Тимлид / Техлид — свежие вакансии

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

#вакансии_devhunt #vacancy_devhunt #it_devhunt #project_devhunt #python_devhunt #инженер_devhunt #angular_devhunt #1c_devhunt #ml_devhunt #sa_devhunt #frontend_devhunt #go_devhunt #qa_devhunt #reverse_devhunt #rendering_devhunt #designer_devhunt #android_devhunt #devsecops_devhunt #net_devhunt #platformer_devhunt #vue_devhunt #node_devhunt #systemanalyst_devhunt #ux_devhunt #devops_devhunt #flutter_devhunt #dart_devhunt #fullstack_devhunt

🟣 Инженер внедрения (https://lnkd.in/ebu5f4xt)

▫️ Формат работы: Москва.

▫️ Писать в тг @Mary_Bnkh

🟣 Infrastructure Engineer (https://lnkd.in/dBsf7FFx)

▫️ Формат работы: офис Москва

▫️ Писать в тг @lishersh

🟣 DBA (https://lnkd.in/dHNb868F)

▫️ Формат работы: удалено

▫️ Писать в тг @nadzeya_recruiter или @Marii_Zhdanova

🟣 Tech Lead (Node.js · NestJS) (https://lnkd.in/eAifw6P6)

▫️ Формат работы: удалено

▫️ Писать в тг @hiring_machine или @maureymorski

Наши соц-сети:

Сайт https://devhunt.ru/

LinkedIn https://lnkd.in/ez_PWz3g

Вакансии https://lnkd.in/expgPH5G

Просмотр информации C2PA

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

Наша команда работает над созданием единой модели данных и ролевой модели аналитической платформы для управления эффективностью организации. Данное решение позволит формировать стратегию и ставить цели, планировать, прогнозировать и контролировать исполнение планов, рассчитывать премии сотрудников.

Решение предназначено для более 10 тысяч пользователей, содержит сотни сервисов и десятки терабайт данных. Мы разрабатываем ядро аналитической платформы – общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты для аналитиков в части реализации бизнес-логики.

Целевой технологический стек: React, Java, Python, JavaScript, ClickHouse, GreenPlum, Spark, PostgreSQL, k8s, Apache SuperSet, а также ряд собственных готовых решений Сбера.

Задачи:

• брать на себя ответственность за:

- достижение бизнес и ИТ целей продукта

- технологическую составляющую продукта и его развитие

- техническое состояние, надежность и стабильность работы систем

• разработка и исполнение ИТ стратегии развития продукта
• повышение эффективности процессов разработки, тестирования, внедрения и сопровождения
• прототипирование решений и подходов
• планирование и контроль достижения целей
• выстраивание взаимодействия с кросс-командами, выявление и устранение проектных и кросс-проектных ИТ рисков
• коммуникация с командами и формирование видения целевой архитектуры
• cсинхронизация команд в части подходов, видения и стандартов проектирования и разработки
• выявление ИТ рисков и организация мероприятий по их митигации
• управление техническим долгом
• подбор, развитие компетенции сотрудников, управление их мотивацией и карьерными треками.

Мы ожидаем:

• опыт разработки или внедрения ПО от 5х лет в роли архитектора или руководителя команды в условиях взаимодействия с несколькими смежными командами
• опыт разработки концептуальной, логической и физической моделей функциональной, технологической архитектуры, архитектуры данных, архитектуры приложения аналитической системы (Big Data, Data Mining, Machine Learning, GreenPlum, MDM)
• опыт работы с классическими BI-системами (Tableau, QlikView, SAP BW, Hyperion, Cognos) или open-source решениями (Superset) или российскими BI-решениями
• опыт описания взаимодействия компонентов (Apache Airflow, Kafka cluster, Spark, хранилище данных).
• опыт создания шаблонов проектирования IT архитектуры по доменам архитектуры данных, архитектуры приложений, технологической архитектуры, архитектурных принципов в соответствии стандартам и рекомендациям методологии TOGAF для формирования единого подхода в архитектуре
• опыт руководства командой от 10 чел
• опыт внедрения AI PDLC – использования AI на разных шагах и этапах производственного процесса.

Мы предлагаем:

• конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
• масштабные и интересные задачи в agile команде
• ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
• дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм
• обучение и тренинги

профессиональный и позитивный коллектив.

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

В кластере несколько продуктов для расчетов результативности сотрудников банка:

• Сервисы расчета результативности (от расчета показателей в КПЭ до учета этих данных в премии сотрудника)
• AI-Ассистент для консультации сотрудников продающих ролей по статусу учета продаж сотрудника в результативности
• Сервисы ведения и рекомендаций финансовых целей для руководителей ТОП-600
• Расчета стоимости встреч в Jazz
• Сервисы ведения продуктовых атрибутов B2C, B2B для ведения расчетов финансовых показателей на единой модели данных платформы FinAl

По тех теку решения делятся на:

• Greenplum, Hadoop - ежедневный учет продаж физической сети банка (соблюдений критериев мотивации)
• PHP и Java - расчет сводных коэффициентов результативности для целей премирования
• собственная платформа ЕРМ - конструктор методик премирования, связи с моделями планирования (бизнеса, численности).

Команда кластера 50 человек, распределена на 3 города: Москва, Нижний Новгород и Воронеж.

Задачи ИТ Лидера:

• определение целевой архитектуры решений кластера, как части ЕРМ платформы, обеспечивающей автономные бизнес процессы на базе AI
• контроль соответствия, разрабатываемого ПО архитектурным требованиям, технический и архитектурный контроль процессов разработки систем
• разработка и исполнение ИТ стратегии развития продукта
• формирование дорожных карт инициатив
• подбор, развитие компетенции сотрудников, управление их мотивацией и карьерными треками;
• выстраивание взаимодействия с кросс-командами, выявление и устранение проектных и кросс-проектных ИТ рисков
• управление бюджетами проектов.

Мы ожидаем:

• опыт разработки ПО от 5 лет в роли архитектора или руководителя команды разработки
• опыт подбора, управления, развития и удержания IT-команд от 30 человек
• опыт управления сложными высоконагруженными или критичными для бизнеса информационными системами, желательно в банковском или финансовом секторе
• опыт формирования целевой архитектуры продукта и управления ее реализацией практический опыт построения AI-native решений: понимание того, как перестраивать архитектуру и процессы разработки с учетом применения AI, а не просто добавлять AI-функциональность в существующий продукт
• понимание современных подходов к использованию генеративного AI, LLM, AI-агентов, RAG, ML/AI-пайплайнов, MLOps/LLMOps и принципов интеграции AI в корпоративные системы.

Будет плюсом

• опыт работы с классическими BI-системами (Tableau, QlikView, SAP BW) или open-source решениями (Superset) или российскими BI-решениями
• опыт проектирования, построения и внедрения информационно-аналитических систем, ETL, DWH и BI решений
• опыт разработки систем бюджетирования, планирования или бизнес-анализа.

Мы предлагаем:

• конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
• масштабные и интересные задачи в agile команде
• комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home
• ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
• обучение и тренинги · Профессиональный и позитивный коллектив.

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
• проектирование архитектур моделей и нейросетей;
• написание, обучение и отладка моделей;
• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
• управление ожиданиями, приоритизация задач;
• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
• полис добровольного медицинского страхования;
• предоставление платного жилья для иногородних;
• гарантия профессионального роста;
• амбициозная, проектно-ориентированная команда;
• командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
• карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.

Наш департамент развивает экосистему внутренних и внешних цифровых сервисов компании: от корпоративного портала и личных кабинетов до ЭДО, сервисных и партнерских решений.

Мы создаём и поддерживаем цифровые продукты для сотрудников, клиентов и партнёров, а также развиваем образовательные и маркетинговые платформы (стажировки, мероприятия, конференции).

Чем предстоит заниматься:

• проектировать и валидировать архитектурные решения;
• улучшать производительность как Backend, так и клиентских приложений;
• строить эффективные процессы внутри команды;
• проводить код-ревью;
• участвовать в развитии продукта и взаимодействовать с бизнесом;
• работать с инфраструктурой и эксплуатацией;
• работать со смежными командами;
• обеспечивать высокое качество выполняемых командой работ.

Мы ожидаем от будущего члена команды:

• опыт управления командой разработки на Python от 5 лет (Python 3.5+);
• опыт работы с современными фреймворками (Django, FastAPI);
• опыт проектирования архитектуры;
• базовый опыт разработки на Frontend (мы используем React и TypeScript);
• опыт работы DevOps в эксплуатации, Kubernetes;
• понимание принципов и процессов промышленной разработки ПО;
• ответственность, самостоятельность и проактивная позиция, стратегическое мышление;
• способность эффективно общаться с различными заинтересованными сторонами.

Ищем опытного управленца, который будет совмещать задачи технического развития направления 1С.

Задачи:

• Управление командой 1С: постановка задач, приоритизация, контроль сроков и качества.
• Планирование и развитие направления 1С, управление бэклогом и проектами.
• Взаимодействие с бизнесом и перевод бизнес-задач в технические решения.
• Проработка архитектуры и контроль качества технических решений.
• Координация работы с внутренними командами и внешними подрядчиками.
• Участие в решении сложных технических вопросов и анализе проблем производительности.

Технические требования:

• Хорошее понимание архитектуры платформы 1С:Предприятие 8.3.
• Базовые+ навыки администрирования кластера серверов 1С.
• Базовые+ навыки работы с MS SQL Server.
• Базовые+ навыки программирования на платформе 1С и способность самостоятельно разбираться в коде.
• Понимание принципов интеграции 1С с внешними системами.
• Понимание вопросов производительности и диагностики проблем 1С.

Будет плюсом:

• Опыт работы с типовыми конфигурациями 1С:УТ, 1С:ЗУП, 1С:Бухгалтерия, 1С:Документооборот, БИТ.ФИНАНС.
• Опыт оптимизации 1С и MS SQL.
• Опыт управления подрядчиками и крупными проектами.

Главное: нам нужен не только менеджер и не только технический специалист, а человек, который понимает 1С на техническом уровне и при этом умеет управлять людьми, задачами и развитием направления.

Условия:

• Офис на Среднем проспекте В.О. (Возможность гибридного формата)
• Оформление по ТК (срочный договор с пролонгацией каждый год).
• ДМС со стоматологией через полгода работы.
• Начало дня с 10:00(8 часовой рабочий день).

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать AppSec платформу, через которую проходят все релизы банка;
• Технически лидировать команду инженеров, работать с ними как наставник и ментор;
• Подготавливать технические решения, декомпозировать требования, оценивать трудозатраты и риски;
• Глубоко погружаться в специфику продукта и бизнес-процессы вместе с инженерами команды;
• Принимать архитектурные решения и нести ответственность за их качество и устойчивость;
• Обеспечивать высокую доступность, масштабируемость и отказоустойчивость разработанных решений;
• Проектировать и разрабатывать микросервисы на Go/python, которые обеспечивают работу продукта речевой аналитики и его компонентов;
• Работать с большими объёмами данных, очередями, API ML-моделей и инфраструктурой.

Что мы ожидаем

• Опыт управления командой разработки;
• Опыт коммерческой разработки на языке Golang от 3-х лет;
• Опыт построения высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;
• Понимание микросервисной архитектуры и паттернов проектирования;
• Умение проектировать, обсуждать и защищать архитектурные решения;
• Придерживаетесь системного подходав работе с людьми (мотивация, развитие, адаптация).

Что мы предлагаем

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI;
• Удаленный или офисный формат работы;
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного;
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр;
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий;
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины;

Команда занимается сбором качественных данных, которые принципиально важны для обучения передовых моделей ИИ.

Задачи

• Определять техническую стратегию и целевую архитектуру системы.
• Проектировать системы, готовые к масштабированию от миллионов до миллиардов сущностей: горизонтальное масштабирование, шардирование, геораспределение.
• Принимать ключевые технологические решения: выбор стека, стратегии хранения, архитектурные паттерны (event-driven, CQRS и др.).
• Проектировать end-to-end пайплайны: URL discovery → fetch → parse → deduplicate → store → deliver.
• Писать код самых сложных и критичных компонентов: планировщик обхода, URL-фронтир, дедупликация, проводить performance engineering: профилирование, нагрузочное тестирование, устранение bottleneck-ов.
• Оптимизировать прокси-инфраструктуру и маршрутизацию трафика на глобальном уровне, исследовать и внедрять новые технологии: HTTP/3, QUIC, eBPF, io_uring для максимизации throughput, разрабатывать стратегии оптимизации стоимости инфраструктуры (FinOps).
• Руководить командой из 3–6 инженеров: планирование, декомпозиция, приоритизация, формировать и поддерживать технические стандарты: Code Review, coding guidelines, архитектурные ADR, менторить разработчиков, проводить 1-1, помогать в профессиональном развитии, взаимодействовать с потребителями данных и смежными командами для планирования roadmap.

Требования

• Знание Python и Go.
• Коммерческий опыт разработки на Python и Go от 7 лет, из них не менее 2 лет в роли техлида/тимлида.
• Экспертиза в проектировании распределённых высоконагруженных систем (миллионы RPS, петабайты данных).
• Глубокое понимание сетевого стека: TCP/UDP, HTTP/1.1/2/3, TLS, DNS, QUIC.
• Практический опыт построения масштабных систем краулинга или аналогичных data acquisition систем.
• Экспертиза в асинхронном и параллельном программировании.
• Опыт проектирования микросервисной и event-driven архитектуры.
• Опыт работы с Kafka, Redis, PostgreSQL, ClickHouse (или аналогами).
• Уверенное владение Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD.
• Опыт работы с облачными платформами.
• Навыки глубокого troubleshooting: tcpdump, strace, perf, eBPF-инструменты.
• Опыт управления командой: планирование, Code Review, менторинг, 1-1, найм.

Будет плюсом

• Знание Rust или C++ для написания высокопроизводительных компонентов.
• Опыт работы в компаниях с масштабным краулингом (поисковые системы, data aggregators).
• Опыт работы с io_uring, eBPF, zero-copy networking.
• Опыт построения геораспределённых систем.
• Опыт применения ML для оптимизации crawl-стратегий (приоритизация, фильтрация, классификация).
• Публичные выступления, статьи.

Условия и бенефиты

• Крупнейшее DS\&AI community — более 600 DS-специалистов банка.
• Дайджест о самых последних разработках в области DS\&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.
• Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций.
• Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис.
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• Бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров.
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

FORREST — IT-компания из Твери, специализируемся на разработке white-label платформ, современных мобильных и веб-приложений для B2B-сегмента (инсорсинг).

Мы ищем ответственного, сообразительного и опытного Lead Frontend разработчика, который будет сочетать руководство командой с самостоятельной разработкой.

Чем предстоит заниматься

• Руководить Frontend-командой (2 человека) и развивать её
• Формировать технические стандарты, участвовать в архитектурных решениях и управлении техдолгом
• Оценивать эффективность команды: проводить 1:1, code review, технические разборы, собирать обратную связь
• Взаимодействовать с РП, бизнесом, продуктовой командой и командой Backend-разработки
• Участвовать в планировании, оценке сроков и управлении рисками
• Самостоятельно писать код

Что мы ждём от кандидатов

• Опыт Frontend-разработки — от 5 лет
• Опыт управления командой — от 2 лет
• Уверенное знание JavaScript и практический опыт с React
• Понимание Frontend-архитектуры, качества, производительности и тестирования
• Практическое умение оценивать эффективность команды и управлять командными показателями
• Развитые коммуникационные навыки, опыт общения с бизнесом и РП
• Умение объяснять сложные технические вопросы простым языком

Будет преимуществом

• ​​​​​​​​​​​​​​Использование AI-агентов и современных Frontend-инструментов
• Опыт работы с дизайн-системами и компонентными библиотеками
• Опыт запуска проектов с нуля

Технологический стек

• ​​​​​​​​​​​​​​TypeScript, ES6+
• React, React Query, React Router
• Material UI
• Figma, адаптивная вёрстка (Bootstrap / медиазапросы)
• Понимание принципов проектирования и разработки REST API
• Знание принципов работы backend и СУБД
• Git и системы контроля версий

Что важно в работе

• ​​​​​​​​​​​​​​Навыки разбора и анализа чужого кода
• Выявление и устранение ошибок
• Оптимизация существующего кода
• Умение работать в команде: взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими специалистами
• Участие в обсуждении требований и решений

Условия

• ​​​​​​​​​​​​​​Сотрудничество по договору ГПХ с ИП или самозанятым
• Оплачиваем отпускные и компенсируем налог
• Вознаграждение — по результатам собеседования
• Full time на проекте, 5/2, с 09:00 до 18:00
• Полностью удалённая работа (для кандидатов из Твери — гибрид)
• Предоставляем рабочий ноутбук при необходимости
• Возможности для обучения и повышения квалификации

Наша команда строит Единую агентскую платформу.

Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность.

В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка.

Примеры направлений, которыми мы занимаемся:

• SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge;
• Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов;
• AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов.

Обязанности

• Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов
• обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)
• MLOps и Data Management: Организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга)
• развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge
• Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды.

Требования

• Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM
• Опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты)
• инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных.
• LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS)
• Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов
• Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии.

Будет плюсом

• Активный профиль на GitHub с качественным кодом
• достижения (медали) на Kaggle
• участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP.

Условия

• комфортный современный офис - м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
• 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
• корпоративная пенсионная программа.

Senior/Lead Руководитель разработки (Python / AI & LLM / RAG / Управление командой)

Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц.

Грейд: Senior / Lead.

Загрузка: Full-time.

Срок привлечения: 3 месяца с возможностью пролонгации.

Формат: Удалённо.

Часовой пояс: UTC+3 (МСК).

Локация/Гражданство: РФ, РБ / РФ, РБ.

О проекте: ИТ-компания, разрабатывающая разноплановые проекты с фокусом на AI/LLM-решения, интеграции и высоконагруженные сервисы.

Ищем Senior/Lead руководителя разработки, который сочетает сильную техническую экспертизу в Python и AI-стеке с навыками управления командой. Это роль для лидера, который не только проектирует архитектуру и пишет код, но и развивает команду, выстраивает процессы и способен объяснить сложные технические концепции простым языком.

Ключевые задачи:

Управление и процессы:

• Руководство группой backend-разработки (от 3 человек).
• Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов.
• Проведение качественного Code Review.
• Обеспечение оптимального взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями (AI/ML, Data, Product).

Архитектура и разработка (Hands-on):

• Проектирование технической архитектуры решений и сервисов.
• Выполнение задач по разработке: проектирование и написание кода.
• Участие в разработке технической документации и формировании архитектурных стандартов.

Обязательные требования (Hard Skills):

Опыт и управление (КРИТИЧНО!):

• Опыт разработки не менее 5 лет.
• Опыт руководства группой разработчиков от 3 человек.
• Умение разбивать большую задачу на подзадачи и распределять их.

Python и Web (КРИТИЧНО!):

• Python 3.11+: уверенное владение ООП, современными паттернами, асинхронным программированием (asyncio), строгой типизацией (typing).
• Web-разработка: FastAPI и Pydantic (v2): создание асинхронных API, валидация/сериализация данных, генерация OpenAPI-документации.

AI и LLM (КРИТИЧНО!):

• Проектирование агентных сценариев на LangGraph.
• Интеграция с OpenAI-совместимыми API (OpenAI, Azure, локальные LLM через vLLM/Ollama).
• Практическое применение Structured Outputs (JSON/Pydantic-схемы, function calling, tool use).
• Опыт построения RAG-пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, reranking, гибридный поиск).

Базы данных и векторный поиск:

• PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами, использование SQLAlchemy 2.0 / Tortoise / asyncpg.
• Векторные хранилища: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma (выбор эмбеддингов, настройка индексов HNSW/IVFFlat, фильтрация по метаданным).

Инфраструктура, данные и CI/CD:

• Docker и Docker Compose, понимание принципов оркестрации (Kubernetes).
• Работа с асинхронными очередями: Redis, Celery, ARQ, Kafka, RabbitMQ.
• Настройка пайплайнов в GitLab CI/CD, линтинг (ruff, mypy), автоматизированные тесты.
• Работа с данными: обработка JSON, TOML, DAT, CSV; извлечение информации из PDF, парсинг DXF-чертежей.

Тестирование:

• Unit- и интеграционные тесты (pytest, pytest-asyncio), мокирование внешних AI-API.

Требования Soft Skills и прочее:

• Уверенное владение Linux (уровень выше базового, без задач DevOps).
• Навык объяснять сложные технические проблемы простым и понятным языком.
• Опыт публичных выступлений: конференции, митапы и другие профильные мероприятия.
• Работа в гибких и гибридных методологиях (Agile/Scrum).

Яндекс Путешествия — сервис, который помогает спланировать поездку за несколько минут: подобрать билеты, отель или апартаменты, почитать отзывы и оплатить всё картой. Мы лидируем среди сервисов бронирования отелей в России, и наша команда делает сервис командировок для бизнеса: сейчас — для малого и среднего, в перспективе — для крупного. Мы нацелены через пару лет стать номером один на рынке командировок в России. Сейчас мы ищем тимлида в кросс-функциональную команду из 6–7 человек.

Стек: Kotlin, Java 21, Spring, Spring Data JDBC, YT, PostgreSQL, YDB, Topics, gRPC.

People management

Вам предстоит руководить кросс-функциональной командой из 6–7 разработчиков (примерно 50/50 — уровня мидл/сеньор). Вы будете отвечать за деливери команды, оценку и развитие инженеров.

Product management

В тесном сотрудничестве с продакт-менеджером вы начнёте выстраивать стратегию развития продуктового стрима и превращать её в крутые фичи. Вам предстоит серьёзно погрузиться в контекст бизнеса и продукта, быть ориентированным на результат и искать баланс между быстрой поставкой ценности и высоким качеством технических решений. Некоторые ключевые проекты вы будете вести самостоятельно — от написания ADR до эксплуатации в проде.

Process management

В ваши задачи войдёт управление процессами в команде и вокруг неё: от настройки SDLC и управления технической квотой до организации кросс-командного (с другими командами Путешествий) и кросс-функционального (с поддержкой, коммерцией и маркетингом) взаимодействия. Предстоит ориентироваться на метрики, выдвигать и проверять процессные гипотезы, обеспечивать понятные правила игры для своей команды.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Больше года руководили командой разработки: наём, увольнение, развитие сотрудников
* Больше шести лет занимались коммерческой разработкой в продуктовой команде на JVM-стеке
* Проектировали распределённые и транзакционные системы
* Готовы работать в гибридном формате из Москвы, Санкт-Петербурга или Екатеринбурга
* Умеете принимать технические решения с учётом сроков и продуктовых целей
* Готовы лично погружаться в архитектуру, код и сложные production-проблемы
* Способны нести ответственность за результат команды и готовы заранее поднимать риски

Ищем Senior Backend Developer в команду компании — технологическая платформа для управления строительством. Мы создаём автономного координатора строительного проекта, который помогает управлять проектом по факту, а не только по плану, и заменяет собой разрозненные
таблицы, мессенджеры и совещания.

Продукт объединяет всех участников строительства в единую цифровую среду, автоматизирует контроль сроков, качества и исполнения работ, помогая управлять проектом в режиме реального времени.

Важно: сейчас мы ищем сильного Senior разработчика с опытом тимлидом, который готов активно участвовать в разработке «работать руками», брать на себя техническое лидерство.

Проект: микросервисная архитектура, event-driven архитектура, Golang, PostgreSQL

• Создание и управление процессами разработки: постановка задач, планирование спринтов или рабочих процессов, внедрение действенных практик

• Организация работы в стримах, DevOps и QA: оптимизация взаимодействия между командами, внедрение CI/CD, мониторинг и управление качеством

• Архитектурные решения: приемка архитектуры решения (ADR, паспорта сервисов) от архитектора, контроль реализации в коде, эскалация расхождений

• Системная архитектура: участие в проектировании, развитии сервисов и взаимодействий

• Взаимодействие с подрядчиками: отчетность, управление качеством, контроль соблюдения стилистики кода, контрактов API и SLA.

• Опыт коммерческой разработки на Go от 5 лет;
• Опыт работы тимлидом;
• Опыт участия в проектировании архитектуры сервисов;
• Опыт проведения code review и технического менторства;
• Опыт разработки и сопровождения сервисов с нагрузкой от 5000 RPS или опыт работы с большими данными (производительность, надежность, критичность, оbservability).

• Официальное трудоустройство с первого дня
• Конкурентная заработная плата, обсуждаемая индивидуально
• Испытательный срок — 3 месяца
• 8-часовой рабочий день, начало в 10:00–11:00 (МСК). Рассматриваем кандидатов с разницей до ±4 часов. Формат работы — удаленный или гибридный
• ДМС с первого месяца работы
• Компенсацию профильного обучения
• Аккредитованная IT-компания (Минцифры РФ). Продукт уже прошел пилоты на крупных строительных проектах
• Сильную инженерную команду с опытом реализации федеральных проектов
• Продукт высокого технологического уровня с амбициозной задачей — не MVP, а платформа, способная изменить подход к управлению строительством

В рамках роли вы сможете:

• Влиять на архитектуру и развитие ключевых компонентов продукта
• Тесно взаимодействовать с основателями, продуктовой и технической командами
• Работать с высоким уровнем автономии и выстроить направление практически с нуля

При отклике, пожалуйста, укажите ваш опыт релевантный вакансии!

Привет! Это команда корзины и чекаута Ozon fresh.

Мы отвечаем за сбор, валидацию и агрегацию данных для рендера корзины и чекаута. Храним настройки отображения и сессии пользователей. Активно используем BDUI. Координируем интеграции по созданию заказа, резервированию стоков и созданию платежа. Считаем минимальные чеки и способы доставки. В нашей команде 5 backend-разработчиков и 1 QA-инженер.

Наш стек:

• Go, Redis, Kafka, PostgreSQL

Нам важно:

• Умение ставить цели и достигать их через командную работу.
• Умение управлять процессами и знание способов повышения их эффективности.
• Опыт руководства командой из 4–6 инженеров разной специализации.
• Системный подход к работе с людьми: мотивация, развитие, адаптация.
• Готовность погружаться в код.
• Знание Go и основных паттернов проектирования кода и систем.
• Опыт продуктовой разработки.

• Встроить в корзину и чекаут доставку по клику и возможность дозаказа товаров.
• Отказаться от части экранов во флоу оформления заказа.
• Реализовать новые промо- и игровые механики.
• Поддержать новый способ оплаты.

• Оптимизировать граф вызовов.
• Увеличить покрытие E2E-тестами.
• Уменьшить сложность и связанность пайплайнов и шагов.