Автотестировщика Python или Java на проект крупного банка

Грейд: middle+/senior
Локация: РФ, гибрид/удаленка (гибрид - приоритет, МСК/СПБ)
Привлечение: долгосрок
Ставка: 600 - регион, 700 - МСК (с НДС)

Требования:
Есть опыт в сфере тестирования ПО от 1 ,5 года
Есть опыт интеграционного тестирования
Есть знания по основным видам тестирования (функциональное, нефункциональное, регрессионное)
Есть опыт написания тестовой документации
Базовые знания SQL
Есть опыт работы  с системами  управления проектом , например Jira
Есть опыт работы в системах контроля процесса тестирования (например TestRail, ALM и т.д )
Есть опыт работы с системами контроля версий (Git и т.д.)
Есть опыт тестирования Rest API либо понимание основ 
Высокие коммуникативные навыки
Умение формулировать и локализовывать проблему
Есть опыт работы с очередями (Kafka и т.д. )
Есть промышленный  опыт в автоматизации тестов  (Selenium, WebDriver, JUnit/TestNG;) или обучение в данном направление 
Есть опыт работы  с системами CI (Jenkins, Teamcity и т.п.);

Задачи:
разработка тестов и тестирование системы, автоматизирующей процесс формирования кредитно-обеспечительную документацию
работа с дефектами и задачами в Jira;
построение отчётов по тестированию;
участие в процессе разработки по SCRUM методологии.
Участвовать в сборе данных для автотестов.
Участие в жизни проекта и команды, коммуникации с разработкой и аналитикой

Технологический стек проекта:
BE: Java 21, Spring Boot 3, Hibernate, Kafka, Freemarker, XDocReport, K8S, Openshift, PostgreSQL, Maven, Gradle, Jenkins, Nexus
Тесты: unit, mock, интеграционные, smoke
Atlassian (Confluence, Jira, BitBucket)

Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta

Системный аналитик-Senior

Описание проекта: МБ
Продолжительность:6+
Локация: РФ, РБ
Оплата: поквартальная
Ставка: ваша

Требования:
- Опыт системного анализа от 5 лет, из них 2-3 года на лидирующих позициях.
- Экспертное знание BPMN/UML/ER
- Продвинутый уровень SQL
- Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ)
- Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений
- Умение писать тех. документацию и ставить задачи разработчикам/QA
- Навыки презентации решений
- Опыт менторства Junior и Middle аналитиков. - Подтвержденный банковский опыт работы с клиентскими данными в KYC процессе.
- Знание профильного законодательства, в частности, 115 ФЗ и требований по защите персональных данных - 152-ФЗ.

Дополнительные требования:
- Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных
- Умение составлять эффективные промпты
- Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей.

Задачи:
- Анализ требований от заказчиков и и согласование ФЗ
- Разработка технических заданий и спецификаций
- Проектирование интеграций и API
- Описание структуры данных и моделей
- Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами
- Участие в приёмке готовых решений
- Ведение проектной документации

Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta

QA авто Middle

Длительность проекта: 6 мес. (с возможностью продления)
Локация: РФ
Ставка: 1400, с НДС

Обязательные требования
- Уверенные знания теории тестирования в сочетании с практикой;
- Практический опыт автоматизации на Playwright + JavaScript;
- Понимание архитектуры автотестов;
- Умение самостоятельно анализировать требования и системно составлять тестовый набор;
- Понимание клиент-серверной архитектуры, HTTP/HTTPS, REST API;
- Умение работать с логами;
- Знание Java или Python на уровне, достаточном для чтения, понимания и написания автотестов - в зависимости от проекта;
- Способность самостоятельно доводить задачу до результата и взаимодействовать с разработчиками.

Технический стек:
- Automation: Playwright, JavaScript;
- Дополнительные языки: Java и/или Python;
- API: REST, Postman, Swagger/OpenAPI;
- Web: HTML, CSS, browser DevTools;
- CI/CD: Jenkins / TeamCity / GitLab CI и аналоги;
- Version Control: Git;
- Test Management / Tracking: Jira, TestRail и аналоги;
- Базы данных: SQL - написание и выполнение запросов для проверки данных.

Дополнительные требования
- Опыт построения automation framework с нуля;
- Опыт интеграции автотестов в CI/CD;
- Опыт API и интеграционного тестирования;
- Знание SQL на уверенном уровне;
- Опыт работы с Docker, GitLab CI/Jenkins/TeamCity.

Задачи на проекте
- Тестирование web-приложений на всех уровнях: UI, API, интеграции;
- Разработка и поддержка автоматизированных тестов на Playwright + JavaScript, + Java/python;
- Создание UI-, API- и end-to-end автотестов, формирование и поддержка smoke/regression наборов;
- Анализ требований, подготовка тестовой документации, тест-дизайн и оценка рисков;
- Проведение функционального, интеграционного, регрессионного и exploratory-тестирования;
- Работа с REST API, проверка интеграций и бизнес-логики;
- Анализ результатов автотестов, поиск причин падений и взаимодействие с разработчиками для их устранения;
- Участие в CI/CD: запуск и анализ автоматизированных проверок в pipeline;
- Поддержка качества на всех этапах SDLC
- от анализа требований и разработки до релиза.

Описание проекта и команды
Крупная международная ритейл компания.

Откликнуться на запрос: @okabirorin
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta

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

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

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

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

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

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

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

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