2b:I[349676,["/_next/static/chunks/02vz48n8cwap-.js","/_next/static/chunks/0sionvc70biiq.js","/_next/static/chunks/3bygfz22w3i0w.js","/_next/static/chunks/3wpd2zkry5i8e.js","/_next/static/chunks/2ade0au5754aq.js","/_next/static/chunks/3jel_17z3a0ij.js","/_next/static/chunks/3d86yrwyuv975.js","/_next/static/chunks/1n1mxr3-c_w0c.js","/_next/static/chunks/34vs1gv113pnw.js","/_next/static/chunks/3v10_jx71pfon.js","/_next/static/chunks/1q9odia-s2_9l.js","/_next/static/chunks/2vrifspa7ucw5.js","/_next/static/chunks/0-qjmc7xa-77s.js","/_next/static/chunks/1xz2em9vwytgs.js","/_next/static/chunks/2tz46qsvdi4_s.js","/_next/static/chunks/0pj1uxlo662q1.js","/_next/static/chunks/2z2g8k34h_0u1.js","/_next/static/chunks/0eownduo8if6q.js","/_next/static/chunks/0o4cgbos3-_ll.js","/_next/static/chunks/4200ca8sor758.js","/_next/static/chunks/3-_4lshzcl0_b.js","/_next/static/chunks/1ki-susjhwxg5.js","/_next/static/chunks/3ody5wwiin-qp.js","/_next/static/chunks/1lrsvom8c5an3.js","/_next/static/chunks/1pg9b9s_o-pkl.js","/_next/static/chunks/2var-d5nnd5s-.js","/_next/static/chunks/29-j_je2zap9l.js","/_next/static/chunks/0l5b9tfk248iz.js","/_next/static/chunks/3tz_yh5n5pls7.js"],"default"] 28:["$","script",null,{"type":"application/ld+json","dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"{\"@context\":\"https://schema.org\",\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Главная\",\"item\":\"https://www.workaem.com\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Вакансии\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Вакансии SQL\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs/s/sql\"}]}"}}] 2c:T1e3b,Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных. Под последний тип исследований мы ищем лида направления. Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера. Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Задачи: • разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории • проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат • выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных • получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования • документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды) • взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов. Требования: • опыт работы в роли исследователя в данных от 2х лет • знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации • владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов • опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики • опыт работы с системами событийной аналитики • понимание BI-систем • коммуникативные и аналитические навыки • умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения • умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент. Простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбыткоминформации. Будет плюсом: • опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata • знания в области математической статистики и машинного обучения • нзание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных. Наш технологический стек: • Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter • Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI; оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join) • ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib; классификация, сегментация/кластеризация • оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP; matplotlib/seaborn для визуализации • LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных. Условия: • комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская • офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19 • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • 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.2d:T3207,

Agrobank — один из крупнейших банков Узбекистана и ключевой участник национальной финансовой системы.

Мы активно развиваем цифровые продукты и технологическую экосистему банка, создавая удобные, стабильные и безопасные сервисы для миллионов физических и юридических клиентов.

Наша IT-платформа ежедневно обрабатывает миллионы транзакций, а высоконагруженные сервисы работают с нагрузкой 10 000+ RPS. Сейчас мы масштабируем архитектуру, развиваем микросервисный подход и усиливаем инженерные команды.

Ищем Java Team Lead, который возьмёт техническое лидерство над командой, будет влиять на архитектуру решений и поможет развивать Java-направление внутри Agrobank.

Наши технологические достижения

сотни микросервисов в production;
высоконагруженная инфраструктура — 10 000+ RPS;
миллионы пользователей и транзакций;
современный стек: Java 17/21, Spring Boot 3, Kubernetes, Kafka;
DevOps-культура: CI/CD, GitOps, IaC, мониторинг и алертинг;
AI/ML-решения в антифроде, скоринге, персонализации и оптимизации банковских процессов.

О команде:

Команда Core Banking Platform развивает ключевые банковские сервисы: кредитные продукты, платежи, транзакционные системы, интеграции с государственными сервисами, платёжными системами и внешними партнёрами.

В командах работают Java-разработчики, архитекторы, системные аналитики, QA и DevOps-инженеры.

Мы развиваем инженерную культуру, где технические решения обсуждаются командой, проводится code review, уделяется внимание качеству архитектуры, тестированию, наблюдаемости систем и развитию специалистов.

Чем предстоит заниматься:

руководить командой Java/Kotlin-разработчиков;
определять технические подходы и стандарты разработки внутри команды;
участвовать в проектировании архитектуры новых сервисов и платформенных решений;
развивать микросервисную архитектуру высоконагруженных банковских систем;
принимать технические решения совместно с архитекторами и другими Team Lead;
проводить code review и контролировать качество разработки;
участвовать в декомпозиции бизнес-задач и техническом планировании;
распределять задачи внутри команды и помогать разработчикам находить оптимальные решения;
заниматься менторингом и развитием инженеров;
выявлять технический долг и инициировать рефакторинг;
повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость сервисов;
развивать инженерные практики: тестирование, мониторинг, логирование, CI/CD;
участвовать в развитии общих технических стандартов Java-направления;
взаимодействовать с архитекторами, аналитиками, QA, DevOps и продуктовыми командами.

Обязательные требования:

опыт работы Java Team Lead / Tech Lead либо Senior Java Developer с опытом технического лидерства;
сильные знания Java 11/17+, включая Collections, Concurrency, Streams;
глубокое понимание Spring Framework: Spring Boot, MVC, Data, Security;
опыт разработки и эксплуатации микросервисных систем;
опыт работы с высоконагруженными и транзакционными системами;
уверенное понимание принципов построения распределённых систем;
практический опыт работы с Kafka и/или RabbitMQ;
опыт работы с PostgreSQL, Oracle или другими реляционными БД;
уверенный SQL, понимание оптимизации запросов;
опыт работы с JPA/Hibernate;
опыт проектирования REST API;
опыт проведения code review;
понимание принципов SOLID, ООП и основных архитектурных паттернов;
опыт менторинга и развития разработчиков;
понимание CI/CD и жизненного цикла приложения;
понимание мониторинга, логирования и эксплуатации production-систем.

Что важно для Team Lead

Мы ищем не только сильного Java-разработчика.

Для нас важно, чтобы Team Lead умел:

принимать технические решения и аргументировать их;
брать ответственность за технический результат команды;
помогать разработчикам расти профессионально;
выстраивать понятные инженерные процессы;
находить баланс между скоростью разработки, качеством и техническим долгом;
взаимодействовать с бизнесом, архитекторами и другими техническими командами;
видеть систему целиком, а не только отдельную задачу или сервис.

Будет плюсом:

опыт работы в банковской сфере или FinTech;
опыт миграции монолитных систем на микросервисную архитектуру;
знание Kotlin;
опыт работы с Camunda BPM или Temporal.io;
опыт с Redis, MongoDB, Elasticsearch;
практический опыт работы с Docker и Kubernetes;
понимание распределённых паттернов: Saga, Outbox, CQRS, Event Sourcing;
опыт работы с Keycloak, OAuth2/OIDC;
знание gRPC или GraphQL;
опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK, Jaeger;
понимание требований безопасности банковских систем и PCI DSS;
опыт построения или улучшения CI/CD;
английский язык от B1+.

Технологический стек:

Backend: Java 17/21, Kotlin, Spring Boot 3, Spring Cloud

Databases: PostgreSQL, Oracle, Redis, MongoDB

Messaging: Apache Kafka, RabbitMQ

Infrastructure: Kubernetes, Docker, Helm

CI/CD: GitLab CI, ArgoCD

Monitoring: Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger

Tools: Maven, Gradle, Liquibase, Flyway, Swagger/OpenAPI

Workflow: Camunda BPM, Temporal.io

Что мы предлагаем

возможность влиять на архитектуру и техническое развитие одного из крупнейших банков Узбекистана;
работу над высоконагруженными банковскими системами и сервисами, которыми ежедневно пользуются миллионы клиентов;
возможность развивать собственную команду и инженерную культуру;
участие в масштабной цифровой трансформации Agrobank;
работу напрямую с архитекторами, сильными инженерами и продуктовыми командами;
профессиональное развитие и обучение современным технологиям;
понятные карьерные возможности внутри IT-направления;
конкурентную заработную плату — обсуждается индивидуально по результатам интервью;
современный офис;
частичную медицинскую страховку;
оплачиваемый отпуск;
график работы 5/2, с 09:00 до 18:00;
премии на государственные и корпоративные праздники;
доступ к спортивному комплексу для сотрудников.

Если тебе интересно не просто руководить разработчиками, а влиять на архитектуру, технические стандарты и развитие Java-направления Agrobank, будем рады познакомиться.

2e:T107d,

Белорусский народный банк – банк, который создает будущее.

Мы проходим цифровую трансформацию и ломаем стереотипы о классическом банковском обслуживании.

Мы заботимся о благополучии нашей команды и предоставляем гибкие условия, чтобы обеспечить баланс между работой и личной жизнью.
Мы считаем, что банк может и должен быть лояльным: как к клиентам, так и сотрудникам.

Чем предстоит заниматься:

работать над продуктами и сервисами банка в рамках реализуемых ИТ-проектов;
взаимодействовать с Product Owner в части сбора, анализа и описания бизнес-требований (User Story+AC / Use cases);
формализировать функциональные и нефункциональные требования к разрабатываемому продукту;
оценивать требования с точки зрения возможности (с учетом ограничений систем и процессов) и целесообразности их реализации;
разрабатывать технические задания, спецификации, алгоритмы, описывающие механику разрабатываемого функционала продукта и его интеграцию с другими банковскими продуктами/системами;
подготавливать вайрфреймы и прототипы;
коммуницировать c командой разработки, тестирования и смежными подразделениями, задействованными в проекте;
анализировать проблемы, возникающие при эксплуатации разрабатываемого продукта, находить варианты для их исправления, готовить рекомендаций;
выстраивать структуру документации по продукту, поддерживать документацию в актуальном состоянии;
разрабатывать и моделировать бизнес-процессы предоставления банковских, финансовых и других услуг.

Мы ожидаем от кандидатов:

опыт работы в бизнес и системном анализе от 3-х лет (опыт работы в гибридной роли);
системное и аналитическое мышление;
навыки моделирования (BPMN, UML, ERD, C4, Mindmap);
знание паттернов архитектуры, глубокое понимание микросервисной архитектуры, очередей сообщений, принципов ACID;
опыт работы с разными паттернами интеграции, глубокое понимание REST, SOAP;
опыт работы с базами данных (SQL, NoSQL): PostgreSQL, Oracle, ClickHouse, MongoDB, Redis;
опыт работы с системами мониторинга;
опыт работы с Jira, Confluence;
опыт работы с Figma, Postman;
понимание SDLC;
хорошие коммуникативные навыки.

Ссылка на вакансию в банке вакансий на gsz.gov.⁣by:

*Вакансия перспективная, планируемая к открытию

2f:T1040,

Bereke Bank — один из ключевых и динамично развивающихся банков Казахстана. Мы внедряем современные финтех-решения, опираемся на работу с данными и создаем удобные сервисы для наших клиентов.

Сейчас команда Управления анализа Collection ищет внимательного и проактивного Дата-аналитика, готового взять на себя задачи по оптимизации отчетности, работе с базами данных и автоматизации аналитических процессов.

Чем предстоит заниматься:

Выгружать данные из банковского хранилища с помощью составления и оптимизации SQL-запросов;
Поддерживать существующую регулярную отчетность (преимущественно реализована в Power Query);
Переводить отчеты из Power Query в SQL для ускорения и стандартизации обработки данных;
Оптимизировать и автоматизировать рутинные процессы подготовки аналитических отчетов в Excel;
Разрабатывать новые витрины и отчеты по запросам смежных подразделений Collection.

Что мы ждем от кандидата:

Опыт работы аналитиком данных / BI-аналитиком / отчетным аналитиком от 1 года;
Уверенные практические навыки написания SQL-запросов (joins, подзапросы, агрегации, оконные функции);
Отличное владение MS Excel и Power Query;
Понимание логики построения аналитических отчетов и умение структурировать данные;
Средне-специальное, неоконченное высшее или высшее образование (математическое, техническое, экономическое или смежное).

Будет плюсом:

Опыт работы в банковском секторе, микрофинансовых организациях или с процессами Collection / Risk;
Базовое понимание архитектуры хранилищ данных (DWH);
Опыт оптимизации «тяжелых» запросов и автоматизации пайплайнов.

Что мы предлагаем:

Формат работы: очный офисный формат, комфортное рабочее пространство в БЦ "Q";
Оформление в соответствии с ТК РК;
Расширенный пакет ДМС для сотрудников;
Социальный пакет, специальные предложения от партнеров и скидки на продукты Банка;
Прозрачные задачи, сильная команда и возможность напрямую влиять на эффективность бизнес-процессов подразделения;
Профессиональное развитие внутри крупной финансовой структуры.

30:Tf65,Обязанности:

Разработка, поддержка и развитие моделей на основе IBM Planning Analytics (TM1);
Взаимодействие с бизнес-пользователями для самостоятельной постановки задач;
Выполнение доработок в бюджетной системе, следуя корпоративным стандартам разработки;
Интеграция со смежными системами посредством различных технологий (REST API, ODBC);
Настройка серверного оборудования, на котором расположены модели, на программном уровне.

Требования:

Опыт работы разработки и постановки задачи в Cognos (IBM Planning Analytics);
Опыт работы с SQL запросами (Microsoft, Oracle, HANA и им подобные);
Уверенные навыки работы с MS Excel.

Условия:

Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»/ БЦ "Оазис"
Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

31:T165d,Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.

Вам предстоит:

Собирать, анализировать, согласовывать и декомпозировать функциональные и системные требования к информационным системам доменной области.
Разрабатывать функциональные требования и технические спецификации для backend-сервисов на Go, web-приложений на Angular и мобильных приложений на Kotlin.
Проектировать и описывать REST- и gRPC API, структуры данных и сценарии взаимодействия микросервисов.
Формировать требования к интеграциям на базе Apache Kafka и событийно-ориентированной архитектуры.
Описывать контракты взаимодействия с использованием OpenAPI, JSON и Protocol Buffers.
Прорабатывать требования к обработке ошибок, повторным попыткам, DLQ и идемпотентности операций.
Формализовывать процессы, состояния и взаимодействия систем с помощью UML-диаграмм: Sequence, State Machine, Activity и других.
Разрабатывать и актуализировать архитектурные диаграммы информационных систем в нотации C4.
Анализировать данные, связанные с доменными процессами и событиями.
Формировать нефункциональные требования к производительности, масштабируемости, отказоустойчивости, мониторингу и безопасности.
Взаимодействовать с разработчиками, QA, архитекторами, техническими лидерами и бизнес-аналитиками на всех этапах жизненного цикла продукта.
Участвовать в проработке архитектурных решений совместно с техническими лидерами и архитекторами.

Вы нам подходите, если:

Имеете опыт работы системным аналитиком от двух лет.
Умеете собирать, анализировать, декомпозировать и согласовывать функциональные и системные требования.
Понимаете принципы работы web-приложений, мобильных приложений и микросервисной архитектуры.
Имеете опыт проектирования и описания REST API с использованием OpenAPI.
Понимаете принципы работы gRPC и Protocol Buffers.
Понимаете принципы событийно-ориентированной архитектуры и имеете опыт работы с интеграциями на базе Apache Kafka.
Владеете SQL на уровне написания простых запросов для поиска, проверки и анализа данных.
Владеете UML и умеете описывать процессы, состояния и взаимодействия информационных систем.
Понимаете назначение C4-диаграмм и умеете описывать архитектуру систем на необходимом уровне детализации.
Понимаете основные принципы разработки программного обеспечения.
Умеете работать с Git и GitLab.
Понимаете основные принципы построения масштабируемых и отказоустойчивых систем.
Умеете обсуждать технические решения с разработчиками, техническими лидерами, архитекторами и представителями бизнеса.

Будет преимуществом:

Опыт работы с логистическими, складскими, транспортными или e-commerce-системами.
Опыт работы с LikeC4 либо другими инструментами подхода Architecture as Code.
Умение читать backend-код на Go.
Опыт работы с высоконагруженными информационными системами.
Опыт подготовки требований к мониторингу, логированию и диагностике интеграций.

32:T1d27,

Мы – команда «Газпромнефть – Цифровые решения», часть ИТ-функции «Газпром нефти». Команда, которая научила нейросети находить нефть, запустила первую в мире цифровую систему управления арктической логистикой и первой в мире заправила самолет по блокчейн. Мы переводим в «цифру» каждый этап работы современного нефтяника: от геологической разведки и бурения скважин до процесса переработки нефти и момента, когда она в виде топлива попадает в баки автомобиля, самолета или, например, становится битумом для строительства дорог. Активы «Газпром нефти» – это сотни петабайт данных, которые генерируют объекты компании в России и за рубежом. Нас вдохновляет идея развития цифрового будущего нефтегазовой отрасли и промышленности в целом.

Мы стремимся к большему и в поиске сильного BI-аналитика в домен экономики и корпоративного планирования.

Обязанности:

Анализ источников и структур данных для подключения;
Сбор и анализ требований функциональных заказчиков, макетирование и прототипирование форм отчетности;
Формирование проектного решения, спецификаций и ТЗ;
Подготовка технической, проектной и рабочей документации;
Подготовка презентационных материалов на управляющие и инвестиционные органы компании;
Плотное взаимодействие с разработчиками в части разработки аналитических приложений.

Стек: Luxms BI, ClickHouse, Greenplum, Arenadata, Polyanalyst GRID.

Требования:

Опыт работы на аналогичной должности от 3 лет
Знание основ анализа данных и принципов Data governance
Опыт работы с крупными BI инструментами (Power BI, Qlik, Tableau);
Знание отечественных BI платформ (Luxms BI/PIX BI) будет преимуществом;
Навыки написания сложных SQL запросов;
Понимание принципов реляционных баз данных;
Опыт работы в Figma
Хорошие коммуникативные навыки, умение общаться с различными типами пользователей;
Опыт работы с Coufluence и Jira

Мы предлагаем:

Достойную твоего профессионального уровня заработную плату (уровень вознаграждения обсуждается индивидуально по результатам интервью)
Годовую премию по результатам деятельности, дополнительную материальную мотивацию (премии от руководителя)
Качественную программа ДМС со стоматологией с первого месяца работы; услуги телемедицины, консультации психолога, страхование жизни и здоровья в том числе за границей, льготные условия страхования для близких и возможность расширить перечень клиник по опции Flexible benefits
Компенсацию стоимости спортивных абонементов: компания компенсирует до 60% стоимости занятий любыми видами спорта
Неограниченный доступ к образовательному контенту на портале знаний от корпоративного университета
Подписка на лучшие электронные библиотеки с подборками IT-литературы (и не только)
Собственный центр профессионального развития, в котором проводятся комплексные программы обучения hard skills
Внутренние демодни, коуч-дни, питчи – то, что поможет продвигать и совершенствовать проекты и собственные идеи
Корпоративные скидки для изучения английского языка в малых группах онлайн и офлайн
Регулярные карьерные марафоны, индивидуальные карьерные консультации и планы развития
Общение вне рабочих рамок – независимо от того, в каком городе ты работаешь! От участия в корпоративных спортивных сообществах до онлайн-экскурсий и неформальных встреч в формате Random coffee
Работу в аккредитованной ИТ-компании

В «Газпром нефть» ты можешь:

Получить уникальный профессиональный опыт
Создавать смелые проекты с нуля и наблюдать за их влиянием на целую отрасль
Быть вместе с теми, кого вдохновляют сверхсложные задачи
Сочетать несколько ролей, быть частью нескольких команд или участвовать в кросс-функциональных командах
Использовать возможности компании-лидера для своей самореализации и убедиться, что любой профессиональный опыт важен
Быть среди тех, кто создает первую в России цифровую платформу для управления промышленной компанией нового поколения

33:T1845,

Мы строим продукт, в котором применяются разные подходы к построению RAG: векторные, графовые и гибридные, различные стратегии чанкинга и реранкинга. Сейчас MVP уже в продакшене — впереди развитие, эксперименты и масштабирование.

Мы ищем сильного Java-разработчика уровня Middle++, который готов за 2 месяца переучиться на Scala и развивать наш сервис по созданию баз знаний на основе RAG.

Обязанности

разрабатывать и развивать backend сервиса баз знаний на Scala (ZIO, Cats Effect, Spark)
проектировать и реализовывать различные типы RAG-пайплайнов: векторный поиск, графовый retrieval, гибридные схемы
экспериментировать с методами чанкинга (по структуре, семантические, иерархические и др.) и реранкинга
интегрироваться с LLM (GigaChat, Qwen) через LangChain, работать с pgvector, Elasticsearch, ClickHouse, Qdrant
совместно с ML-инженерами из соседней команды проверять гипотезы, выводить их в прод и измерять качество
участвовать в архитектурных решениях и развитии инженерной культуры команды из 4 Scala-разработчиков
первые ~2 месяца — выделенное время на внутреннее обучение Scala с поддержкой команды и плавным погружением в боевые задачи.

Требования

коммерческий опыт разработки на Java от 3 лет: уверенное знание JVM, многопоточности, понимание особенностей сборщика мусора и работы с памятью
опыт проектирования и поддержки backend-сервисов в продакшене под нагрузкой
уверенный SQL и опыт работы с PostgreSQL
опыт построения REST API и работы с брокерами сообщений (Kafka и т. п.)
понимание принципов функционального программирования (immutability, higher-order functions, работа с эффектами, тайп-классы) и желание глубоко в это погружаться
ориентация в области RAG и LLM: понимание embeddings, векторного поиска, чанкинга, реранкинга, prompt engineering; опыт хотя бы pet-проектов с LangChain или аналогами
понимание различий между векторным, графовым и гибридным retrieval
готовность интенсивно учиться: за ~2 месяца выйти на уровень самостоятельной разработки на Scala
аналитический склад ума, умение работать с исследовательскими задачами и неопределённостью.

Будет плюсом

любой опыт со Scala (pet-проекты, курсы, чтение Odersky / "Scala with Cats" / "Functional Programming in Scala")
знакомство с экосистемой ZIO, Cats Effect, Spark
практический опыт построения RAG-систем, в том числе графовых (Neo4j, GraphRAG) или гибридных
опыт работы с pgvector, Elasticsearch, ClickHouse
опыт интеграции с LLM (GigaChat, Qwen, OpenAI, локальные модели)
понимание метрик качества RAG (faithfulness, relevance, recall@k и др.) и подходов к их измерению
знание Docker, Kubernetes, CI/CD.
навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

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
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

34:Tdab,

Привет! Это команда WMS. Мы развиваем warehouse management system (WMS) — систему управления складскими процессами и объектами — и систему оптимизаций и интеграции, которые связывают WMS с логистикой, ERP и другими сущностями. С WMS мы контролируем весь жизненный цикл товара — от приёмки до отгрузки.

Вам предстоит тестировать одну из критически важных систем Ozon — WMS, системы управления складами, которая отвечает за все процессы, происходящие от прихода товара до формирования готовой посылки. WMS — это высоконагруженная система, состоящая из нескольких десятков разных микросервисов, отвечающая за качественную, своевременную и удобную доставку товаров от Ozon по всей России и СНГ. То, что мы разрабатываем и тестируем, можно «пощупать» руками, есть возможность посетить склад и посмотреть, как всё реально работает.

Наш стек

Python, PyTest, PostgreSQL, Docker, k8s, GitlabCI, Git, gRPC, REST, Kafka.

Вы будете

Разрабатывать тесты для высоконагруженных сервисов.
Помогать в разработке утилит/инструментов для упрощения работы, как QA.
Участвовать в выстраивании пайплайнов для тестирования в системе Gitlab.
Работать с мокированием для изолированного тестирования в CI.
Настраивать нагрузочные тесты для разных сервисов.
Подготавливать и работать с данными для тестов в мире большого количества микросервисов.
Работать с gRPC, REST, Kafka.
Работать с базой данных (шардирование, мастер/реплики, постоянная выборка данных).
Анализировать требования и участвовать в их разработке на ряду с разработчиками и аналитиками.

Нам важно

Знание Python, библиотеки PyTest.
Знакомство с SQL для написания несложных запросов.
Понимание, как устроена микросервисная архитектура и как её тестировать.
Понимание работы gRPC.
Понимание работы HTTP + REST.
Понимание, как работает брокер сообщений, например, Kafka/RabbitMQ.

35:T130b,

Ozon Банк — это подразделение Ozon, где тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём инновационные продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и результаты.

Мы ищем опытного Data Scientist в команду антифрода Ozon Банк. Наша миссия — защищать пользователей от мошенничества. Опираясь на передовые инструменты аналитики, мощную инфраструктуру и машинное обучение, мы делаем наши продукты удобнее и безопаснее.

Вам предстоит:

Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка;
Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода — R&D и прикладное использование;
Настраивать мониторинг продакшн-моделей: алерты, анализ дрейфа, реакция на инциденты, процессы;
Интегрировать внешние источники скоров (телеком, БКИ и т.п.) — от оценки экономики поставщика до организации ретро и коммуникации с закупками и юристами;
Работать напрямую с заказчиками, доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта;
Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик;
Автоматизировать процессы обработки и анализа данных:

Мы ожидаем:

Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них минимум 1-2 года в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах — в банке или финтехе;
Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения на практике;
Полный жизненный цикл ML — от фича-инжиниринга до деплоя и мониторинга в проде; опыт с MLflow или аналогом;
Отличные знания SQL, умение писать сложные запросы, включая оконные функции; опыт работы с большими данными — ClickHouse / Vertica / Spark / Hadoop;
Бизнес-ориентированность — умение считать экономический эффект модели и объяснять заказчику технические метрики на языке бизнеса;
Самостоятельность в проектах — способность взять кейс с нуля и довести до прода без постоянного контроля;
Умение работать с данными и видеть закономерности и людей за ними;
Навыки работы с инструментами визуализации данных;
Гибкость и умение быстро переключаться между задачами;

Будет плюсом:

Опыт построения realtime-моделей и их интеграции в продукты;
Опыт с графовыми методами и графовыми БД;
Опыт интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров;
Опыт наставничества и менторинга младших сотрудников;
Знание регуляторики ЦБ в части антифрода.

36:T182a,

Создаем ИИ-лабораторию с нуля

Мы запускаем новую AI-лабораторию в одной из крупнейших горнодобывающих компаний России.

Наша задача — искать, тестировать и быстро внедрять современные AI-технологии, которые помогают автоматизировать производственные процессы, повышать эффективность бизнеса и проверять самые смелые гипотезы.

Мы не занимаемся поддержкой легаси и не пишем типовые корпоративные сервисы. Мы создаем прототипы, исследуем новые технологии и проверяем, как их можно применить в реальном производстве.

Сейчас команда только формируется. Это возможность попасть в проект на самом старте и напрямую влиять на то, как будет развиваться AI-направление компании.

Чем предстоит заниматься

Вы будете превращать идеи в работающие прототипы.

В зоне ответственности:

разрабатывать MVP и PoC AI-решений;
быстро поднимать и адаптировать open-source AI-проекты под задачи бизнеса;
исследовать новые технологии, LLM и AI-инструменты;
создавать демо-сервисы и внутренние AI-приложения;
разворачивать модели и упаковывать их в REST/gRPC-сервисы;
работать с RAG, агентными системами и современными LLM;
создавать интерфейсы для демонстрации решений (Streamlit, простые web UI);
работать совместно с Data Scientists и Data Engineers;
тестировать гипотезы и выбирать лучшие технологии для дальнейшего внедрения;
участвовать в создании внутренней AI-платформы компании.

Мы ожидаем

Обязательно

коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет;
опыт создания MVP, PoC или прототипов;
понимание принципов работы ML и нейронных сетей;
опыт работы с LLM;
понимание RAG;
опыт интеграции с REST API;
SQL (PostgreSQL или аналогичные СУБД);
Linux;
Docker;
Git;
умение самостоятельно разбираться в новых технологиях и быстро запускать open-source решения.

Будет большим плюсом

LangChain;
LangGraph;
агентные системы;
векторные базы данных;
OpenWebUI;
Ollama;
open-source LLM;
FastAPI;
gRPC;
ClickHouse;
Kafka;
RabbitMQ;
опыт работы с Computer Vision;
Streamlit;
React;
опыт работы с GitHub-репозиториями и их адаптацией под свои задачи.

Нам особенно интересны кандидаты, которые

участвовали в R&D-проектах;
запускали собственные pet-проекты;
создавали MVP или PoC;
работали в AI-лабораториях;
участвовали в хакатонах;
умеют быстро собрать работающий прототип практически "из коробки";
любят исследовать новые технологии и экспериментировать.

Если вы любите исследовать новые технологии, а не только поддерживать существующие системы — эта роль для вас.

Почему стоит присоединиться

Новая AI-лаборатория с нуля.
Возможность влиять на выбор технологий и архитектуру.
Современный стек: LLM, RAG, агентные системы, open-source AI.
Работа с реальными производственными задачами крупнейшей промышленной компании.
Минимум бюрократии и максимум инженерной свободы.
Команда сильных технических специалистов, которая только формируется.
Возможность заниматься настоящими исследованиями и быстро видеть результат своей работы.

Офисный формат работы.

37:T1127,

Вакансии SQL

Product Manager

Аналитик данных (Лаборатория нейронаук и поведения человека)

Java Team Lead

Business/System Analyst (Mobile)

Дата-аналитик (Data Analyst) collection

Консультант Cognos

Системный аналитик (Логистика)

BI-аналитик (middle)

Scala-разработчик (Middle++) в команду RAG / Базы знаний

Старший инженер по автоматизации тестирования, Система WMS

Data Scientist, Anti-Fraud, Ozon Bank

Инженер по прототипированию ПО (AI / R&D Engineer)

Разработчик в команду потоковых и федеративных запросов YDB

Аналитик данных в группу платёжной аналитики

ML-разработчик в команду эффективности логистики Яндекс Еды

Разработчик MS SQL

Администратор PLM-системы (судостроение)

System Analyst (AI/RAG)

Старший аналитик стратегических проектов

Разработчик модулей финансовой платформы

Похожие подборки