Всем привет!
У кого есть свободные ML специалисты, с опытом создания генеративных нейросетей(Генерация изображения)
Задача:
Сделать сервис, который на входе получает фотографию и список оборудования
А на выходе отдает ту же фотографию, но уже с добавленным оборудованием
Если вы занимаетесь такими задачами - напишите Даниле для получения деталей.
У кого есть свободные ML специалисты, с опытом создания генеративных нейросетей(Генерация изображения)
Задача:
Сделать сервис, который на входе получает фотографию и список оборудования
А на выходе отдает ту же фотографию, но уже с добавленным оборудованием
Если вы занимаетесь такими задачами - напишите Даниле для получения деталей.
Telegram
Данила
Living under the weight of my superiority.
Добрый день!
Запрос на ресурсы по выполнению доработок информационной системы «Управление транспортным предприятием», функционирующей на базе конфигурации 1С «Автохозяйство».
1. Кто нужен (уровень не ниже крепких мидлов, обязательный опыт с УТП):
1.1 Два системных аналитика.
1.2 Три разработчика.
2. Выполняемые работы включают:
2.1 Системный анализ.
2.2 Разработку.
2.3 Тестирование (функциональное тестирование возлагается на системного аналитика).
2.4 Подготовку релиза.
Со стороны заказчика работу команды будут сопровождать выделенные специалисты.
Необходимый период выделения ресурса: с 15 мая сроком минимум на 3 месяца с возможностью последующей пролонгации.
Описание бизнес требования приложила файлом. Ставку предлагайте свою. Резюме ожидаем до 09.04 включительно.
Алгоритм действия:
1. Присылаете резюме, ставку, чек лист (предчек специалистов с вашей стороны обязательный, присылайте опросный лист в соответствии требованиям вместе с резюме)
2. Мы согласовываем ставку, резюме, чек лист с заказчиком.
3. Если заказчика ресурс заинтересовал проводим собеседование специалиста с экспертами заказчика.
4. Вывод с 15 мая.
Писать @neversuptou
Запрос на ресурсы по выполнению доработок информационной системы «Управление транспортным предприятием», функционирующей на базе конфигурации 1С «Автохозяйство».
1. Кто нужен (уровень не ниже крепких мидлов, обязательный опыт с УТП):
1.1 Два системных аналитика.
1.2 Три разработчика.
2. Выполняемые работы включают:
2.1 Системный анализ.
2.2 Разработку.
2.3 Тестирование (функциональное тестирование возлагается на системного аналитика).
2.4 Подготовку релиза.
Со стороны заказчика работу команды будут сопровождать выделенные специалисты.
Необходимый период выделения ресурса: с 15 мая сроком минимум на 3 месяца с возможностью последующей пролонгации.
Описание бизнес требования приложила файлом. Ставку предлагайте свою. Резюме ожидаем до 09.04 включительно.
Алгоритм действия:
1. Присылаете резюме, ставку, чек лист (предчек специалистов с вашей стороны обязательный, присылайте опросный лист в соответствии требованиям вместе с резюме)
2. Мы согласовываем ставку, резюме, чек лист с заказчиком.
3. Если заказчика ресурс заинтересовал проводим собеседование специалиста с экспертами заказчика.
4. Вывод с 15 мая.
Писать @neversuptou
Добрый день!
Необходимо 2 FullStack.
Требования к кандидату:
- Знание Python, опыт разработки на Python от 5 лет;
- Опыт разработки адаптивных веб-приложений Desktop, Mobile (Multipage Application), в конфигурации HTML + CSS + Backend (где рендеринг страниц Веб приложения, организован на Backend);
- Понимание принципов ООП, паттернов проектирования, архитектурных паттернов типа MVC/MVP;
- REST API, HTTP, понимание принципов функционирования сети;
-Опыт работы с системой контроля версий Git (cherry-pick, merge, stash);
- Высшее техническое образование в области Информационных технологий, автоматики и вычислительной техники;
- Уровень английского от В2;
- на проекте будет stimulus js (js фреймворк) + jinja2 (инструмент для работы с HTML) + tailwind (css фреймворк) и три технологии
Плюсом будет:
- Проектирование и написание документации к проекту (контракты между Backend и Frontend, Dog, Door).
Резюме присылать @SDoroshin
Необходимо 2 FullStack.
Требования к кандидату:
- Знание Python, опыт разработки на Python от 5 лет;
- Опыт разработки адаптивных веб-приложений Desktop, Mobile (Multipage Application), в конфигурации HTML + CSS + Backend (где рендеринг страниц Веб приложения, организован на Backend);
- Понимание принципов ООП, паттернов проектирования, архитектурных паттернов типа MVC/MVP;
- REST API, HTTP, понимание принципов функционирования сети;
-Опыт работы с системой контроля версий Git (cherry-pick, merge, stash);
- Высшее техническое образование в области Информационных технологий, автоматики и вычислительной техники;
- Уровень английского от В2;
- на проекте будет stimulus js (js фреймворк) + jinja2 (инструмент для работы с HTML) + tailwind (css фреймворк) и три технологии
Плюсом будет:
- Проектирование и написание документации к проекту (контракты между Backend и Frontend, Dog, Door).
Резюме присылать @SDoroshin
Data Engineer (Middle+ / Senior)
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
Data Engineer (Middle+ / Senior)
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
Писать по запросу @SDoroshin
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
Писать по запросу @SDoroshin
🔒 Ищем Senior AI Security Engineer / MLSecOps
Мы собираем/усиливаем команду, которая защищает ИИ-системы на всех этапах жизненного цикла. Нужен инженер, одинаково уверенно чувствующий себя в ML, SecOps и production-инфраструктуре.
📌 Что предстоит делать:
• Проектировать и внедрять практики безопасности для ML/LLM-пайплайнов (MLSecOps)
• Моделировать угрозы, проводить аудиты и тестирование моделей на устойчивость (adversarial, poisoning, inversion, prompt injection)
• Интегрировать security-чекпоинты в CI/CD (GitLab CI/Jenkins, MLflow, W&B, Docker/K8s)
• Разрабатывать и поддерживать инструменты мониторинга и защиты генеративных ИИ-систем
• Взаимодействовать с ML-инженерами, Data Scientists и инфраструктурными командами
✅ Требования:
• Опыт в SecOps / DevSecOps / ML Engineering от 3 лет
• Глубокое понимание принципов работы ML/LLM и фреймворков (PyTorch/TensorFlow)
• Знание OWASP Top 10 for LLM, MITRE ATLAS, практик защиты моделей
• Уверенный Python, опыт автоматизации security-процессов
• Опыт работы с MLOps-инструментами и контейнеризацией
• Гражданство РФ
Присылать предложения @SDoroshin
Мы собираем/усиливаем команду, которая защищает ИИ-системы на всех этапах жизненного цикла. Нужен инженер, одинаково уверенно чувствующий себя в ML, SecOps и production-инфраструктуре.
📌 Что предстоит делать:
• Проектировать и внедрять практики безопасности для ML/LLM-пайплайнов (MLSecOps)
• Моделировать угрозы, проводить аудиты и тестирование моделей на устойчивость (adversarial, poisoning, inversion, prompt injection)
• Интегрировать security-чекпоинты в CI/CD (GitLab CI/Jenkins, MLflow, W&B, Docker/K8s)
• Разрабатывать и поддерживать инструменты мониторинга и защиты генеративных ИИ-систем
• Взаимодействовать с ML-инженерами, Data Scientists и инфраструктурными командами
✅ Требования:
• Опыт в SecOps / DevSecOps / ML Engineering от 3 лет
• Глубокое понимание принципов работы ML/LLM и фреймворков (PyTorch/TensorFlow)
• Знание OWASP Top 10 for LLM, MITRE ATLAS, практик защиты моделей
• Уверенный Python, опыт автоматизации security-процессов
• Опыт работы с MLOps-инструментами и контейнеризацией
• Гражданство РФ
Присылать предложения @SDoroshin
📄 ЗАПРОС: Senior Frontend Developer (React)
🔹 Основные параметры
Web Developer (React, Senior)
Локация кандидата : [РФ]
✅ Ключевые требования (Must Have)
Кандидаты без данного опыта не рассматриваются.
Глубокое понимание DOM, JavaScript, CSSOM
Опыт коммерческой разработки на React от 2 лет
Уверенное владение концепциями React: JSX, Virtual DOM, функциональные/классовые компоненты, Hooks, работа с State и Props
Опыт работы с менеджерами состояний: Redux (классический/Toolkit) / MobX / Zustand
Современный JavaScript (ES6+): промисы, async/await, деструктуризация, шаблонные строки, ES-модули
Опыт работы с TypeScript
HTML5 / CSS3: Flexbox, Grid, адаптивная и кроссбраузерная верстка
Интеграция с REST API и/или GraphQL
Уверенное владение Git
Специфический опыт: создание рекламных баннеров, виджетов или других встраиваемых (embed) компонентов на JS, React или Web Components
➕ Будет преимуществом (Nice to Have)
Формы: Formik, React Hook Form
Тестирование: Jest, React Testing Library, Cypress
Стилизация: CSS-in-JS (Styled Components, Emotion) или препроцессоры (SASS/SCSS)
UI-библиотеки: Material-UI, Ant Design, Chakra UI и аналоги
Инструменты сборки: Webpack, Vite
Понимание принципов SSR и опыт работы с Next.js
Базовые знания бэкенда: Node.js, Express
Понимание принципов PWA (Progressive Web Apps)
Писать @SDoroshin
🔹 Основные параметры
Web Developer (React, Senior)
Локация кандидата : [РФ]
✅ Ключевые требования (Must Have)
Кандидаты без данного опыта не рассматриваются.
Глубокое понимание DOM, JavaScript, CSSOM
Опыт коммерческой разработки на React от 2 лет
Уверенное владение концепциями React: JSX, Virtual DOM, функциональные/классовые компоненты, Hooks, работа с State и Props
Опыт работы с менеджерами состояний: Redux (классический/Toolkit) / MobX / Zustand
Современный JavaScript (ES6+): промисы, async/await, деструктуризация, шаблонные строки, ES-модули
Опыт работы с TypeScript
HTML5 / CSS3: Flexbox, Grid, адаптивная и кроссбраузерная верстка
Интеграция с REST API и/или GraphQL
Уверенное владение Git
Специфический опыт: создание рекламных баннеров, виджетов или других встраиваемых (embed) компонентов на JS, React или Web Components
➕ Будет преимуществом (Nice to Have)
Формы: Formik, React Hook Form
Тестирование: Jest, React Testing Library, Cypress
Стилизация: CSS-in-JS (Styled Components, Emotion) или препроцессоры (SASS/SCSS)
UI-библиотеки: Material-UI, Ant Design, Chakra UI и аналоги
Инструменты сборки: Webpack, Vite
Понимание принципов SSR и опыт работы с Next.js
Базовые знания бэкенда: Node.js, Express
Понимание принципов PWA (Progressive Web Apps)
Писать @SDoroshin
Функциональный аналитик (1С:ERP, Производство/Пищевая промышленность)
Формат: Аутстафф / Проектная работа
Роль: Функциональный аналитик / Методолог по направлению «Производство еды / Общепит»
🔹 Ключевые требования к кандидату
Опыт и квалификация
Опыт работы в роли ФА от 5 лет на проектах внедрения ERP-систем;
Подтвержденный опыт участия во внедрении 1С:ERP, блок «Производство» — именно в роли функционального аналитика;
Опыт работы на предприятиях пищевой промышленности, общепита или столовых (обязательно);
Уверенное знание функциональности 1С:ERP в части пооперационного учета производства;
Понимание сквозных бизнес-процессов:
Закупки → Товародвижение → Производство → Продажа;
Знание отраслевых решений для автоматизации общепита/столовых будет преимуществом.
Личные и профессиональные качества
Уверенное ведение коммуникации с заказчиком, умение выявлять и формализовывать требования;
Самостоятельность в принятии решений и проработке решений;
Неконфликтность, стрессоустойчивость, нацеленность на результат;
Готовность работать в условиях динамичного проекта.
Писать @SDoroshin
Формат: Аутстафф / Проектная работа
Роль: Функциональный аналитик / Методолог по направлению «Производство еды / Общепит»
🔹 Ключевые требования к кандидату
Опыт и квалификация
Опыт работы в роли ФА от 5 лет на проектах внедрения ERP-систем;
Подтвержденный опыт участия во внедрении 1С:ERP, блок «Производство» — именно в роли функционального аналитика;
Опыт работы на предприятиях пищевой промышленности, общепита или столовых (обязательно);
Уверенное знание функциональности 1С:ERP в части пооперационного учета производства;
Понимание сквозных бизнес-процессов:
Закупки → Товародвижение → Производство → Продажа;
Знание отраслевых решений для автоматизации общепита/столовых будет преимуществом.
Личные и профессиональные качества
Уверенное ведение коммуникации с заказчиком, умение выявлять и формализовывать требования;
Самостоятельность в принятии решений и проработке решений;
Неконфликтность, стрессоустойчивость, нацеленность на результат;
Готовность работать в условиях динамичного проекта.
Писать @SDoroshin
Коллеги, привет! 👋
Ищем кандидата на позицию Инженера 2-й линии технической поддержки в проект финтех-сервиса.
📌 Параметры позиции:
• Грейд: Middle / Senior
• Локация: РФ (резидентство обязательно)
• Формат: Удалённо, фултайм
• Оформление: ⚠️ в штат заказчика на 0.01 ставки (1/100) — обязательное условие
🛠 Технический профиль:
• Понимание архитектуры ИТ-систем и принципов работы мобильных приложений
• Опыт разработки под Android (чтение логов, анализ крашей, воспроизведение багов)
• Знание процессов разработки и тестирования ПО
• Опыт работы с тикет-системами (плюс — знание Simple 1)
• Soft skills: внимательность к деталям, структурированность, обучаемость
📋 Задачи:
• Анализ и решение технических инцидентов в системе Simple 1
• Триаж заявок: определение корневой причины (клиент/сервер/интеграция)
• Взаимодействие с командой разработки: передача эскалаций с четким ТЗ
• Документирование решений и формирование базы знаний
Писать @SDoroshin
Ищем кандидата на позицию Инженера 2-й линии технической поддержки в проект финтех-сервиса.
📌 Параметры позиции:
• Грейд: Middle / Senior
• Локация: РФ (резидентство обязательно)
• Формат: Удалённо, фултайм
• Оформление: ⚠️ в штат заказчика на 0.01 ставки (1/100) — обязательное условие
🛠 Технический профиль:
• Понимание архитектуры ИТ-систем и принципов работы мобильных приложений
• Опыт разработки под Android (чтение логов, анализ крашей, воспроизведение багов)
• Знание процессов разработки и тестирования ПО
• Опыт работы с тикет-системами (плюс — знание Simple 1)
• Soft skills: внимательность к деталям, структурированность, обучаемость
📋 Задачи:
• Анализ и решение технических инцидентов в системе Simple 1
• Триаж заявок: определение корневой причины (клиент/сервер/интеграция)
• Взаимодействие с командой разработки: передача эскалаций с четким ТЗ
• Документирование решений и формирование базы знаний
Писать @SDoroshin
Ищем опытного разработчика RUST уровня Senior и Expert.
Человек, которого мы ищем, должен быть максимально экспертный и опытный, с хорошими софтами.
Базовые требования:
• Опыт коммерческой разработки на Rust от 3-5 лет
• Знание модели владения и времена жизни
• Понимание синхронизации и многопоточности
• Понимание unsafe
• Опыт асинхронного программирования
• Понимание подходов в обработке ошибок
• Наличие опыта оптимизации и работы с памятью
• Опыт написания тестов
• Опыт работы с инструментами Rust
• Опыт разработки интеграций по различным протоколам (rest, grpc, graphql, websocket)
• Требования к работе с БД
• Опыт работы с реляционными БД от 3 лет
• Опыт проектирования схем БД
• Опыт написания и оптимизации SQL запросов
• Опыт работы с noSQL БД
• Требования к работе с очередями
• Опыт работы с брокером сообщений kafka или аналогом
• Понимание топиков и партиций
• Понимание и опыт разработки/изменений CI/CD пайлайнов
• Опыт работы с docker и k8s
• Опыт работы с инструментами журналирования, сбора метрик и профилирования
• Опыт проектирования архитектуры
писать @SDoroshin
Человек, которого мы ищем, должен быть максимально экспертный и опытный, с хорошими софтами.
Базовые требования:
• Опыт коммерческой разработки на Rust от 3-5 лет
• Знание модели владения и времена жизни
• Понимание синхронизации и многопоточности
• Понимание unsafe
• Опыт асинхронного программирования
• Понимание подходов в обработке ошибок
• Наличие опыта оптимизации и работы с памятью
• Опыт написания тестов
• Опыт работы с инструментами Rust
• Опыт разработки интеграций по различным протоколам (rest, grpc, graphql, websocket)
• Требования к работе с БД
• Опыт работы с реляционными БД от 3 лет
• Опыт проектирования схем БД
• Опыт написания и оптимизации SQL запросов
• Опыт работы с noSQL БД
• Требования к работе с очередями
• Опыт работы с брокером сообщений kafka или аналогом
• Понимание топиков и партиций
• Понимание и опыт разработки/изменений CI/CD пайлайнов
• Опыт работы с docker и k8s
• Опыт работы с инструментами журналирования, сбора метрик и профилирования
• Опыт проектирования архитектуры
писать @SDoroshin
Data Engineer (Middle+ / Senior)
Локация: Москва
График: гибрид 3 дня в офисе, 2 дня удаленно
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
Писать по запросу @SDoroshin
Локация: Москва
График: гибрид 3 дня в офисе, 2 дня удаленно
🎯 Контекст проекта
Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов.
📊 Грейд
Middle+ / Senior
Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком.
🔹 Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года.
🔹 Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры.
✅ MUST-HAVE (обязательно)
Категория
Требования
Язык
Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью)
ETL/ELT
Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки)
Обработка данных
PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами
Форматы
Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution)
Хранилища
S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.)
Архитектура
Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated
Data Quality
Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data
БД & SQL
PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов)
Оркестрация
Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal)
DevOps
Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git
Облака
Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage)
XML
lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур
🚀 NICE-TO-HAVE (сильные плюсы)
Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов)
Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse)
Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi
Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах
Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций
Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests)
🛠 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ
Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы.
Парсинг, валидация и трансформация XML-данных.
Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3).
Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей.
Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене.
Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика.
Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой проекта.
Писать по запросу @SDoroshin
🔐 Запрос на ИБ-специалиста (Middle+/Senior)
📋 Ключевые требования:
🎓 Высшее техническое образование (ИБ/ИТ/смежные области)
📜 Сертификаты приветствуются: CISSP, CISM, ФСТЭК/ФСБ
🛡 Опыт разработки моделей угроз и нарушителя по методике ФСТЭК (2021)
📚 Знание нормативки: приказы ФСТЭК №17/21/239, ГОСТ Р 57580, 152-ФЗ, 187-ФЗ
📄 Опыт подготовки проектной документации: ТЗ на подсистемы защиты, политики ИБ, модели угроз
🏗 Понимание архитектуры интеграционных решений и типовых угроз в корпоративных ИТ-системах
⏱️ Опыт работы в ИБ от 3 лет
➕ Будет плюсом:
Опыт работы с госсектором / КИИ
Знание англоязычных стандартов (ISO 27001, NIST)
Писать @SDoroshin
📋 Ключевые требования:
🎓 Высшее техническое образование (ИБ/ИТ/смежные области)
📜 Сертификаты приветствуются: CISSP, CISM, ФСТЭК/ФСБ
🛡 Опыт разработки моделей угроз и нарушителя по методике ФСТЭК (2021)
📚 Знание нормативки: приказы ФСТЭК №17/21/239, ГОСТ Р 57580, 152-ФЗ, 187-ФЗ
📄 Опыт подготовки проектной документации: ТЗ на подсистемы защиты, политики ИБ, модели угроз
🏗 Понимание архитектуры интеграционных решений и типовых угроз в корпоративных ИТ-системах
⏱️ Опыт работы в ИБ от 3 лет
➕ Будет плюсом:
Опыт работы с госсектором / КИИ
Знание англоязычных стандартов (ISO 27001, NIST)
Писать @SDoroshin