Data Engineer
▫️Грейд: Middle+/TeamLead
▫️Домен: Производство
▫️Локация: РФ/РБ
▫️Длительность: 6+ мес.
Требования:
Обязательные:
- Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО
- DBMS & Warehouses: уверенная работа с Postgres и MSSQL; опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis)
- Data Flow Tools: практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы); опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты)
- Data Lake / Lakehouse: опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3
- CDC: опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами
- Глубокие знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning)
- Уверенное владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors
- Навыки оптимизации: умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку
- Владение Jira и Confluence на уровне confident user (структура страниц, шаблоны, макросы, связки задач и документации)
- Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity)
- Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC)
- Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+)
- Опыт заведения и сопровождения заявок в сервис-деске
- Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать технические решения
- Английский язык — на уровне чтения и написания технической документации
Будет плюсом:
- Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.)
- Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде
- Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE)
- Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов
- Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры
- Опыт работы с Apache NiFi
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
▫️Грейд: Middle+/TeamLead
▫️Домен: Производство
▫️Локация: РФ/РБ
▫️Длительность: 6+ мес.
Требования:
Обязательные:
- Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО
- DBMS & Warehouses: уверенная работа с Postgres и MSSQL; опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis)
- Data Flow Tools: практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы); опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты)
- Data Lake / Lakehouse: опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3
- CDC: опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами
- Глубокие знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning)
- Уверенное владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors
- Навыки оптимизации: умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку
- Владение Jira и Confluence на уровне confident user (структура страниц, шаблоны, макросы, связки задач и документации)
- Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity)
- Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC)
- Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+)
- Опыт заведения и сопровождения заявок в сервис-деске
- Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать технические решения
- Английский язык — на уровне чтения и написания технической документации
Будет плюсом:
- Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.)
- Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде
- Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE)
- Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов
- Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры
- Опыт работы с Apache NiFi
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Product manager AI Protocol /Senior
Описание проекта: МБ
Продолжительность:6+
Локация: РФ, РБ
Оплата: поквартальная
‼️Требования:
- 5+ лет в product management, желательно в fintech, data-продуктах.
- Опыт с GenAI / LLM / AI-ассистентами или агентами.
- Понимание ограничений и возможностей моделей и агентов.
- Практический опыт evaluation: benchmark-датасеты, критерии качества, разметка, анализ ошибок, улучшение продукта через evals.
- Понимание финансового домена: акции, облигации, ОФЗ, ВДО, фонды, деривативы, котировки, ликвидность, доходность, риск, сделки, брокерская инфраструктура.
- Умение работать руками: разобрать датасет, посмотреть пользовательские запросы, посчитать метрики, собрать прототип, проверить гипотезу.
- Высокая агентность, умение работать в неопределённости и держать фокус не на демке, а на доказательстве ценности
Задачи:
- Владеть end-to-end сценариями протокола по трём линиям: данные, подбор финансового продукта, исполнение сделки.
- Формировать продуктовую логику протокола: какие запросы делает агент, какие ответы получает, какие ограничения применяются, как фиксируется объяснение и аудит.
- Пилотировать протокол с b2c продуктами Офиса ИИ: проверять, где ассистенту не хватает данных, контекста, структуры или правил.
- Собирать benchmark-датасеты и evals: реальные пользовательские запросы, критерии хорошего ответа, разметка, сравнение с веб-поиском, ISS и агрегаторами.
- Синтезировать требования от бизнеса, CDO, архитектуры, разработки, комплаенса, брокеров и AI-команды в понятный roadmap и бэклог.
-Довести MVP до запуска и первых пилотов с участниками рынка.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Описание проекта: МБ
Продолжительность:6+
Локация: РФ, РБ
Оплата: поквартальная
‼️Требования:
- 5+ лет в product management, желательно в fintech, data-продуктах.
- Опыт с GenAI / LLM / AI-ассистентами или агентами.
- Понимание ограничений и возможностей моделей и агентов.
- Практический опыт evaluation: benchmark-датасеты, критерии качества, разметка, анализ ошибок, улучшение продукта через evals.
- Понимание финансового домена: акции, облигации, ОФЗ, ВДО, фонды, деривативы, котировки, ликвидность, доходность, риск, сделки, брокерская инфраструктура.
- Умение работать руками: разобрать датасет, посмотреть пользовательские запросы, посчитать метрики, собрать прототип, проверить гипотезу.
- Высокая агентность, умение работать в неопределённости и держать фокус не на демке, а на доказательстве ценности
Задачи:
- Владеть end-to-end сценариями протокола по трём линиям: данные, подбор финансового продукта, исполнение сделки.
- Формировать продуктовую логику протокола: какие запросы делает агент, какие ответы получает, какие ограничения применяются, как фиксируется объяснение и аудит.
- Пилотировать протокол с b2c продуктами Офиса ИИ: проверять, где ассистенту не хватает данных, контекста, структуры или правил.
- Собирать benchmark-датасеты и evals: реальные пользовательские запросы, критерии хорошего ответа, разметка, сравнение с веб-поиском, ISS и агрегаторами.
- Синтезировать требования от бизнеса, CDO, архитектуры, разработки, комплаенса, брокеров и AI-команды в понятный roadmap и бэклог.
-Довести MVP до запуска и первых пилотов с участниками рынка.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Senior C/C++ разработчик Embedded Linux разработчик
Локация - РФ
Гражданство - РФ
Ставка: рассмотрим вашу
Срок проекта: 12 месяцев
Старт проекта: ASAP
Условия оплаты: Отсрочка 35 рабочих дней
О проекте: - Крупная технологическая компания.
Проект - разработка сложного кроссплатформенного продукта (веб + мобильное приложение). Основная направленность работ - поддержка существующего решения+доработки.
Требования:
- Опыт работы в своем направлении не менее 5 лет;
- Опыт работы с микроконтроллерами STM32: подтверждённый большой опыт разработки на семействах F0/F1/F4/G0/G4/L4/H7. Навыки работы с CubeMX и библиотеками HAL/LL, а также низкоуровневая работа напрямую с регистрами. Умение настраивать и отлаживать ключевые подсистемы: clock tree, linker scripts, DMA, таймеры и PWM, NVIC (включая настройку приоритетов прерываний), watchdog, ADC/DAC. Опыт диагностики и разбора hard fault;
- Владение инструментарием и RTOS: уверенное использование тулчейна arm‑gcc, CMake, OpenOCD, отладчиков ST‑Link/J‑Link и GDB; навыки трассировки через SWO/ITM. Опыт работы с RTOS (FreeRTOS или Zephyr) — умение проектировать задачи с учётом очередей и приоритетов, рассчитывать размеры стеков, настраивать tickless idle;
- Навыки реализации интерфейсов и протоколов связи: опыт с I2C, SPI, UART, USB (CDC/HID/DFU), CAN/CAN‑FD, RS‑485/Modbus, Ethernet + LwIP. Практические навыки работы с беспроводными технологиями: BLE (на базе nRF52/ESP32), Wi‑Fi, GNSS. Опыт интеграции LTE‑M/NB‑IoT‑модемов (Quectel/SIMCom) и работы с AT‑командами;
- Управление энергопотреблением: умение реализовывать режимы энергосбережения (sleep/stop/standby), навыки измерения и расчёта бюджета питания для автономных устройств, работающих от батареи;
- Разработка пользовательских интерфейсов и работа с Embedded Linux: опыт разработки HMI на Qt5/Qt6 — владение QML/Qt Quick для интерфейсов и C++ для бэкенда; навыки применения Qt Widgets для сервисных утилит. Умение выполнять кросс‑компиляцию под ARM и оптимизировать отрисовку для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами. Будет плюсом опыт работы с Embedded Linux (Yocto/Buildroot) и настройка device tree;
- Схемотехника и проектирование печатных плат: навыки чтения и разработки электрических схем, включая проектирование цепей питания (LDO/DC‑DC), защиту входов, ESD‑защиту и фильтрацию. Уверенное владение Altium Designer: разработка многослойных плат, работа с дифференциальными парами и контролем импеданса, применение EMC‑подходов, настройка стека слоёв, выполнение проверок ERC/DRC. Опыт формирования производственного пакета (Gerber/ODB++), работы с BOM/AVL, а также учёта lead time и second source при выборе компонентов;
- Практические навыки лабораторной отладки: умение работать с измерительным оборудованием (осциллограф, логический анализатор), лабораторным блоком питания и паяльной станцией. Опыт комплексной отладки связки «железо + прошивка» непосредственно на рабочем месте;
- Проактивность, самостоятельность и аккуратность;
- Активность в коммуникации.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Локация - РФ
Гражданство - РФ
Ставка: рассмотрим вашу
Срок проекта: 12 месяцев
Старт проекта: ASAP
Условия оплаты: Отсрочка 35 рабочих дней
О проекте: - Крупная технологическая компания.
Проект - разработка сложного кроссплатформенного продукта (веб + мобильное приложение). Основная направленность работ - поддержка существующего решения+доработки.
Требования:
- Опыт работы в своем направлении не менее 5 лет;
- Опыт работы с микроконтроллерами STM32: подтверждённый большой опыт разработки на семействах F0/F1/F4/G0/G4/L4/H7. Навыки работы с CubeMX и библиотеками HAL/LL, а также низкоуровневая работа напрямую с регистрами. Умение настраивать и отлаживать ключевые подсистемы: clock tree, linker scripts, DMA, таймеры и PWM, NVIC (включая настройку приоритетов прерываний), watchdog, ADC/DAC. Опыт диагностики и разбора hard fault;
- Владение инструментарием и RTOS: уверенное использование тулчейна arm‑gcc, CMake, OpenOCD, отладчиков ST‑Link/J‑Link и GDB; навыки трассировки через SWO/ITM. Опыт работы с RTOS (FreeRTOS или Zephyr) — умение проектировать задачи с учётом очередей и приоритетов, рассчитывать размеры стеков, настраивать tickless idle;
- Навыки реализации интерфейсов и протоколов связи: опыт с I2C, SPI, UART, USB (CDC/HID/DFU), CAN/CAN‑FD, RS‑485/Modbus, Ethernet + LwIP. Практические навыки работы с беспроводными технологиями: BLE (на базе nRF52/ESP32), Wi‑Fi, GNSS. Опыт интеграции LTE‑M/NB‑IoT‑модемов (Quectel/SIMCom) и работы с AT‑командами;
- Управление энергопотреблением: умение реализовывать режимы энергосбережения (sleep/stop/standby), навыки измерения и расчёта бюджета питания для автономных устройств, работающих от батареи;
- Разработка пользовательских интерфейсов и работа с Embedded Linux: опыт разработки HMI на Qt5/Qt6 — владение QML/Qt Quick для интерфейсов и C++ для бэкенда; навыки применения Qt Widgets для сервисных утилит. Умение выполнять кросс‑компиляцию под ARM и оптимизировать отрисовку для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами. Будет плюсом опыт работы с Embedded Linux (Yocto/Buildroot) и настройка device tree;
- Схемотехника и проектирование печатных плат: навыки чтения и разработки электрических схем, включая проектирование цепей питания (LDO/DC‑DC), защиту входов, ESD‑защиту и фильтрацию. Уверенное владение Altium Designer: разработка многослойных плат, работа с дифференциальными парами и контролем импеданса, применение EMC‑подходов, настройка стека слоёв, выполнение проверок ERC/DRC. Опыт формирования производственного пакета (Gerber/ODB++), работы с BOM/AVL, а также учёта lead time и second source при выборе компонентов;
- Практические навыки лабораторной отладки: умение работать с измерительным оборудованием (осциллограф, логический анализатор), лабораторным блоком питания и паяльной станцией. Опыт комплексной отладки связки «железо + прошивка» непосредственно на рабочем месте;
- Проактивность, самостоятельность и аккуратность;
- Активность в коммуникации.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Golang разработчик Senior
Локация: любая
Ставка: 1900, с НДС
Длительность проекта: до 31.12.2026
Обязательные требования
- Образование: высшее техническое (CS/инженерия) либо подтверждённый индустриальный трек;
- Опыт работы: от 5–7 лет в разработке, из них 3–4 года на Go в продакшене;
- Опыт работы на Java, переход с Java на Go (здорово, если есть хороший бэкграунд на Java);
- Ключевые навыки: Go (базовая конкурентность, работа с каналами и горутинами), SQL (PostgreSQL/MySQL), Docker, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), базовые инструменты мониторинга (Prometheus/Grafana);
- Обязательно: опыт высоконагруженных систем, проектирование микросервисов, умение писать и поддерживать тесты, опыт работы с HTTP/gRPC API;
- Английский: B2 и выше.
Задачи на проекте
- Проектировать архитектуру сервисов и микросервисов, выбирать подходящие паттерны и подходы;
- Писать высокопроизводительный, безопасный и поддерживаемый код на Go с учётом особенностей конкурентности (горутины, каналы, примитивы синхронизации);
- Определять и реализовывать контракты API (REST, gRPC, GraphQL), согласовывать их с другими командами;
- Глубоко оптимизировать производительность: профилировать, выявлять и устранять узкие места, работать с аллокациями памяти и блокировками;
- Выстраивать надёжную стратегию тестирования: покрывать код юнит, интеграционными и property‑based тестами, проектировать тестовые данные и фикстуры;
- Работать со сложными схемами взаимодействия с БД (PostgreSQL, MySQL, Redis и др.): проектировать индексы, оптимизировать запросы, реализовывать транзакции и паттерны распределённых блокировок;
- Интегрировать сервисы со внешними системами и очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS), обрабатывать ошибки и реализовывать механизмы повторных попыток и дедлайнов;
- Участвовать в проектировании и настройке CI/CD‑пайплайнов, автоматизировать деплой, валидацию и rollback;
- Настраивать контейнеризацию (Docker) и оркестрацию (Kubernetes), работать с Helm‑чартами, определять resource requests/limits, readiness/liveness probes;
- Внедрять и поддерживать инструменты мониторинга, логирования и трейсинга (Prometheus, Grafana, Jaeger, ELK), настраивать алерты и SLO/SLI;
- Вести код‑ревью, наставлять младших разработчиков, формировать стандарты качества кода и best practices в команде;
- Управлять техническим долгом: планировать рефакторинг, оценивать риски и влияние изменений, приоритизировать задачи;
- Участвовать в разборе инцидентов, проводить постмортемы, предлагать и внедрять меры по предотвращению повторных сбоев.
Этапы отбора
1. Техническое интервью
2. При необходимости финальное интервью с руководителем направления.
Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Локация: любая
Ставка: 1900, с НДС
Длительность проекта: до 31.12.2026
Обязательные требования
- Образование: высшее техническое (CS/инженерия) либо подтверждённый индустриальный трек;
- Опыт работы: от 5–7 лет в разработке, из них 3–4 года на Go в продакшене;
- Опыт работы на Java, переход с Java на Go (здорово, если есть хороший бэкграунд на Java);
- Ключевые навыки: Go (базовая конкурентность, работа с каналами и горутинами), SQL (PostgreSQL/MySQL), Docker, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), базовые инструменты мониторинга (Prometheus/Grafana);
- Обязательно: опыт высоконагруженных систем, проектирование микросервисов, умение писать и поддерживать тесты, опыт работы с HTTP/gRPC API;
- Английский: B2 и выше.
Задачи на проекте
- Проектировать архитектуру сервисов и микросервисов, выбирать подходящие паттерны и подходы;
- Писать высокопроизводительный, безопасный и поддерживаемый код на Go с учётом особенностей конкурентности (горутины, каналы, примитивы синхронизации);
- Определять и реализовывать контракты API (REST, gRPC, GraphQL), согласовывать их с другими командами;
- Глубоко оптимизировать производительность: профилировать, выявлять и устранять узкие места, работать с аллокациями памяти и блокировками;
- Выстраивать надёжную стратегию тестирования: покрывать код юнит, интеграционными и property‑based тестами, проектировать тестовые данные и фикстуры;
- Работать со сложными схемами взаимодействия с БД (PostgreSQL, MySQL, Redis и др.): проектировать индексы, оптимизировать запросы, реализовывать транзакции и паттерны распределённых блокировок;
- Интегрировать сервисы со внешними системами и очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS), обрабатывать ошибки и реализовывать механизмы повторных попыток и дедлайнов;
- Участвовать в проектировании и настройке CI/CD‑пайплайнов, автоматизировать деплой, валидацию и rollback;
- Настраивать контейнеризацию (Docker) и оркестрацию (Kubernetes), работать с Helm‑чартами, определять resource requests/limits, readiness/liveness probes;
- Внедрять и поддерживать инструменты мониторинга, логирования и трейсинга (Prometheus, Grafana, Jaeger, ELK), настраивать алерты и SLO/SLI;
- Вести код‑ревью, наставлять младших разработчиков, формировать стандарты качества кода и best practices в команде;
- Управлять техническим долгом: планировать рефакторинг, оценивать риски и влияние изменений, приоритизировать задачи;
- Участвовать в разборе инцидентов, проводить постмортемы, предлагать и внедрять меры по предотвращению повторных сбоев.
Этапы отбора
1. Техническое интервью
2. При необходимости финальное интервью с руководителем направления.
Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Системный аналитик Middle+, Senior
Ставка: ваша
Локация: РФ
Длительность проекта: от 3 мес. (с возможностью продления)
Обязательные требования
- Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования.
- Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности.
- Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования.
- Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных.
- Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов.
- Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации.
Дополнительные требования
- Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP.
- Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов.
- Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset.
Задачи на проекте
- Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования.
- Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных.
- Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии.
- Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта.
- Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса.
- Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно.
- Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию.
Этапы отбора
1. Внутренний квалификационный.
2. Интервью с клиентом с техническими вопросами.
Описание проекта и команды
Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика.
Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Ставка: ваша
Локация: РФ
Длительность проекта: от 3 мес. (с возможностью продления)
Обязательные требования
- Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования.
- Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности.
- Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования.
- Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных.
- Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов.
- Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации.
Дополнительные требования
- Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP.
- Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов.
- Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset.
Задачи на проекте
- Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования.
- Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных.
- Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии.
- Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта.
- Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса.
- Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно.
- Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию.
Этапы отбора
1. Внутренний квалификационный.
2. Интервью с клиентом с техническими вопросами.
Описание проекта и команды
Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика.
Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
DevOps Middle
Ставка: до 1700, с НДС
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Срок привлечения: на 1 месяц, (старт: 05.11.2026)
Требования:
Инфраструктура и Cloud:
- Опыт развертывания и настройки managed-кластеров Spark (Yandex Data Proc, Google Dataproc, AWS EMR).
- Владение Terraform (или Ansible) для автоматизации инфраструктуры.
- Настройка сетевого взаимодействия (VPC, VPN, Security Groups) между Greenplum и Spark.
- Опыт работы с Docker и Kubernetes (если Spark запускается на K8s).
Big Data стек:
- Понимание архитектуры Greenplum и способов выгрузки данных (gpfdist, PXF, JDBC).
- Знание архитектуры Spark (Driver, Executor, History Server), умение управлять ресурсами кластера.
- Настройка оркестрации пайплайнов (Apache Airflow).
- Работа с форматами данных (Parquet, ORC, Avro).
Мониторинг и CI/CD:
- Настройка мониторинга и логирования для Spark-джобов (Prometheus, Grafana, ELK).
- Настройка CI/CD для деплоя Spark-приложений (GitLab CI, Jenkins).
Языки и утилиты:
- Python (PySpark) или Scala — для написания инфраструктурных скриптов и отладки.
- Bash-скриптинг
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Ставка: до 1700, с НДС
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Срок привлечения: на 1 месяц, (старт: 05.11.2026)
Требования:
Инфраструктура и Cloud:
- Опыт развертывания и настройки managed-кластеров Spark (Yandex Data Proc, Google Dataproc, AWS EMR).
- Владение Terraform (или Ansible) для автоматизации инфраструктуры.
- Настройка сетевого взаимодействия (VPC, VPN, Security Groups) между Greenplum и Spark.
- Опыт работы с Docker и Kubernetes (если Spark запускается на K8s).
Big Data стек:
- Понимание архитектуры Greenplum и способов выгрузки данных (gpfdist, PXF, JDBC).
- Знание архитектуры Spark (Driver, Executor, History Server), умение управлять ресурсами кластера.
- Настройка оркестрации пайплайнов (Apache Airflow).
- Работа с форматами данных (Parquet, ORC, Avro).
Мониторинг и CI/CD:
- Настройка мониторинга и логирования для Spark-джобов (Prometheus, Grafana, ELK).
- Настройка CI/CD для деплоя Spark-приложений (GitLab CI, Jenkins).
Языки и утилиты:
- Python (PySpark) или Scala — для написания инфраструктурных скриптов и отладки.
- Bash-скриптинг
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Инженер ML со знанием Go, Middle+, Senior
Срок - до 31.12.2026г. с возможной пролонгацией
Ставка до 2100 - 2200, с НДС
Локация - РФ
Часовой пояс: МСК +/- 3 часа
Требования
- Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов);
- Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи;
- Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять, почему модель ответила не так, и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном;
- Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей;
- Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2);
- Опыт работы как с графовыми/сценарийными диалоговыми движками, так и с LLM-агентами;
- Высокая скорость диагностики проблем в инференсе, локализации багов и принятия инженерных решений;
- Уверенное владение Python (PyTorch, huggingface, фреймворки инференса) и Go;
- Опыт работы с оптимизацией инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime);
- Практика работы со потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS, gRPC-контракты);
GoLang:
- Базовое понимание по дизайну сервисов;
- Понимание SOLID, DRY и KISS паттернов;
- Знание типизации в Go, хотя бы базовые типы (строки, числа, слайсы и мапы);
- Знание примитивов синхронизации и конкуренции (как синхронизировать горутины, как работать с каналами);
- Знание указателей и работы с ними;
- Observability;
- Будет плюсом: опыт работы с GRPC;
- Будет плюсом: умение настроить инфраструктуру, k8s/inventory, знания работы TCP.
Задачи
- Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог;
- Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.);
- Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде;
- Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT;
- Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов;
- При необходимости — finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций);
- Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD и передачи текста дальше по пайплайну);
- Дообучение и настройка инференса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса для достижения нужного качества звучания и скорости работы.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Срок - до 31.12.2026г. с возможной пролонгацией
Ставка до 2100 - 2200, с НДС
Локация - РФ
Часовой пояс: МСК +/- 3 часа
Требования
- Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов);
- Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи;
- Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять, почему модель ответила не так, и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном;
- Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей;
- Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2);
- Опыт работы как с графовыми/сценарийными диалоговыми движками, так и с LLM-агентами;
- Высокая скорость диагностики проблем в инференсе, локализации багов и принятия инженерных решений;
- Уверенное владение Python (PyTorch, huggingface, фреймворки инференса) и Go;
- Опыт работы с оптимизацией инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime);
- Практика работы со потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS, gRPC-контракты);
GoLang:
- Базовое понимание по дизайну сервисов;
- Понимание SOLID, DRY и KISS паттернов;
- Знание типизации в Go, хотя бы базовые типы (строки, числа, слайсы и мапы);
- Знание примитивов синхронизации и конкуренции (как синхронизировать горутины, как работать с каналами);
- Знание указателей и работы с ними;
- Observability;
- Будет плюсом: опыт работы с GRPC;
- Будет плюсом: умение настроить инфраструктуру, k8s/inventory, знания работы TCP.
Задачи
- Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог;
- Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.);
- Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде;
- Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT;
- Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов;
- При необходимости — finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций);
- Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD и передачи текста дальше по пайплайну);
- Дообучение и настройка инференса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса для достижения нужного качества звучания и скорости работы.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Инженер данных Middle+
Описание проекта: Банк.
Продолжительность: от 6 мес.
Локация: Москва; Нижний Новгород; Санкт-Петербург; Воронеж; Казань- Гибрид 2-3 дня в неделю в офисе банка ❗️
Гражданство: РФ
Готовность заполнить анкету СБ, пройти проверку службы безопасности
Ставка: 1800, с НДС
‼️Требования:
● Опыт работы инженером данных от 2 лет;
● Опыт разработки, проверки и отладки собственных алгоритмов и программных компонентов.
СУБД и интеграция данных
● Опыт работы минимум с 2 СУБД: Oracle, PostgreSQL, Greenplum или аналогичными решениями;
● Опыт работы с оркестрацией: обязательное знание Apache Airflow , NiFi, Kafka или аналогичными инструментами;
● Глубокое знание SQL
● Опыт работы как минимум с одним классическим инструментом интеграции данных: ODI, IPC, Pentaho DI, SAS DI, IBM DataStage или аналогом;
-Опыт обработки структурированных форматов данных JSON, XML, YAML.
● Базовые навыки администрирования и работы в средах Linux и MS Windows;
● Базовое понимание теории построения баз данных: реляционные и распределённые БД, реляционная алгебра, принципы взаимодействия систем;
●Работа с Git
Задачи:
Самостоятельное участие в проектировании и развитии выделенного контура ХД. Проектирование слоёв, моделей данных, маппинга и витрин в рамках отдельных подсистем.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Описание проекта: Банк.
Продолжительность: от 6 мес.
Локация: Москва; Нижний Новгород; Санкт-Петербург; Воронеж; Казань- Гибрид 2-3 дня в неделю в офисе банка ❗️
Гражданство: РФ
Готовность заполнить анкету СБ, пройти проверку службы безопасности
Ставка: 1800, с НДС
‼️Требования:
● Опыт работы инженером данных от 2 лет;
● Опыт разработки, проверки и отладки собственных алгоритмов и программных компонентов.
СУБД и интеграция данных
● Опыт работы минимум с 2 СУБД: Oracle, PostgreSQL, Greenplum или аналогичными решениями;
● Опыт работы с оркестрацией: обязательное знание Apache Airflow , NiFi, Kafka или аналогичными инструментами;
● Глубокое знание SQL
● Опыт работы как минимум с одним классическим инструментом интеграции данных: ODI, IPC, Pentaho DI, SAS DI, IBM DataStage или аналогом;
-Опыт обработки структурированных форматов данных JSON, XML, YAML.
● Базовые навыки администрирования и работы в средах Linux и MS Windows;
● Базовое понимание теории построения баз данных: реляционные и распределённые БД, реляционная алгебра, принципы взаимодействия систем;
●Работа с Git
Задачи:
Самостоятельное участие в проектировании и развитии выделенного контура ХД. Проектирование слоёв, моделей данных, маппинга и витрин в рамках отдельных подсистем.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Системный аналитик Middle+ / Senior (SA3)
Ставка: 1200, с НДС
Локация: РФ
Длительность проекта: 2 мес.
Описание проекта
Требуется системный аналитик уровня Middle+ / Senior (SA3) для участия в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта.
Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику.
Ключевое условие: ежедневное использование LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналогов) для решения рабочих задач.
Обязательные требования
1. Анализ и проектирование
- Моделирование бизнес-процессов: BPMN 2.0.
- Проектирование систем: UML (диаграммы классов, последовательностей, активности), Use Case.
- Сбор требований: User Story, Use Case, техники интервьюирования.
- Проектирование баз данных: ER-модели, нормализация, понимание транзакционности.
- Прототипирование интерфейсов: Figma (базовая работа с макетами), Miro (схемы, майндмэпы).
2. Работа с данными и API
- Уверенное владение SQL (PostgreSQL, MySQL): сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
- Работа с форматами данных: JSON, XML, YAML.
- Интеграции: REST API, SOAP.
- Понимание принципов работы брокеров сообщений на уровне producer/consumer.
- OpenAPI (Swagger): чтение спецификаций, внесение изменений.
3. Инструменты и процессы
- Jira: создание и декомпозиция задач, ведение спринтов.
- Confluence: оформление ТЗ, архитектурных решений, ведение базы знаний.
- Методологии разработки: Agile (Scrum, Kanban), понимание Waterfall.
- Git: ветвление, merge/pull requests в GitLab или GitHub.
- Postman: коллекции, переменные, скрипты для тестирования API.
4. Искусственный интеллект и векторные данные
- Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги).
- Использование ИИ для написания SQL-запросов, генерации и рефакторинга кода.
- Применение LLM для подготовки документации, анализа требований, проектирования API и моделей данных.
- Понимание принципов работы векторных баз данных.
- Опыт работы с Qdrant, pgvector или аналогами: хранение эмбеддингов, базовый векторный поиск.
5. Личностные качества
- Проактивность и самостоятельное доведение задач до результата.
- Умение принимать решения при неполных вводных.
- Способность быстро погружаться в новую предметную область.
- Стрессоустойчивость при сжатых сроках и параллельной загрузке.
Дополнительные требования (будет плюсом)
1. Разработка ИИ-решений
- LangChain, LangGraph: построение цепочек (chains), агентов и RAG-пайплайнов.
- Понимание протоколов MCP (Model Context Protocol) и A2A (Agent-to-Agent).
2. Обработка неструктурированных данных
- Интеграция SpeechKit, Whisper или аналогов для распознавания речи.
- Работа с Tesseract, Yandex Vision или аналогами для OCR и извлечения данных из документов.
3. Инфраструктура и архитектура
- Архитектурное моделирование: C4 Model.
- Docker, Kubernetes: понимание YAML-конфигураций, Helm.
- Yandex Cloud, AWS: S3/Object Storage, Managed Databases, IAM.
- RabbitMQ, Kafka: настройка, топики, партиции, гарантии доставки.
4. Разработка и хранение данных
- Python для написания ETL/ELT-скриптов, работы с Pandas и автоматизации.
- Опыт построения DWH.
- Моделирование данных: Data Vault, Star Schema, Snowflake Schema.
- Работа с BI-инструментами.
Ставка: 1200, с НДС
Локация: РФ
Длительность проекта: 2 мес.
Описание проекта
Требуется системный аналитик уровня Middle+ / Senior (SA3) для участия в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта.
Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику.
Ключевое условие: ежедневное использование LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналогов) для решения рабочих задач.
Обязательные требования
1. Анализ и проектирование
- Моделирование бизнес-процессов: BPMN 2.0.
- Проектирование систем: UML (диаграммы классов, последовательностей, активности), Use Case.
- Сбор требований: User Story, Use Case, техники интервьюирования.
- Проектирование баз данных: ER-модели, нормализация, понимание транзакционности.
- Прототипирование интерфейсов: Figma (базовая работа с макетами), Miro (схемы, майндмэпы).
2. Работа с данными и API
- Уверенное владение SQL (PostgreSQL, MySQL): сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
- Работа с форматами данных: JSON, XML, YAML.
- Интеграции: REST API, SOAP.
- Понимание принципов работы брокеров сообщений на уровне producer/consumer.
- OpenAPI (Swagger): чтение спецификаций, внесение изменений.
3. Инструменты и процессы
- Jira: создание и декомпозиция задач, ведение спринтов.
- Confluence: оформление ТЗ, архитектурных решений, ведение базы знаний.
- Методологии разработки: Agile (Scrum, Kanban), понимание Waterfall.
- Git: ветвление, merge/pull requests в GitLab или GitHub.
- Postman: коллекции, переменные, скрипты для тестирования API.
4. Искусственный интеллект и векторные данные
- Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги).
- Использование ИИ для написания SQL-запросов, генерации и рефакторинга кода.
- Применение LLM для подготовки документации, анализа требований, проектирования API и моделей данных.
- Понимание принципов работы векторных баз данных.
- Опыт работы с Qdrant, pgvector или аналогами: хранение эмбеддингов, базовый векторный поиск.
5. Личностные качества
- Проактивность и самостоятельное доведение задач до результата.
- Умение принимать решения при неполных вводных.
- Способность быстро погружаться в новую предметную область.
- Стрессоустойчивость при сжатых сроках и параллельной загрузке.
Дополнительные требования (будет плюсом)
1. Разработка ИИ-решений
- LangChain, LangGraph: построение цепочек (chains), агентов и RAG-пайплайнов.
- Понимание протоколов MCP (Model Context Protocol) и A2A (Agent-to-Agent).
2. Обработка неструктурированных данных
- Интеграция SpeechKit, Whisper или аналогов для распознавания речи.
- Работа с Tesseract, Yandex Vision или аналогами для OCR и извлечения данных из документов.
3. Инфраструктура и архитектура
- Архитектурное моделирование: C4 Model.
- Docker, Kubernetes: понимание YAML-конфигураций, Helm.
- Yandex Cloud, AWS: S3/Object Storage, Managed Databases, IAM.
- RabbitMQ, Kafka: настройка, топики, партиции, гарантии доставки.
4. Разработка и хранение данных
- Python для написания ETL/ELT-скриптов, работы с Pandas и автоматизации.
- Опыт построения DWH.
- Моделирование данных: Data Vault, Star Schema, Snowflake Schema.
- Работа с BI-инструментами.
Задачи на проекте
1. Сбор и формализация требований: проведение интервью, анкетирование, анализ документов и нормативных правовых актов (НПА) заказчика.
2. Анализ и моделирование бизнес-процессов AS-IS / TO-BE.
3. Постановка задач проектной команде.
4. Ведение базы требований, обеспечение трассировки и контроль изменений.
5. Разработка технических заданий по внутренним стандартам и стандартам заказчика.
6. Подготовка пользовательской документации.
7. Функциональное тестирование и приёмка: разработка программ и методик испытаний (ПМИ).
8. Участие в приёмо-сдаточных работах и демонстрациях решений заказчику.
9. Участие в пресейлах: оценка трудоёмкости и состава аналитических работ, в том числе на основе бизнес-требований.
10. Ежедневное использование LLM-ассистентов для генерации, структурирования и проверки требований и документации.
11. Применение промпт-инженерии для решения аналитических задач.
12. Подготовка спецификаций, пригодных для исполнения ИИ-агентами.
13. Настройка рабочего окружения ИИ-моделей под аналитические задачи для повышения точности и эффективности результатов.
Дополнительные задачи (будет плюсом):
- Проектирование ИИ-функциональности в продукте: формулирование требований к LLM-фичам, определение метрик качества, граничных случаев и fallback-сценариев.
- Наставничество младших аналитиков.
Этапы отбора
1. Техническое интервью (ТИ).
2. Знакомство с командой.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
1. Сбор и формализация требований: проведение интервью, анкетирование, анализ документов и нормативных правовых актов (НПА) заказчика.
2. Анализ и моделирование бизнес-процессов AS-IS / TO-BE.
3. Постановка задач проектной команде.
4. Ведение базы требований, обеспечение трассировки и контроль изменений.
5. Разработка технических заданий по внутренним стандартам и стандартам заказчика.
6. Подготовка пользовательской документации.
7. Функциональное тестирование и приёмка: разработка программ и методик испытаний (ПМИ).
8. Участие в приёмо-сдаточных работах и демонстрациях решений заказчику.
9. Участие в пресейлах: оценка трудоёмкости и состава аналитических работ, в том числе на основе бизнес-требований.
10. Ежедневное использование LLM-ассистентов для генерации, структурирования и проверки требований и документации.
11. Применение промпт-инженерии для решения аналитических задач.
12. Подготовка спецификаций, пригодных для исполнения ИИ-агентами.
13. Настройка рабочего окружения ИИ-моделей под аналитические задачи для повышения точности и эффективности результатов.
Дополнительные задачи (будет плюсом):
- Проектирование ИИ-функциональности в продукте: формулирование требований к LLM-фичам, определение метрик качества, граничных случаев и fallback-сценариев.
- Наставничество младших аналитиков.
Этапы отбора
1. Техническое интервью (ТИ).
2. Знакомство с командой.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Инженер системы управления проектами по развитию внутренней системы управления портфелем ИТ-проектов Middle+|Senior на проект по разработке и доработка дашбордов в нефтехимическую компанию
Гражданство и локация РФ (+\- 2 часа по МСК), срок проекта: 31.12.2026г., возможно продление
Ставка 1800, НДС (подписание акта до 20 числа + отсрочка 35 раб.дней)
Задачи:
* Собирать и уточнять требования у руководителей проектов, портфельного офиса и заказчика: что должно быть в реестре, какие своды нужны руководству, кто что имеет право видеть и править.
* Превращать требования в чёткие постановки для ИИ-агента и вести разработку через него: модели данных, API, экраны, отчёты, импорты.
* Проверять результат двумя способами: руками в приложении на локальном стенде и глазами в диффе кода. Особое внимание — миграциям базы: прод-деплой прогоняет их на боевых данных без ручной паузы.
* Держать модель данных в порядке: в системе почти всё — настраиваемые атрибуты проекта (типы, списки значений, формулы, группировки, права по ролям), и сломать их неаккуратным импортом легко.
* Вести импорт и выгрузку: реестры из Excel заказчика, выгрузка статус-отчётов в PowerPoint по утверждённым макетам, перенос конфигурации между стендами.
* Разбирать замечания с тестирования, отделять дефекты от решений бизнеса и вопросов инфраструктуры, доводить до закрытия.
* Поддерживать документацию системы и память агента (правила проекта, что нельзя трогать, принятые решения) в актуальном состоянии.
* Взаимодействовать с инженером инфраструктуры по выкатке, доступам и внешним сервисам (LLM-шлюз, векторная база).
Требования: (+/-)
- Личная подписка на Claude Code или Codex и опыт работы с ним над реальным проектом от нескольких месяцев.
- Умение ставить задачу агенту так, чтобы он сделал нужное с первого-второго раза: контекст, ограничения, критерии готовности, что нельзя трогать.
- Привычка не доверять отчёту агента на слово: проверять в приложении и в диффе, ловить лишние правки и опасные операции.
- Умение вести память и правила для агента (CLAUDE.md, файлы памяти, запреты), чтобы он не повторял старые ошибки.
- Понимание проектного и портфельного управления в крупной компании: стадии и воронка проектов, бюджет и экономический эффект, статус-отчёты, роли РП и руководителя портфеля, табель и загрузка людей.
- Опыт общения с бизнес-заказчиком без посредников: снять требование с макета в PowerPoint или таблицы Excel, задать правильные вопросы, предложить решение.
- Уверенный Excel: структура реестров, справочники, формулы, сводные таблицы. Большая часть данных приходит и уходит именно так.
Будет плюсом +\-:
- Опыт работы руководителем проектов или в проектном офисе промышленной компании: кандидат сам был пользователем таких систем.
- Опыт с Jira, MS Project, Advanta или другими системами управления портфелем — понимание, что там сделано хорошо и что плохо.
- Практика с несколькими агентами одновременно, памятью агента, скиллами и MCP-серверами.
- Опыт с LLM-интеграциями в продукте: эмбеддинги, RAG-поиск по документации, Milvus или другая векторная база.
- Опыт работы в контуре крупной компании: согласование доступов, безопасность, ограниченный интернет, внутренний GitLab.
- Confluence и ведение пользовательской документации простым языком.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Гражданство и локация РФ (+\- 2 часа по МСК), срок проекта: 31.12.2026г., возможно продление
Ставка 1800, НДС (подписание акта до 20 числа + отсрочка 35 раб.дней)
Задачи:
* Собирать и уточнять требования у руководителей проектов, портфельного офиса и заказчика: что должно быть в реестре, какие своды нужны руководству, кто что имеет право видеть и править.
* Превращать требования в чёткие постановки для ИИ-агента и вести разработку через него: модели данных, API, экраны, отчёты, импорты.
* Проверять результат двумя способами: руками в приложении на локальном стенде и глазами в диффе кода. Особое внимание — миграциям базы: прод-деплой прогоняет их на боевых данных без ручной паузы.
* Держать модель данных в порядке: в системе почти всё — настраиваемые атрибуты проекта (типы, списки значений, формулы, группировки, права по ролям), и сломать их неаккуратным импортом легко.
* Вести импорт и выгрузку: реестры из Excel заказчика, выгрузка статус-отчётов в PowerPoint по утверждённым макетам, перенос конфигурации между стендами.
* Разбирать замечания с тестирования, отделять дефекты от решений бизнеса и вопросов инфраструктуры, доводить до закрытия.
* Поддерживать документацию системы и память агента (правила проекта, что нельзя трогать, принятые решения) в актуальном состоянии.
* Взаимодействовать с инженером инфраструктуры по выкатке, доступам и внешним сервисам (LLM-шлюз, векторная база).
Требования: (+/-)
- Личная подписка на Claude Code или Codex и опыт работы с ним над реальным проектом от нескольких месяцев.
- Умение ставить задачу агенту так, чтобы он сделал нужное с первого-второго раза: контекст, ограничения, критерии готовности, что нельзя трогать.
- Привычка не доверять отчёту агента на слово: проверять в приложении и в диффе, ловить лишние правки и опасные операции.
- Умение вести память и правила для агента (CLAUDE.md, файлы памяти, запреты), чтобы он не повторял старые ошибки.
- Понимание проектного и портфельного управления в крупной компании: стадии и воронка проектов, бюджет и экономический эффект, статус-отчёты, роли РП и руководителя портфеля, табель и загрузка людей.
- Опыт общения с бизнес-заказчиком без посредников: снять требование с макета в PowerPoint или таблицы Excel, задать правильные вопросы, предложить решение.
- Уверенный Excel: структура реестров, справочники, формулы, сводные таблицы. Большая часть данных приходит и уходит именно так.
Будет плюсом +\-:
- Опыт работы руководителем проектов или в проектном офисе промышленной компании: кандидат сам был пользователем таких систем.
- Опыт с Jira, MS Project, Advanta или другими системами управления портфелем — понимание, что там сделано хорошо и что плохо.
- Практика с несколькими агентами одновременно, памятью агента, скиллами и MCP-серверами.
- Опыт с LLM-интеграциями в продукте: эмбеддинги, RAG-поиск по документации, Milvus или другая векторная база.
- Опыт работы в контуре крупной компании: согласование доступов, безопасность, ограниченный интернет, внутренний GitLab.
- Confluence и ведение пользовательской документации простым языком.
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Fullstack разработчик Senior (Angular + C#)
Выход АСАП
Рейт: 1350, с НДС
Грейд: Senior
Срок привлечения: с 01.11.2026 до 31.12.2026
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Проект: Развитие виджета чата, реализованного на WebView и интегрируемого на несколько поверхностей. Frontend — Angular, backend — C#. Пример задачи: реализовать отправку файлов большого объёма (100 МБ и более) напрямую в систему хранения, без посредства backend-части виджета чата.
Задачи на проекте:
1. Разрабатывать frontend-часть виджета чата на Angular.
2. Разрабатывать backend-часть виджета чата на C#.
3. Реализовывать отправку файлов большого объёма (100 МБ и более) напрямую в систему хранения, без посредства backend-части виджета чата.
4. Обеспечивать интеграцию виджета на несколько поверхностей через WebView.
5. Проектировать взаимодействие frontend и backend через API.
6. Оптимизировать производительность и надёжность решений.
7. Взаимодействовать с командой разработки и тимлидом.
Требования
Наличие законченного высшего образования
Опыт коммерческой разработки от 5 лет
Наличие опыта в сфере разработки ПО/ИТ-продуктов от 3 лет
Опыт разработки на Angular от 2 лет
Опыт разработки на C# от 3 лет
Есть проектный опыт работы по данным стекам от 1 года (где был и Angular, и C#, и вы работали именно fullstack)
Понимание принципов работы WebView и интеграции виджетов на несколько поверхностей
Опыт реализации загрузки/отправки файлов большого объёма и работы с системами хранения
Понимание принципов интеграции frontend и backend через API
Готовность к быстрому выходу на проект (ASAP)
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Выход АСАП
Рейт: 1350, с НДС
Грейд: Senior
Срок привлечения: с 01.11.2026 до 31.12.2026
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Проект: Развитие виджета чата, реализованного на WebView и интегрируемого на несколько поверхностей. Frontend — Angular, backend — C#. Пример задачи: реализовать отправку файлов большого объёма (100 МБ и более) напрямую в систему хранения, без посредства backend-части виджета чата.
Задачи на проекте:
1. Разрабатывать frontend-часть виджета чата на Angular.
2. Разрабатывать backend-часть виджета чата на C#.
3. Реализовывать отправку файлов большого объёма (100 МБ и более) напрямую в систему хранения, без посредства backend-части виджета чата.
4. Обеспечивать интеграцию виджета на несколько поверхностей через WebView.
5. Проектировать взаимодействие frontend и backend через API.
6. Оптимизировать производительность и надёжность решений.
7. Взаимодействовать с командой разработки и тимлидом.
Требования
Наличие законченного высшего образования
Опыт коммерческой разработки от 5 лет
Наличие опыта в сфере разработки ПО/ИТ-продуктов от 3 лет
Опыт разработки на Angular от 2 лет
Опыт разработки на C# от 3 лет
Есть проектный опыт работы по данным стекам от 1 года (где был и Angular, и C#, и вы работали именно fullstack)
Понимание принципов работы WebView и интеграции виджетов на несколько поверхностей
Опыт реализации загрузки/отправки файлов большого объёма и работы с системами хранения
Понимание принципов интеграции frontend и backend через API
Готовность к быстрому выходу на проект (ASAP)
Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta