проекты и GitHub, опыт работы с LLM, опыт создания AI-агентов, опыт работы с RAG, понимание архитектуры AI-систем, способность быстро подключаться к существующему проекту.

Мы предлагаем

• возможность работать удалённо
• реальные коммерческие проекты
• проектная или долгосрочная занятость
• гибкий формат сотрудничества
• заработная плата обсуждается индивидуально и зависит от опыта и уровня специалиста
• работу в команде с другими разработчиками и техническими специалистами
• возможность участвовать в разных интересных проектах, а не штамповать однотипные задачи

Как откликнуться Напишите нам немного о себе:

1. Кто вы — AI Developer / AI Backend Developer / Backend Developer.
2. Опыт работы.
3. На каком стеке работаете.
4. Какие AI-технологии использовали на практике.
5. Какие проекты можете показать.
6. GitHub / портфолио — если есть.
7. Ваша ожидания по оплате.
8. Когда готовы приступить.

— Тут указать контатные данные для связи —

Не обязательно писать длинное сопроводительное письмо. Нам гораздо интереснее понять, что вы умеете делать на практике. Также не обязательно соответствовать абсолютно каждому пункту выше.

True Engineering – аккредитованная российская ИТ-компания, технологический партнер для большого бизнеса.

20 лет мы сотрудничаем с ведущими компаниями в критических областях экономики Российской Федерации: транспорт, страхование, нефте и газовая добыча и разведка, ритейл. Среди наших клиентов S7 Airlines, ЛеманаПРО, «ВСК», «Сбер» и другие. Участвуем в развитии школы разработки и проектирования программного обеспечения на базе НГУ.

Зовем приложить руку к созданию по-настоящему полезных и красивых решений.

Чем нужно заниматься:

• R&D в области больших языковых моделей и RAG приложений
• R&D в области кластеризации неструктурированных данных
• R&D различных img2img, text2img, voice2text моделей для применения в Enterprise продуктов
• Построение и использование существующих моделей
• Работа с неструктурированными данным, подготовка датасетов, кластеризация, векторизация, обучение нейронных сетей (Chat моделей, Embedding моделей)
• Реализация AI инструментов и агентов для существующих и новых Enterprise продуктов для федеральных компаний.

Ты подходишь, если:

• Имеешь высшее техническое образование
• Владеешь языком Python
• Знаком с концепцией нейросетей, архитектурой transformer и т.п.
• Имеешь навыки работы в Git

Плюсом будет:

• Знакомство некоторыми из технологий: PyTorch, TensorFlow, Keras, Langchain, ChromDB, FAISS, ColBERT, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Scikit-image
• Знание принципов OOП, шаблонов проектирования и умение их применять
• Любовь к математике и анализу данных
• Опыт работы с PostgreSQL
• Навыки работы с ORM
• Позитивное и внимательное отношение к юнит-тестам и интеграционным тестам

Что мы предлагаем:

От нас сильная команда дизайна и разработки, поддержка PM, профессиональное окружение, современный технологический стек. Умные, честные, открытые коллеги. Простор для инженерной мысли и уютная рабочая среда.

• Трудоустройство по ТК РФ
• Белая заработная плата
• ДМС со стоматологией
• Красивый офис
• Корпоративная библиотека
• Закрытая парковка

True Engineering - это

Аккредитованная российская ИТ-компания (с 2016 года).

Проектируем и строим цифровые высокодоступные платформы. Автоматизируем Core бизнес, создаем клиентские сервисы и сервисы для партнерских сетей.

Высокая инженерная культура позволяет нам работать быстро, эффективно и создавать реально работающие решения для бизнеса. Проектируем возможности, работаем на результат,  делаем на перспективу.

Смотрим в будущее, мысленно мы всегда на шаг впереди. Ловим технологические тренды, исследуем, применяем инструменты на практике. Умеем и любим учиться, создаем технологические компетенции внутри себя, растим отраслевую бизнес-экспертизу.

Создание ценности - наша главная цель. Придумать работающее решение, создать его и добиться бизнес-результата. Знать, что в нем есть кусочек тебя лично, и ты можешь увидеть его в реальных цифрах, графиках, бизнес-показателях использования информационных систем.

Ценим профессионализм, простоту, честность, душевность и юмор. Осознанно и рачительно относимся к ресурсам. С азартом беремся за работу, играем в долгую, принимаем решения и отвечаем за них.

Cтек технологий – Java, .Net, Python, React, Angular, iOS, Android, ML.

Наш офис находится в новосибирском Академгородке. Мы помогаем с переездом из других городов. Если ты хочешь присоединиться к настоящим инженерам, напиши нам.

Мы ищем целеустремленного и амбициозного Data Scientist, который готов развиваться в области AI, ML и Финансов.

Мы отвечаем за задачи по AI-трансформации, связанные с Блоком Финансы, нашим основным заказчиком является Казначейство Сбера. Нашей задачей является внедрение AI и ML в таких процессах, как продуктовое ценообразование на портфельном и индивидуальном уровне, установление единых трансфертных ставок, бизнес-планирование, с целью улучшения финансовых показателей банка. В нашу работу входит анализ данных, построение моделей, внедрение их в процесс, общение с заказчиками, представление результатов руководству Банка. В работе используем как стандартные модели и алгоритмы, так и тестируем более продвинутые методы, в том числе, совместно с Лабораторией искусственного интеллекта Сбера.

• Разработка ML-моделей и алгоритмов

• Вывод в production ML-моделей и расчетных модулей

• Аналитика на больших данных

• Поддержка реализованных решений

• Разработка ML-моделей и алгоритмов для прогнозирования временных рядов

• продвинутые знания в области математики (мат.анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, мат.статистика)

• python: типы данных, структуры, ООП

• классический ML: задачи (классификация, регрессия), метрики, basic ML stack (pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL

• BigData stack (Hadoop, Spark, SparkML)

• умение работать с git, Jira, Confluence.

Будет плюсом:

• знания в области финансов

• опыт продуктовой аналитики

• опыт работы с временными рядами (анализ, разработка моделей)

• опыт работы с LLM (langchain, langgraph)

• опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)

• опыт backend разработки.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• 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

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.

• генерировать синтетические данные: математика, код, произвольная синтетика с сидами - документами из Web

• исследовать токенизацию и ее влияние на качество модели (возможно написание статей)

• решать задачи кластеризации миллиардов документов

• исследовать разные факторы, которыми обладают текстовые данные

• генерировать Vision данные для прокачки VLM

• разрабатывать новые алгоритмы парсинга HTML и исследовать его влияние на качество модели

• исследовать зависимости между pretrain данными и agentic capabilities итоговой модели

• разрабатывать стабильную инфраструктуру, которая будет поддерживать проведение сотен и тысяч экспериментов над данными.

• имеешь коммерческий релевантный опыт связанный с NLP или построением инфраструктуры для данных от двух лет.

Будет плюсом:

• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• опыт с MapReduce системами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

• льготная программа ипотеки для сотрудников

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

True Engineering – аккредитованная российская ИТ-компания, технологический партнер для большого бизнеса.

20 лет мы сотрудничаем с ведущими компаниями в критических областях экономики Российской Федерации: транспорт, страхование, нефте и газовая добыча и разведка, ритейл. Среди наших клиентов S7 Airlines, ЛеманаПРО, «ВСК», «Сбер» и другие. Участвуем в развитии школы разработки и проектирования программного обеспечения на базе НГУ.

Зовем приложить руку к созданию по-настоящему полезных и красивых решений.

Чем нужно заниматься:

• R&D в области больших языковых моделей и RAG приложений
• R&D в области кластеризации неструктурированных данных
• R&D различных img2img, text2img, voice2text моделей для применения в Enterprise продуктов
• Построение и использование существующих моделей
• Работа с неструктурированными данным, подготовка датасетов, кластеризация, векторизация, обучение нейронных сетей (Chat моделей, Embedding моделей)
• Реализация AI инструментов и агентов для существующих и новых Enterprise продуктов для федеральных

Ты подходишь, если:

• закончил ВУЗ по специальности Информатика, Математика, Автоматизация
• владеешь языком Python
• Знаком с концепцией нейросетей, архитектурой transformer и т.п.
• Имеешь навыки работы в Git

Плюсом будет:

• Знакомство некоторыми из технологий: PyTorch, TensorFlow, Keras, Langchain, ChromDB, FAISS, ColBERT, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Scikit-image
• Знание принципов OOП, шаблонов проектирования и умение их применять
• Любовь к математике и анализу данных
• Опыт работы с PostgreSQL
• Навыки работы с ORM
• Позитивное и внимательное отношение к юнит-тестам и интеграционным тестам

Что мы предлагаем:

От нас сильная команда дизайна и разработки, поддержка PM, профессиональное окружение, современный технологический стек. Умные, честные, открытые коллеги. Простор для инженерной мысли и уютная рабочая среда.

• Трудоустройство по ТК РФ
• Белая заработная плата
• ДМС со стоматологией
• Гибкий рабочий график
• Удобный офис в Академгородке
• Корпоративная библиотека
• Закрытая парковка

True Engineering - это

Аккредитованная российская ИТ-компания (с 2016 года).

Проектируем и строим цифровые высокодоступные платформы. Автоматизируем Core бизнес, создаем клиентские сервисы и сервисы для партнерских сетей.

Высокая инженерная культура позволяет нам работать быстро, эффективно и создавать реально работающие решения для бизнеса. Проектируем возможности, работаем на результат,  делаем на перспективу.

Смотрим в будущее, мысленно мы всегда на шаг впереди. Ловим технологические тренды, исследуем, применяем инструменты на практике. Умеем и любим учиться, создаем технологические компетенции внутри себя, растим отраслевую бизнес-экспертизу.

Создание ценности - наша главная цель. Придумать работающее решение, создать его и добиться бизнес-результата. Знать, что в нем есть кусочек тебя лично, и ты можешь увидеть его в реальных цифрах, графиках, бизнес-показателях использования информационных систем.

Ценим профессионализм, простоту, честность, душевность и юмор. Осознанно и рачительно относимся к ресурсам. С азартом беремся за работу, играем в долгую, принимаем решения и отвечаем за них.

Cтек технологий – Java, .Net, Python, React, Angular, iOS, Android, ML.

Наш офис находится в новосибирском Академгородке. Мы помогаем с переездом из других городов. Если ты хочешь присоединиться к настоящим инженерам, напиши нам.

Мокка – это популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later – Покупай сейчас, плати потом). С его помощью можно получить моментальный аванс на покупки и на другие цели с оплатой частями. Зарегистрироваться в Мокка можно в два клика прямо в магазине или в мобильном приложении – для этого не надо заполнять длинные анкеты или подписывать бумаги, весь процесс полностью онлайновый.

Под капотом Мокка – более 10 лет накопленного опыта, современные мобильные и облачные технологии и уникальный гибкий подход ко всем процессам. В Мокка более 12 млн пользователей, а сам сервис доступен в >9,500 партнерских магазинах, среди которых Детский мир, Иль Де Ботэ, Авито, Мегафон и другие.

Задачи, которые тебе предстоит решать:

• Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью снижения Cost of Risk: online модели для оценки риски дефолта новых клиентов, антифрод модели, collection модели
• Регулярная проверка новых источников данных для для снижения Cost of Risk
• Подготовка презентаций для бизнес-пользователей
• Расчет финансового эффекта от моделей

Наш стек:

инфраструктура на базе Yandex Cloud и AWS - Jupyterhub, GitLab, MLOps c Grafana/Prometheus, Kubernetes, Airflow, Greenplum, Postgre and MongoDB

Наши пожелания к экспертизе:

• Промышленная разработка на Python, опыт разработки и внедрения скоринговых моделей, моделей коллекшен, антифрод моделей
• Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining
• Умение тестировать внешние источники данных и рассчитывать экономику подключения/пилота
• Валидация моделей, знание ключевых метрик и аналитик
• Feature engineering
• Знание классических алгоритмов машинного обучения
• Опыт работы с одним из фреймворков Django/Flask/Fastapi
• Знание SQL на хорошем уровне
• Опыт работы с Git
• Знание математической статистики

Будет плюсом

Знание Airflow, Docker
Опыт работы с Pytorch и знание алгоритмов DL

Что мы предлагаем?

• Привлекательную заработную плату в соответствии с навыками и опытом, полное соблюдение ТК РФ;
• Бонусную систему, основанную на достижении поставленных KPI;
• Профессиональный коллектив и возможность развития;
• Открытую и простую коммуникацию внутри команды;
• Работу в современном офисе в стиле лофт в БЦ “Даниловская мануфактура” (шаговая доступность от м. Тульская);
• Возможность выбрать режим работы: гибрид (4 дня в офисе, 1 удаленно) или полностью удаленно;
• ДМС, возможность выбрать технику, профессиональное обучение и т.д.
• Имеем статус аккредитованой ИТ-компании

А также:

• Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
• Прокачка английского языка
• Свобода в использовании сложных алгоритмов и подходов (при их целесообразности)
• Full stack моделирование, от фича инжиниринга до внедрения в прод и её мониторинга

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.

• низкоуровневая оптимизация работы с «железом»

• работа над инфраструктурой для нагрузок на кластеры и балансировки запросов

• вывод новых архитектур в продуктив.

• 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.

• 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 разрабатываем бэкенд AI-агентов, которые помогают пользователям решать повседневные задачи, выполняя конкретные действия.

С каждым годом Алиса становится всё более интеллектуальной и помогает пользователям решать всё более сложные задачи. Для этого мы активно применяем большие языковые модели (LLM). Алиса применяет генеративную нейросеть не только для развёрнутых ответов в диалоге, но и для выполнения пользовательских команд. Модель позволяет ей понимать, из чего состоит запрос, и самостоятельно решать, как его исполнить. Иными словами — думать.

Например, агент может по запросу пользователя самостоятельно найти и забронировать столик в ресторане или записать в бьюти-сервис (барбершоп, парикмахерскую или салон красоты): изучить доступные варианты, подобрать удобное время, заполнить форму на сайте или пройти сценарий записи — и вернуть пользователю готовый результат.

Такие сценарии требуют надёжного и масштабируемого бэкенда: интеграций с внешними сервисами, управления состоянием агента, оркестрации вызовов инструментов и обработки нестабильных интерфейсов.

Мы ищем разработчика, который хочет принимать непосредственное участие в реализации передовых подходов к интеграции LLM в голосового ассистента.

В этой области пока нет готовых решений — многие подходы приходится придумывать и проверять на практике.

Проектирование API тулов AI-агентов

Вам предстоит определять функциональность, описывать её для модели, продумывать возможные действия и результаты.

Разработка новых тулов

Вы будете создавать тулы, которые позволят Алисе выполнять более сложные и разнообразные задачи. Предстоит работать над интеграцией с различными сервисами Яндекса и сторонними платформами, чтобы расширить возможности Алисы.

Улучшение качества работы

Чтобы повысить базовое качество работы Алисы, мы делаем срезы из потока пользовательских запросов, на которых можно усовершенствовать поведение за счёт добавления функциональности, решения проблем, изменения способа обработки.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали с интеграциями: внешними API и микросервисами
* Пишете на C++ и/или Python
* Понимаете архитектуру высоконагруженных веб-сервисов
* Знаете, как проектировать и реализовывать API
* Умеете строить надёжные и устойчивые системы

* Работали с Function Calling / Tool Calling
* Сталкивались с автоматизацией сложных пользовательских сценариев
* Понимаете принципы работы LLM
* Интересуетесь современными подходами в AI и бэкенд-разработке

WhiteSnake — технологическая компания, которая за 4 года выросла в команду из 200+ талантливых специалистов. Наша экспертиза охватывает бэкенд-разработку, Python и Golang, Data Science, Fintech, искусственный интеллект, блокчейн и другие ключевые направления

Мы стремительно развиваемся и в нашу команду требуется Data Scientist/ ML Engineer

Что мы ожидаем от кандидата:

• 3+ года практического опыта участия в ML/ AI проектах в качестве Data Scientist или ML Engineer

• Python: Опыт создания высоконагруженных и масштабируемых приложений. Понимание структур данных, ООП, асинхронного программирования (asyncio)

• ML Фреймворки: Практическое знание: PyTorch, Transformers или TensorFlow. Понимание их внутреннего устройства, включая механизмы работы с памятью и графами вычислений

• Классический ML & Data Analysis: Уверенное владение стеком для исследований и продакшена: Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Statsmodels. Опыт с бустингами (CatBoost, XGBoost, LightGBM)

• Полный жизненный цикл ML (End-to-End): Опыт не только в построении моделей, но и во внедрении их в продакшен, включая мониторинг, поддержку и A/B тестирование. Это ключевое требование!

• Generative AI / LLMs: Практический опыт с RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных (Pinecone, Qdrant, Weaviate, PGvector). Опыт работы с агентами, построение агентных систем. Знание фреймворков оркестрации: LangChain или LlamaIndex. Опыт промпт-инжиниринга

• MLOps & Инфраструктура: Опыт контейнеризации (Docker), оркестрации (Kubernetes), создания и поддержки CI/CD пайплайнов. Знание инструментов типа MLflow, Airflow, Kubeflow

• Базы данных: Уверенное владение SQL (PostgreSQL). Опыт работы с NoSQL (MongoDB, Redis) и, что важно — с векторными БД (Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate)

• Английский язык: Уровень B2 и выше

Будет плюсом:

• Компьютерное зрение (CV): Опыт с OpenCV, YOLO, R-CNN. Обработка изображений и видео (в т.ч. RTSP-потоков), задачи детекции, сегментации, классификации, OCR

• Классический ML в продакшене: Разработка и внедрение рекомендательных систем (Implicit, LightFM), моделей для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий

• Бэкенд-интеграция: Опыт создания REST API на FastAPI или Flask для обслуживания моделей. Понимание микросервисной архитектуры

• Облачные платформы: Практический опыт с одним из облачных провайдеров: AWS (SageMaker, Bedrock), Azure (AI Foundry, Promptflow), GCP

• Работа с большими данными: Базовое знакомство с Apache Spark (PySpark), Hadoop, Kafka

Условия работы и бонусы:

• Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро

• Партнёрская программа лояльности со скидками

• Корпоративная библиотека

• Защищённая от инфляции заработная плата

• Официальное оформление

• Оплачиваемые больничные согласно ТК РБ

• Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа

• Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью
  

*Вакансия, планируемая к созданию и/или замещению (перспективная).

Ищем Support Data Engineer, который будет отвечать за стабильную работу процессов загрузки и обработки данных, качество данных в DWH и поддержку пользователей.

Если вам интересно разбираться в причинах сбоев, работать с SQL и данными, автоматизировать рутинные задачи и постепенно развиваться в направлении Data Engineering — будем рады познакомиться!

Что предстоит делать

• Мониторить пайплайны в Airflow и Airbyte, анализировать логи, находить и устранять типовые ошибки, безопасно перезапускать загрузки. Более сложные инциденты — передавать Data Engineer с результатами проведённой диагностики.
• Поддерживать пользователей: консультировать по данным и отчётам, проверять расхождения и помогать находить причины.
• Контролировать свежесть, полноту и качество данных в DWH, отслеживать задержки загрузок, пропуски и дубли.
• Вносить небольшие изменения в модели и витрины dbt, добавлять проверки качества данных и проверять результаты перед выпуском.
• Подключать новые источники и изменять существующие через Airbyte и используемый ingestion-фреймворк по установленным шаблонам.
• Управлять доступами в ClickHouse и Power BI по согласованным заявкам, поддерживать ролевую модель и контролировать ограничения доступа.
• Работать с аналитиками: уточнять требования, помогать с SQL-запросами и проверять корректность данных.
• Вести и актуализировать техническую документацию, инструкции по устранению типовых сбоев и runbook'и, поддерживать описания данных в OpenMetadata.

Что важно

• Уверенный SQL: JOIN, группировки, CTE, оконные функции; умение читать существующие запросы и проверять результаты.
• Практический опыт поддержки данных, ETL/ELT-процессов или аналитических систем на уровне Junior+ / Middle.
• Понимание полного пути данных: от источника через загрузку и преобразования до витрин и отчётов.
• Понимание зависимостей между процессами и последствий повторного запуска загрузок.
• Базовые знания Python — чтение и доработка скриптов, работа с API, автоматизация типовых задач.
• Опыт работы с данными из реляционных БД, API и файлов.
• Понимание принципов подключения и работы с Microsoft SQL Server и PostgreSQL.
• Базовые навыки Git и Linux, умение читать логи, находить причины ошибок и фиксировать выполненные действия.
• Готовность изучать новые инструменты, самостоятельно разбираться в задачах и делиться знаниями с командой.
• Интерес к ИИ-инструментам и готовность использовать ИИ-ассистентов для диагностики, написания SQL и подготовки документации с обязательной проверкой результатов и соблюдением правил доступа к данным.

Что предлагаем:

• Пятидневная рабочая неделя с 09:00 до 18:00
• Возможность профессионального роста;
• Возможность приобретать туры с индивидуальной скидкой;
• Обучение английскому языку за счет компании;
• Комфортабельный офис Жарокова-Аль-Фараби;
• Интересная и насыщенная корпоративная жизнь;
• Обучение от компании.

Роль стоит на стыке бизнеса и разработки: специалист понимает, как реально устроены закупочные процедуры, и собирает решение собственными руками с помощью AI-инструментов, не дожидаясь выделенной команды разработки.

Ключевая ценность — скорость проверки гипотез и качество постановки задачи, а не промышленный код.

Ключевая задача — быстро превращать задачи закупочного блока в работающие AI-автоматизации и прототипы.

Промышленную реализацию подтверждённых решений выполняет продуктовая команда — специалист передаёт ей проверенный работающий прототип и понятные требования.

Обязанности

• разработка и внедрение сквозных AI-автоматизаций под задачи закупок: от ИИ-ассистентов до генераторов документов на базе LLM
• быстрое прототипирование решений (no-code/low-code, API, n8n) для проверки гипотез на реальных данных с доведением до состояния «можно показать заказчику»
• обработка закупочной документации спецификой 44-ФЗ / 223-ФЗ с помощью нейросетей: ТЗ, договоры, коммерческие предложения, реестры
• написание промптов, шаблонов и инструкций, обеспечивающих стабильный результат при работе с неструктурированными данными (сканы, дубли)
• самостоятельная аналитика данных закупок (спенд-анализ, цены, сроки) и перевод бизнес-требований в технические постановки задач
• развёртывание работающих прототипов во внутренней инфраструктуре или контейнерах (Docker, VPS), базовая работа с логами и окружениями
• контроль качества моделей: сбор тестовых выборок, расчёт доли корректных ответов, закладывание архитектуры с учётом ошибок LLM (human-in-the-loop)
• формализация требований, защита решений перед бизнесом и передача подтверждённых прототипов команде разработки для вывода в продуктив.

Требования

• практический опыт создания работающих AI-решений (на больших объемах данных), уверенное владение промпт-инжинирингом и интеграциями по API в области гос.закупок, тендеров, снабжении в крупных компаниях
• опыт в гос.закупках, тендерах или снабжении от 2 лет. Глубокое понимание процессов end-to-end (от потребности до приёмки) и специфики ЭТП
• навык быстрой сборки автоматизаций через no-code/low-code платформы без привязанности к первому варианту решения
• умение работать с «грязными» данными, выгрузками из разных систем, Excel / Google Sheets; базовый SQL для самопроверки гипотез
• способность отличить работающий прототип от сырого демо: знание границ применимости LLM и того, что нельзя выпускать в эксплуатацию
• базовые навыки эксплуатации: запуск сервисов в Docker/VPS, работа с секретами, чтение логов (промышленная разработка и архитектура не требуются)
• системное мышление для самостоятельного поиска точек реального эффекта от внедрения AI и отсечения нерелевантных задач
• сильное техписательство: умение упаковывать сложные решения в понятную бизнесу документацию, схемы и презентации
• ориентация на измеримый результат: способность посчитать эффект автоматизации в часах, деньгах или доле сокращённых ошибок.

Условия

• комфортный современный офис в Москве
• график работы – офис
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• 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

Привет! Я Антон, отвечаю за платформенные команды в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

Ищу тимлида в команду BI. Несмотря на название, это скорее инженерная BI-платформа, чем бизнесовая команда. Задача ребят — сделать так, чтобы аналитики и бизнес получали нужные данные и инструменты быстро, стабильно и с понятным качеством.

В зоне команды много разных систем: realtime-аналитика, CDC из основной MySQL-базы, ETL и витрины данных, ClickHouse и Greenplum, калькулятор результатов A/B-экспериментов, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы.

Сейчас у нас сразу несколько больших инженерных изменений: перенос realtime-аналитики на новый стандартизированный пайплайн, переход с RabbitMQ на Kafka, запуск CDC и обогащения событий в проде, развитие калькулятора A/B-тестов и системы расчёта зарплат поддержки.

В команде пять человек: три data-инженера, DWH-архитектор и BI-аналитик. Тебе предстоит быть их пипл-менеджером и отвечать за то, как команда проходит через эти изменения.

Работаем почти полностью удалённо. Регулярно встречаемся на онлайн-стендапе, иногда выбираемся куда-нибудь вместе, но обязательных офлайн-встреч нет.

Технологии

• Python — основной язык команды. На нём пишем большую часть сервисов и внутренних инструментов, которые сами поддерживаем.

• TypeScript — используем для сервисов, которые выходят за пределы команды, например админки и MCP-серверов.

• SQL — работаем с ClickHouse, Greenplum и MySQL.

• ClickHouse — realtime-аналитика, маркетинговые данные, затраты рекламных агентств и реплики витрин.

• Greenplum — ETL и формирование витрин по нескольким доменам данных.

• Kafka — стриминг аналитических событий и CDC.

• Debezium — CDC из основной MySQL-базы компании.

• Airflow 3 — оркестрация ETL-процессов.

• OpenMetadata — метаданные объектов баз данных и бизнес-глоссарий сущностей и метрик.

• Metabase — BI-инструмент.

• Есть немного легаси на PHP и Java, но новые решения на них не пишем.

Зачем тебе к нам

• Определять, какой будет BI-платформа Профи.ру дальше. Команда создаёт инфраструктуру и инструменты, которыми пользуются аналитики и бизнес. У тебя здесь большая зона технического влияния: от принципов доставки и хранения данных до того, как устроены ключевые витрины и доступ к ним.

• Прийти в момент, когда можно заметно изменить архитектуру. Мы переводим realtime-аналитику на новый пайплайн, переезжаем с RabbitMQ на Kafka, запускаем CDC и near-realtime-обогащение событий. Многие важные решения ещё предстоит принять и довести до продакшена.

• Работать с платформой целиком, а не с одним её слоем. В одной команде сходятся стриминг, ETL, ClickHouse и Greenplum, A/B-инфраструктура, метаданные и внутренние сервисы. Можно влиять на полный путь данных — от появления события в продукте до момента, когда аналитик или бизнес получает на его основе ответ.

Чем предстоит заниматься

• Быть пипл-менеджером для команды: работать с тремя data-инженерами, DWH-архитектором и BI-аналитиком.

• Провести команду через миграцию на новый пайплайн realtime-аналитики: перенести отправку событий и помочь перевести пользователей данных на новые структуры в ClickHouse.

• Перевести стриминговую аналитику с RabbitMQ на Kafka.

• Довести до продакшена CDC из основной MySQL-базы и near-realtime-обогащение аналитических событий.

• Развивать калькулятор результатов A/B-экспериментов: у аналитиков накопился запрос на существенные изменения в этом инструменте.

• Развивать систему расчёта зарплат поддержки, сделать расчёты прозрачнее и обеспечить отображение оплачиваемых событий в реальном времени.

• Поддерживать и развивать платформу данных: ETL и витрины, ClickHouse и Greenplum, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы команды.

• Вместе с командой разбираться в логике ключевых витрин и следить за качеством и своевременностью предоставления данных.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

• Хорошая база в data engineering. В команде сильные самостоятельные инженеры, поэтому не нужно быть главным техническим экспертом. Но важно говорить с ребятами на одном языке, уверенно обсуждать пайплайны, ETL, хранилища и стриминг, вместе принимать решения.

• Опыт проектирования и развития data-платформ. Уметь видеть систему целиком, задавать правильные вопросы, замечать риски и помогать команде разбирать сложные технические развилки.

• Понимание realtime- и near-realtime-сценариев. В работе много стриминга, CDC и доставки событий, поэтому пригодится опыт с Kafka, ClickHouse, Debezium или похожими технологиями.

• Умение вести технические обсуждения и принимать решения в условиях неопределённости. Здесь не всегда будет один очевидный путь: важно уметь сравнивать варианты, объяснять выбор и договариваться с сильными инженерами.

• Готовность быть пипл-менеджером команды. В подчинении будут data-инженеры, DWH-архитектор и BI-аналитик, поэтому важно уметь держать общий фокус команды, помогать людям развиваться и выстраивать рабочее взаимодействие.

Что мы за это предлагаем

• Пересмотр зарплаты и грейда дважды в год — держим уровень рынка или выше.

• Опционы тем, кто круто себя проявит.

• Полный день со свободным графиком: классный офис в Москве или удалёнка. Рабочее время не контролируем.

• 100% ДМС в лучших клиниках России и СНГ — со стоматологией и лечением онкологии.

• Технику для работы — ноутбук на Mac или Windows и всё, что понадобится. Включая подписки на AI-инструменты.

• Обучение: оплатим профильные курсы, конференции и митапы. Проводим крутые хакатоны и тренинги.

• Скидку на Профи.ру — компенсируем до 3450 рублей gross от стоимости заказа.

• Книги: электронная библиотека «Альпины» и книжная полка в офисе.

• Завтраки в офисе: запеканки, каши, лосось с авокадо, круассаны и другая вкуснятина :)

• Вечеринки, которые сложно назвать корпоративом: покоряем горнолыжные склоны, устраиваем фестивали, собираемся в разных городах.

• Плюшку на выбор каждый месяц — компенсируем 50% стоимости, до 6900 gross рублей: спорт, психотерапия, массаж, check-up, коворкинг, няня или сиделка, парковка у офиса, обустройство рабочего места, мед. услуги вне ДМС или ДМС для родственника.