Опыт security code review на одном или нескольких языках: Java/Kotlin, Go, Python. Уверенное владение одним из языков: Python/Java...
Требуемый стаж: от 3-ех лет. Знание Java (уровень Core Java). Знание и опыт использования инструментов автоматизации тестирования: JUnit 5...
Имеете архитектурный опыт от 3 лет и коммерческую разработку на java от 5 лет. Владеете java 17-25 / spring framework...
1. Опыт профессионального программирования на языке Java(7) (кода на Java 10%)процент кода в проекте. 2. Опыт профессионального программирования...
Опыт работы минимум 3 года в автоматизации тестирования на Java (Java 17+). Обязательный практический опыт с BDD (Cucumber, Gherkin).
Java 17/21 — основной язык автоматизации; знание современных возможностей (Core Java, Collections, Stream API, Concurrency, Exception Handling); знания и опыт...
Желательно / будет плюсом: * Опыт разработки на Java (Spring Boot) и желание развиваться в Java‑стеке. * Опыт разработки и поддержки SPA...
Умение читать и понимать код на одном из языков программирования, например на Python, Go, Java, Java Script. Знание основных протоколов...
Опыт нагрузочного тестирования от 3 лет, из них не менее года с Gatling (Java). Уверенное владение Java Core, написание заглушек...
Знание Java Core или С++/С# (+готовность к изучению Java по ходу обучения в школе). Знание SQL на уровне Select...
Уверенные знания Javascript и jQuery, основные алгоритмы, современные стандарты. - Опыт работы с MS SQL (запросы, работа с XPath, работа с...
Опыт коммерческой разработки от 2х лет. Уверенные знания HTML5, CSS3, SCSS/SASS/LESS, JavaScript. Уверенное использование TypeScript...
Опыт работы в программировании от 3-х лет. Готовность к тестовому заданию. Открытость к интервью с алгоритмическими задачами.
Основы Python/JavaScript (базовые скрипты). Claude Code/Codex (написание и улучшение кода). Инструменты: Visual Studio (разработка), базовых знаний Git (контроль...
Опыт разработки под СУБД Oracle, опыт разработки на одном из языков (JavaScript и/или C#). Знание PL/SQL; C#.
Какие знания и навыки нам важны: Владение языками JavaScript, Babel, TypeScript. Знание Typescript на уровне написания типов и интерфейсов.
Обязанности: Разработка архитектуры проекта Управление командой разработчиков (постановка задач, контроль сроков) Обеспечение бесперебойной работы всех технических систем, анализ и минимизация рисков, определяющих качество услугПланирование бюджета, закупка оборудования и необходимых облачных сервисов;Обеспечение кибербезопасностиТребования: Опыт работы: от 3 лет Опыт работы с AASFrontend\backend Python, Java, PHP и дрПриветствуется опыт в фин техе, работа со статистикой, оценка рисков, определение оптимальных вариантов Желателен опыт в создании маркетплейсов\агрегаторов Знание безопасности данных ПроактивностьЦелеустремленностьКреативный Опыт в создании и управлении команды Условия: Свободный график работыУдалённый формат работы
Мы ищем Automation QA Engineer, специалиста, который будет отвечать за качество наших продуктов, готового взять на себя тестирование на всех этапах разработки.Тебе предстоит взаимодействовать с разработчиками, аналитиками, менеджерами проектов и другими командами подразделения, заниматься ручным и развивать автоматизированное тестирование, участвовать в выводе продукта в промышленную эксплуатацию, улучшать программу лояльности СберСпасибо и вносить вклад в процесс работы команды для достижения общей цели. В нашем направлении работает несколько кросс-функциональных команд, которые несут полную ответственность за свои продукты в экосистеме Сбера. Мы обеспечиваем полный жизненный цикл продуктов, сами общаемся с заказчиками и вендорами, предлагаем технические решения и непрерывно запускаем новые сервисы. Поэтому предстоит решать много интересных задач по сопровождению существующих и запуску в эксплуатацию новых систем с классом критичности mission-critical. Мы разрабатываем В Программах Лояльности учавствует большое число различных систем как внутри Банка, так и вне контура Банка, направленных на расчет и зачисление бонусов, основанное на информации о действиях пользователя в инфраструктуре Сбера. Мы разрабатываем технологичные интеграционные компоненты между такими системами, позволяющие упростить взаимодействия, обеспечить их надежность и отказоустойчивость и сократить время на вывод новой бизнес-функциональности. СберСпасибо стремится помочь людям пользоваться продуктами Сбера с удовольствием и выгодой. Аудитория пользователей программы лояльности составляет более 80 миллионов человек и эта цифра растет каждый день. В современном мире к клиентам нужно обращаться там, где они бывают чаще всего — на интернет-сайтах, через мобильные устройства. Кроме того, нужно персонифицировать сообщения, составлять индивидуальные предложения и вовлекать клиентов в живое общение, чтобы завоевать их доверие и повысить лояльность. Ежегодно СберСпасибо выполняет более 1 миллиарда коммуникаций более чем от 3000 партнеров. Автоматизация маркетинга очень важна для полноценного использования клиентской аналитики, оптимизации многоканального взаимодействия, а также для мониторинга потребительского поведения и своевременного реагирования на изменения. Для эффективного планирования, тестирования и реализации маркетинговых кампаний используется комплекс решений для автоматизации маркетинга. Что ты будешь делать Анализировать бизнес и функциональные требования. Строить тестовую модель с учетом потребностей ручного и автоматизированного тестирования. Подготавливать тестовые данные. Проводить функциональное, регрессионное, интеграционное тестирование и выявлять дефекты. Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тестовые сценарии. Вести тестовую документацию (чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты). Сопровождать релизную деятельность. Мы ждем от тебя Высшее образование. 3 года опыта работы. Понимание жизненного цикла разработки ПО. Навыки автоматизированного и ручного тестирования. Понимание принципов построения приложений, понимание микросервисной архитектуры. Понимание сетевых протоколов, технологий представления данных. Знание Java 17, Maven/gradle, Jenkins, Git, Docker, Openshift/k8s, Kafka. Умение составлять SQL-запросы, работать с БД PosgreSql. Будет плюсом Опыт внедрения практик и методологий различных видов тестирования. Опыт нагрузочного тестирования. Мы предлагаем Возможность участвовать в создании сервисов, которые доступы более 80 миллионам клиентов. Возможность участвовать в проектировании технологических решений от идеи до тиражирования. Возможность влиять на среднесрочную и долгосрочную архитектуру систем. Возможность влиять на производственные процессы не только команды, но и всего подразделения из 750 человек. Сплоченную команду с высокими компетенциями в ИТ и бизнесе. Условия Стильный офис около м. Кутузовская; Интересные проекты с известными брендами; Возможность развиваться благодаря обучению; Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия; А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь. В Сбере одна из наших ценностей Мы - команда. И это значит, что мы помогаем расти и развиваться друг другу. Поэтому мы верим в найм умных, любознательных людей, которые постоянно учатся новому и развивают свои навыки. Если тебя заинтересовала эта роль, но твой прошлый опыт не полностью соответствует пунктам в описании вакансии, мы все равно рекомендуем тебе подать заявку. Возможно, ты как раз тот кандидат, которого мы ищем!
Сбербанк Страхование В нашем стеке: Python 3.9+ Redis RabbitMQ PostgreSQL Docker Compose Jenkins Обязанности Разработка REST API для внутреннего и внешнего использования Разработка административных интерфейсов (bpm-система) Разработка автоматизированных тестов (BDD) Документирование разработанного кода Анализ, рефакторинг и оптимизация производительности серверной части сервисов платформы Разработка нового и поддержка существующего функционала серверной части платформы. Требования уверенное знание Python; фундаментальные знания в области информационных технологий; понимание принципов Clean Architecture. Нам важны: linux, bash, git; опыт работы с Docker; опыт работы с любым web-фреймворком; уверенное знание SqlAlchemy; умение написать оптимальный SQL-запрос. Желательно: опыт разработки на java, на втором языке программирования Условия Только гибридный формат работы (г. Москва, м. "Проспект Мира"). Удаленного формата работы нет. Льготные ипотечные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Детский отдых и подарки за счет Компании; Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Вакансия компании: ООО "СЧТ"Программист 1С (уровень стажёра / юниор) в ООО «СЧТ»ООО «СЧТ» — надёжный игрок рынка с 1992 года. Мы не просто продаём складскую технику, но и активно развиваем направление разработки и внедрения программного обеспечения. Наша команда ищет активного специалиста, который готов развиваться в сфере 1С и решать реальные бизнес-задачи. Если вы хотите на практике применить свои знания и расти профессионально — эта позиция для вас. Звоните! Откликайтесь!Что мы предлагаем:Конкурентную заработную плату: от 100 000 до 150 000 рублей.Официальное трудоустройство в стабильной компании с соблюдением всех гарантий по ТК РФ.Удобный график работы: 5/2, с 10:00 до 19:00.Дружный коллектив, в котором ценят инициативу и готовы делиться опытом.Интересные, нестандартные задачи — вы не будете заниматься рутинной монотонной работой, а будете создавать решения для реальных бизнес-процессов.Мы ждём от вас:Готовность развиваться в сфере 1С.Возможность рассмотрения кандидата без опыта работы, но при условии отличного понимания платформы 1С и желания учиться.Стремление к профессиональному росту и умение быстро осваивать новые инструменты.Ваши задачи:Дорабатывать конфигурации под индивидуальные требования заказчиков, делая работу склада и логистики максимально эффективной.Обновлять программное обеспечение и конфигурации, следить за актуальностью решений.Устранять ошибки в работе программ, обеспечивая бесперебойную работу бизнес-процессов клиентов.Консультировать пользователей по работе с внедренными решениями, помогая им максимально эффективно использовать функционал.Знание языка программирования Java обязательноЕсли вы готовы погрузиться в мир складской логистики через призму IT, хотите расти и развиваться в профессиональной среде — присылайте своё резюме. Мы открыты к знакомству с перспективными специалистами!Давайте создавать решения вместе!
О роли Исследования в области машинного обучения в Netflix улучшают различные аспекты бизнеса: алгоритмы персонализации, понимание контента и участников, креативные инструменты, оптимизацию систем и инновационные решения. Наши исследования охватывают множество областей ML, включая рекомендательные системы, обучение с подкреплением, компьютерное зрение, обработку естественного языка, оптимизацию, каузальность и исследование операций. Качественные прикладные исследования также требуют надёжной ML-инфраструктуры — ещё одного нашего ключевого направления. Кандидаты будут распределены в одну из организаций: Content (контент) Choosing & Conversation (выбор и взаимодействие) Commerce (коммерция) AI for Member Systems (ИИ для систем участников) Вы можете указать интерес к одному или нескольким направлениям. Кого мы ищем Обязательные требования Образование: действующее обучение в аспирантуре (PhD) в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ, компьютерной инженерии, математики, статистики, Data Science, экономики, вычислительной биологии, химии, физики, когнитивных наук или смежных дисциплин. Экспертиза в одной или нескольких областях: Персонализация и рекомендательные системы: Transformers/LLM для рекомендаций, коллаборативная фильтрация, контент-ориентированные рекомендации, гибридные системы, диалоговые рекомендатели. NLP: большие языковые модели (LLM), дообучение (fine-tuning), обучение в контексте (in-context learning), инжиниринг промптов, выравнивание (alignment), оценка, генерация текста, эмбеддинги. Обучение с подкреплением (RL): офлайн и онлайн RL, выравнивание и пост-тренинг, обучение на основе предпочтений и человеческой обратной связи, бандиты. Компьютерное зрение (CV): понимание и генерация изображений и видео, обучение представлениям. Компьютерная графика: 3D-моделирование и понимание, нейронный рендеринг, анимация и смежные области. Надёжный ML: робастность, объяснимость, интерпретируемость. Каузальный ML: каузальный вывод, каузальное обнаружение, двойной ML, обучение политикам, динамические панельные и динамические модели выбора, матричное заполнение для контрфактуалов. Agentic AI: разработка и оценка агентных систем, которые рассуждают, планируют и действуют автономно (использование инструментов, рассуждение с дополненной выборкой, управление памятью и целями, обучение на обратной связи). Мультимодальные данные: опыт с большими визуально-языковыми моделями, слияние и выравнивание модальностей, мультимодальный поиск. Обработка и интеграция текста, изображений, видео, аудио и других источников. Оптимизация и эффективность моделей: эффективность обучения и инференса, бенчмаркинг моделей, техники оптимизации. ML-платформы и инфраструктура: проектирование и создание масштабируемых систем для разработки, обучения и развёртывания моделей, управление большими конвейерами данных и распределёнными вычислительными средами. Общий ML-инжиниринг: реализация ML-решений в различных доменах, сквозные ML-пайплайны от экспериментов до деплоя. Программирование: опыт на одном из языков: Python, Java, Scala или C/C++. ML-фреймворки: знакомство с PyTorch, TensorFlow, Keras; опыт обучения на GPU. Распределённое обучение: знакомство с парадигмами распределённого обучения и инференса (DDP, FSDP, HSDP, DeepSpeed). Сквозные ML-пайплайны: понимание обучения и продакшн-деплоя, знакомство с проблемами объяснимости. Личные качества: любознательность, самомотивация, интерес к решению открытых задач в Netflix. Коммуникация: отличные устные и письменные навыки. Будет плюсом Комфортная работа с распределёнными вычислительными средами (Spark, Presto). Знание лучших практик разработки ПО (система контроля версий, тестирование, код-ревью). Как подать заявку (важно) Чтобы заявка считалась полной: После отправки на нашем карьерном сайте вы получите форму Airtable — её необходимо заполнить. Приложите резюме или CV с полной контактной информацией (email, телефон, почтовый адрес), списком релевантных курсов и публикаций (если есть). Добавьте краткое описание вашего исследовательского опыта и интересов, а также (по желанию) их связи с исследованиями Netflix. Для вдохновения посетите Netflix Research. Заявки рассматриваются на постоянной основе (rolling basis). Рекомендуем подавать рано. Вакансия открыта до заполнения позиций. Условия стажировки Длительность: минимум 12 недель. Даты старта (фиксированные): январь 2026 (зима), май или июнь 2026 (лето) — под разные учебные календари. Локация: летние стажировки проходят в штаб-квартире в Лос-Гатосе, Калифорния; ограниченные возможности в Лос-Анджелесе или Нью-Йорке (в зависимости от команды).
О роли Мы ищем стажёров по машинному обучению, которые помогут проектировать, создавать и развёртывать модели и системы машинного обучения, обеспечивающие персонализированные рекомендации, оптимизацию контента, поиск, качество потокового вещания и другие data-ориентированные функции на платформе Netflix. Вам предстоит: разрабатывать и поддерживать масштабируемые ML-пайплайны и инфраструктуру; сотрудничать с дата-сайентистами, продуктовыми менеджерами и инженерами для трансляции бизнес-потребностей в ML-решения; экспериментировать с новыми алгоритмами и техниками для улучшения пользовательского опыта и операционной эффективности. Кандидаты будут распределены в одну из организаций: Content (контент), Choosing & Conversation (выбор и взаимодействие), Commerce (коммерция) или AI for Member Systems (ИИ для систем участников). Вы можете указать интерес к одному или нескольким направлениям. Кого мы ищем Обязательные требования Образование: действующее обучение по программе магистратуры (Master’s) или аспирантуры (PhD) в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта, компьютерной инженерии, математики, статистики, Data Science, вычислительной биологии, химии, физики, когнитивных наук или смежных дисциплин. Намерение вернуться в учебное заведение после завершения стажировки. Опыт в следующих областях ML: Фундаментальные науки: практический опыт в supervised и/или unsupervised ML, методах Data Science, MLOps, возможно знакомство с большими языковыми моделями (LLM) или обучением с подкреплением (RL). Инженерия ПО: уверенное владение лучшими практиками (система контроля версий, тестирование, код-ревью). Сквозные системы: понимание end-to-end ML-пайплайнов (обучение или продакшн-деплой) и типовых проблем (например, объяснимость моделей). Практический опыт программирования и ML, подтверждённый проектами, учебными работами или исследованиями. Владение (или знакомство) с языками: Python, Java, Scala или Spark. Опыт работы с ML-фреймворками и библиотеками: Pandas, NumPy или Scikit-learn. Любознательность, самомотивация и интерес к решению открытых задач в Netflix. Отличные коммуникативные навыки (устные и письменные). Как подать заявку (важно) Для того чтобы ваша заявка считалась полной: После отправки заявки на нашем карьерном сайте вы получите форму Airtable — её необходимо заполнить и отправить. Приложите резюме или CV с полной контактной информацией (email, телефон, почтовый адрес), списком релевантных курсов и публикаций (если есть). Добавьте краткое описание вашего исследовательского опыта и интересов, а также (по желанию) их связи с исследованиями Netflix. Для вдохновения посетите Netflix Research site. Заявки рассматриваются на постоянной основе (rolling basis), рекомендуем подавать заявку рано. Вакансия открыта до заполнения позиций. Условия стажировки Длительность: минимум 12 недель. Даты старта (фиксированные): январь 2026 (зима), май или июнь 2026 (лето) — под разные учебные календари. Локация: летние стажировки проходят в штаб-квартире в Лос-Гатосе, Калифорния; ограниченные возможности в Лос-Анджелесе или Нью-Йорке (в зависимости от команды).
О команде аналитического инжиниринга Стажёры по аналитическому инжинирингу будут полностью интегрированы в команды, которые создают инструменты и сервисы, необходимые для масштабирования платформы приложений Netflix на огромную экосистему устройств. Эти команды используют инновации и масштаб, чтобы приносить ценность на экран и поддерживать эффективную операционную деятельность. Вы будете получать действенные инсайты из данных для: * обеспечения высоких стандартов качества, * измерения надёжности продуктовых функций, * оценки состояния экосистемы устройств, * повышения операционной эффективности инжиниринга. Роль предполагает тесное кросс-функциональное взаимодействие с инженерами-программистами и продуктовыми менеджерами для организации сбора данных, повышения точности метрик, а также разработки технических data-продуктов и интеллектуальных систем. Кого мы ищем Мы ищем любознательного, инициативного, мотивированного студента, который хочет учиться у команды старших инженеров. Вы увлечены решением задач и уверенно чувствуете себя при работе со сложными, открытыми проблемами, используя data-подходы. Обязательные требования * Образование: действующее обучение по очной аккредитованной программе магистратуры (M.S.) или аспирантуры (Ph.D.) в области компьютерных наук, инженерии, Data Science или смежной технической специальности. Окончание программы — декабрь 2026 года, лето 2027 или позже. * Возврат в учебное заведение: после летней стажировки вы должны возвращаться на учёбу минимум на один семестр или четверть. * Практический опыт анализа данных: работа с данными «руками» (hands-on). * Высокое владение стандартным стеком технологий Data Science. * Опыт работы с распределёнными системами для обработки данных большого объёма. * Владение SQL на высоком уровне. * Опыт программирования на Python или Java. * Практический опыт создания интуитивных схем и моделей данных для наборов данных. * Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде. Желательные навыки * Опыт применения статистического вывода и моделей машинного обучения для получения действенных инсайтов. * Знание инструментов визуализации данных (например, Tableau, Plotly, Matplotlib). * Умение доносить сложные инсайты из данных до заинтересованных сторон с разным техническим бэкграундом. * Позитивный настрой и готовность давать и получать честную обратную связь. * Склонность воспринимать неопределённость как возможность для исследования. * Интерес к безопасности или сложным предметным областям. Чем предстоит заниматься Как стажёр по аналитическому инжинирингу, вы получите возможность взять на себя полный цикл аналитического проекта или инструмента. Ваши обязанности будут включать: * Проектирование, создание и поддержку конвейеров данных (data pipelines) для сбора, обработки и анализа больших и сложных наборов данных из различных источников. * Определение фундаментальных моделей данных и работу над превращением конечного аналитического инструмента в продукт. * Анализ паттернов запросов, выявление новых сигналов, обнаружение аномалий и подготовку рекомендаций на основе количественной оценки влияния. * Создание информативных визуализаций данных и дашбордов с помощью инструментов вроде Tableau, чтобы помочь заинтересованным сторонам легко понимать данные и действовать на их основе. * Совместную работу с инженерами в процессе разработки для сбора обратной связи и итеративного улучшения дизайна. * Коммуникацию ключевых инсайтов и разработку дашбордов для их распространения среди широкого круга стейкхолдеров в организации. Условия стажировки * Длительность: 12 недель (летом). * Локация: офис в Лос-Гатосе или Лос-Анджелесе, Калифорния (в зависимости от команды, при условии действующих ограничений). Льготы и преимущества (для будущих штатных сотрудников, ориентир) Netflix предоставляет комплексный пакет льгот, включая: * Медицинские программы и поддержку психического здоровья. * Пенсионный план 401(k) с участием работодателя. * Программу опционов на акции. * Программы по инвалидности, сберегательные счета на медицинские расходы (HSA) и гибкие расходные счета (FSA). * Программы поддержки создания семьи. * Страхование жизни и от серьёзных травм. * Оплачиваемые отпуска (например, для сотрудников с почасовой оплатой — 35 дней в году для отпуска, праздников и больничных; для штатных сотрудников на окладе — гибкий неограниченный отпуск).
О командах Функция инжиниринга данных (Data Engineering) является фундаментальной для успеха Netflix. Команды Data Science and Engineering (DSE) по всей компании работают над улучшением различных аспектов бизнеса. Они создают программные и data-решения, разрабатывают фундаментальные data-продукты, которые позволяют проводить сквозной анализ, запускать сложные эксперименты и получать ключевые инсайты. Это отличная возможность получить практический опыт работы с новыми технологиями и уникальной культурой компании. Кого мы ищем Мы ищем любознательного, инициативного, мотивированного студента, который умеет работать в команде и хочет учиться у опытных инженеров. Вы увлекаетесь решением задач и уверенно чувствуете себя при работе со сложными, открытыми проблемами, используя data-подходы. Обязательные требования Образование: действующее обучение по очной аккредитованной программе магистратуры (M.S.) или аспирантуры (Ph.D.) в области компьютерных наук, инженерии, Data Science или смежной технической специальности. Окончание программы — декабрь 2026 года, лето 2027 или позже. Возврат в учебное заведение: после летней стажировки вы должны возвращаться на учёбу минимум на один семестр или четверть. Языки программирования: уверенное владение хотя бы одним основным языком, таким как Python, Java или Scala. SQL: хорошие базовые знания SQL (любой диалект). Структуры данных и алгоритмы: уверенное владение основами. Инженерные практики: опыт применения best practices разработки ПО (система контроля версий, тестирование, код-ревью). Коммуникация: отличные навыки общения и работы в команде. Желательные навыки: Опыт работы с большими объёмами данных в рамках предыдущих проектов или стажировок. Знание распределённых фреймворков (например, Spark, Kafka) и архитектур распределённых систем. Знание MPP/Cloud data warehouse решений (например, Snowflake, Redshift, BigQuery, Hive, Iceberg). Опыт проектирования схем (schema design) или моделирования данных. Опыт подготовки и обогащения данных для конвейеров машинного обучения. Чем предстоит заниматься Вы будете полностью интегрированы в команду инжиниринга данных и получите проект с высоким влиянием на бизнес. Ваши задачи: Тесное сотрудничество с дата-сайентистами, аналитиками, продуктовыми менеджерами и старшими инженерами для понимания аналитических потребностей и их трансляции в масштабируемые data-решения. Проектирование, создание, развёртывание и поддержка надёжных конвейеров данных (data pipelines). Создание data-продуктов, которые отвечают на высокоприоритетные бизнес-вопросы. Изучение и применение лучших практик моделирования данных. Помощь в повышении автоматизации и масштабируемости сложных наборов данных. Получение опыта применения принципов инжиниринга данных для решения задач интернет-масштаба. Условия стажировки Длительность: 12 недель (летом). Локация: офис в Лос-Гатосе или Лос-Анджелесе, Калифорния (в зависимости от команды, при условии действующих ограничений).
О стажировке Продолжительность: 12 недель (оплачиваемая стажировка)Период: 21 сентября – 11 декабря 2026 годаФормат: удалённо или гибридно в офисах в Сан-Франциско, Пало-Альто, Нью-Йорке или Сиэтле Вы будете работать в команде Visual Search (визуальный поиск) в составе Advanced Technology Group. Стажировка даст вам полный спектр разработки ML-продуктов — от исследований до внедрения функций для сотен миллионов пользователей. Важно: Подавая заявку на эту роль, вы автоматически рассматриваетесь на несколько стажёрских позиций в разных ML-командах Pinterest. Пожалуйста, подавайте заявку только один раз в США или Канаде. Чем вы будете заниматься * Разрабатывать и запускать новые пользовательские функции с использованием уникальных внутренних наборов данных и ML-техник (особенно в областях компьютерного зрения, генеративного ИИ и ответственного ИИ). * Получать практический опыт работы с промышленными ML-системами: алгоритмические исследования, инфраструктура, инженерия данных, обучение, инференс и продуктовое внедрение. * Использовать передовые AI-инструменты и агентов для ускорения реализации инженерных задач (прототипирование, эксперименты). * Проверять результаты, сгенерированные ИИ, через тестирование, код-ревью и критическое мышление, обеспечивая точность, поддерживаемость, безопасность и соответствие стандартам команды. * Использовать ИИ для лучшего понимания незнакомого кода, исследования багов и обобщения технического контекста или документации. * Вносить вклад в передовые исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта применительно к задачам Pinterest. * Писать чистый, эффективный и поддерживаемый код. * Проактивно отвечать за выполнение и качество своих задач и проекта с минимальным руководством со стороны наставника, менеджера и коллег. Требования к кандидату * Специализация: опыт в компьютерном зрении (Computer Vision), визуальном поиске, понимании пользователей (User Understanding), генеративном ИИ и больших языковых моделях (LLMs). * Правовой статус: возможность законно работать полный рабочий день (40 часов в неделю) с сентября по декабрь 2026 года в США. * Образование: обучение на магистерской программе в области компьютерных наук, ML, NLP, статистики, информационных наук или смежной сфере. * Технические навыки: владение как минимум одним языком системного уровня (Java, C++, Python) и одним ML-фреймворком (TensorFlow, PyTorch, MLFlow). * AI-нативная инженерия: понимание проектирования кодовых баз, удобных для AI-агентов. * Высокая автономность в освоении новых инструментов для agent-first разработки. * Сильное критическое мышление при работе с AI-генерациями: чёткий подход к проверке корректности, производительности, безопасности и поддерживаемости. * Умение итеративно дорабатывать промпты, уточнять рабочие процессы и адаптировать AI-подходы в зависимости от задачи, контекста и ограничений. * Опыт в исследованиях и решении аналитических задач. * Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде, находить решения для открытых (нечётко поставленных) задач. Будет преимуществом * Публикации в области машинного обучения, ИИ, науки о данных, аналитики, статистики или смежных технических областях. * Сильная страсть к исследованиям и поиску ответов на сложные вопросы через исследования. * Увлечённость прикладным ML и продуктом Pinterest. Почему стоит стать стажёром Pinterest? * Значимая работа: вклад в проекты, которые влияют на миллионы пользователей по всему миру. * Наставничество: обучение и поддержка со стороны опытных инженеров и исследователей. * Рост и развитие: участие в профессиональных воркшопах и нетворкинг-мероприятиях для развития навыков и связей.
О компании В Amazon мы нанимаем лучших специалистов в области технологий, чтобы создавать инновационные решения для наших клиентов. Одержимость клиентами — часть нашей ДНК, именно она сделала нас одним из самых любимых брендов в мире. Мы ищем любознательных специалистов, готовых мыслить масштабно и формировать технологии будущего. В Amazon вы сможете расти как высокоэффективный инженер в окружении опытных наставников и культуры непрерывного обучения. О роли Стажёры-разработчики Amazon используют современные технологии для решения сложных задач и видят результат своей работы уже в процессе стажировки. Проблемы, которые мы решаем, значимы и влияют на миллионы клиентов, продавцов и продуктов по всему миру. Мы ищем людей, увлечённых созданием новых продуктов, функций и сервисов, способных работать в условиях неопределённости, когда циклы разработки измеряются неделями, а не годами. В Amazon мы верим в ответственность на каждом уровне. Как стажёр, вы будете управлять полным жизненным циклом своего кода — от проектирования до развертывания и последующей эксплуатации. Такой подход в сочетании с приверженностью операционному совершенству позволяет нам предоставлять клиентам решения высочайшего качества. Ключевые обязанности: • Эффективно взаимодействовать с опытными специалистами из разных областей для проектирования, создания и эксплуатации инновационных продуктов и сервисов, которые радуют клиентов; участвовать в технических обсуждениях и предлагать решения. • Проектировать и разрабатывать масштабируемые решения с использованием облачных архитектур и микросервисов в крупной распределённой вычислительной среде. • Участвовать в проверке кода (code review) и вносить вклад в техническую документацию. • Создавать и поддерживать отказоустойчивые распределённые системы, которые масштабируются, устойчивы к сбоям и экономически эффективны. • Использовать и развивать инструменты на основе генеративного ИИ (GenAI) и искусственного интеллекта для повышения продуктивности разработки, отслеживая современные технологические тренды. • Писать чистый, поддерживаемый код, следуя лучшим практикам и шаблонам проектирования. • Демонстрировать операционное совершенство: мониторинг, поиск и устранение проблем в рабочей среде. Типичный день: На время стажировки вы будете закреплены за руководителем (manager) и наставником (mentor). У вас будет возможность влиять на развитие технологий Amazon и вести ключевые проекты уже на раннем этапе карьеры. Помимо работы над значимым проектом, вы сможете общаться с сотрудниками Amazon для личного и профессионального развития, расширять сеть контактов и участвовать в мероприятиях вместе с другими стажёрами. Где бы ни проходила ваша стажировка, вы получите все инструменты, чтобы управлять своим проектом и учиться в реальной рабочей среде. Сообщество и поддержка Сообщество стажёров: Вы станете частью активного сообщества, которое поддерживает ваш рост. Вы будете сотрудничать со стажёрами со всего мира, участвовать в социальных мероприятиях и можете присоединиться к специализированным группам (например, по устойчивому развитию), чтобы расширить свой кругозор. Поддержка: Программа стажировки обеспечивает надёжную систему поддержки: еженедельные консультационные часы, выделенная ИТ- и HR-поддержка, а также команда программы, нацеленная на ваш успех. Обучающие сессии: Эксклюзивные обучающие сессии помогут вам улучшить навыки, предоставляя доступ к передовым образовательным платформам Amazon и опыту лидеров индустрии. Эти структурированные возможности развития подготовят вас к следующему шагу в карьере. Возможности после стажировки: При успешном завершении стажировки вы можете быть рассмотрены на позицию для выпускников или на повторную стажировку, что позволит продолжить ваш путь в Amazon. Стажёры получают конкурентную ежемесячную зарплату, поддержку с переездом (relocation) и доступ к ряду льгот для сотрудников. Базовые требования: • На момент подачи заявки обучаетесь на программе бакалавриата или выше в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или смежных специальностей. • Знание языков программирования, таких как C/C++, Python, Java или Perl. • Понимание фундаментальных принципов компьютерных наук: объектно-ориентированное проектирование, операционные системы, алгоритмы, структуры данных и анализ сложности. Предпочтительные квалификации: • Опыт прохождения технической стажировки. • Опыт работы с распределёнными многоуровневыми системами, алгоритмами и реляционными базами данных. • Опыт в области оптимизационной математики (линейное программирование, нелинейная оптимизация и т.п.). • Способность чётко формулировать технические вызовы и предлагать решения. • Умение работать с неопределёнными или слабо структурированными задачами, способность к абстрактному мышлению. Условия участия: • Стажировка предполагает полную занятость (до 40 часов в неделю). • Работа в офисе, с понедельника по пятницу. Конкретные часы работы уточняются с руководителем команды. • Во время рабочего дня у стажёра не должно быть конфликтующих обязательств (учебных, трудовых и т.д.).
АО «Российские космические системы» (РКС, входит в Госкорпорацию "Роскосмос") - один из лидеров мирового космического приборостроения, разрабатывает, производит, испытывает, поставляет и эксплуатирует бортовую и наземную аппаратуру и информационные системы космического назначения на протяжении 75 лет. Приглашаем студентов пройти производственную практику, и получить бесценный опыт работы! Вы получите навыки: • разработки новых и поддержки существующих программных решений; • отладки написанного кода согласно требований заказчика; • кросс-ревью кода; • контроля работоспособности описанного решения на серверах заказчика. Нам важно: • обучение по направлениям профильного высшего технического образования. Условия: • Практика на крупном предприятии ракетно-космической отрасли, занимающая лидирующие позиции на рынке уже около 75 лет; • хороший и дружный коллектив, за каждым практикантом закрепляется опытный наставник; • возможность трудоустройства по результатам практики.
Тип занятости: Постоянная Локация: Лондон, Великобритания или Стокгольм, Швеция Гибридный формат: удаленная работа + очные встречи в офисе О команде Инженеры по безопасности в Spotify защищают платформу, на которой живут более 700 миллионов пользователей по всему миру. Мы ищем опытного специалиста, который присоединится к команде и будет обеспечивать безопасность ключевых инженерных инициатив компании. Мы работаем на стыке безопасности продуктов и инфраструктуры, взаимодействуя с автономными командами разработки и платформенными командами. Наш подход — сочетание глубокой экспертизы с практическими инструментами и гайдами, которые помогают инженерам двигаться быстро, но безопасно. Мы ценим любознательность, коллаборацию и готовность как учить, так и учиться у коллег. Кого мы ищем * Мы ищем инженера, который привносит опыт в области безопасности, разработки ПО или системной инженерии и любит решать сложные технические задачи. В этой роли вы будете представлять безопасность в различных инженерных и бизнес-контекстах, поэтому важно уметь переводить сложные концепции безопасности в практические действия для разных аудиторий. * Особое внимание в этой роли уделяется безопасности AI-систем — вы будете работать с быстро развивающейся областью генеративного ИИ, оценивать риски и внедрять защитные механизмы. Чем предстоит заниматься * Разработка стандартов и инструментов: Внедрение лучших практик безопасности, стандартов и автоматизированных инструментов для безопасной разработки и развертывания в инфраструктуре Spotify, включая AI-ориентированную разработку. * Интеграция безопасности в SDLC: Плотное взаимодействие с командами на всех этапах жизненного цикла разработки — от идеи и дизайна до деплоя и мониторинга. * Консультирование и обучение: Консультации, обучение и продвижение практичных подходов к безопасности среди команд разного размера, дисциплин и уровней опыта. * Кросс-дисциплинарные инициативы: Участие в инициативах, которые повышают безопасность инженерной экосистемы Spotify и продуктов, которые мы создаем. * Анализ рисков: Проведение Threat Modeling, Security Reviews и Risk Assessments для широкого спектра систем — как с использованием генеративного AI, так и без него. * Внедрение инструментов: Оценка, прототипирование и интеграция решений и инструментов безопасности, которые улучшают как защищенность, так и опыт разработчиков в масштабе. * Актуальность и исследования: Мониторинг быстро меняющегося ландшафта угроз в области AI, академических исследований, уязвимостей и стратегий их смягчения, актуальных для масштаба Spotify. * Реагирование на инциденты: Участие в процессе реагирования на инциденты, связанные с платформами и системами Spotify, для усиления возможностей обнаружения, реагирования и восстановления. Наши ожидания (требования к кандидату) * Мы ищем инженера с практическим опытом и широким кругозором. Вам подойдет эта роль, если: * У вас есть 3+ года практического опыта в инженерии безопасности или смежной технической области. * Вы пишете код: умеете использовать современные практики разработки для интеграции инструментов безопасности и автоматизации рабочих процессов. * У вас есть экспертиза в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка, AI/ML-системы, распределенные вычисления, CI/CD-платформы, облачная инфраструктура или платформы для разработчиков. * У вас прочная база в области безопасности: криптография, Threat Modeling, безопасный дизайн, безопасность ПО. * Вы умеете работать с разными стейкхолдерами и объяснять концепции безопасности как техническим, так и нетехническим специалистам. * У вас есть опыт работы в Agile-среде, вы адаптивны к меняющимся приоритетам. * Вы читаете и пишете код на одном или нескольких языках: Java, Python, Scala, C++ или TypeScript. * У вас есть опыт применения генеративного AI в задачах безопасности и инженерии ПО. * Вы хорошо понимаете распространенные риски безопасности, векторы атак и уязвимости, характерные для AI и ML-систем, и знаете, как их смягчать. * У вас есть опыт интеграции инструментов безопасности в крупные продакшн-среды. * Вы знакомы с современными агентными AI-фреймворками и новыми паттернами разработки в области AI. * Вы заботитесь о создании безопасных систем, позволяя инженерам двигаться быстро и уверенно. Условия работы и компенсация * График: Гибридный формат. Вы можете работать из дома, но потребуется участие в очных встречах в офисе (Лондон или Стокгольм). * Тип занятости: Постоянная — полная занятость с бессрочным контрактом. Бонусы и льготы: * Медицинская страховка. * 6 месяцев оплачиваемого декретного отпуска для всех новых родителей. * Акции компании (Flexible share incentives). * Доступ к образовательным ресурсам от команды GreenHouse. * Программа поддержки сотрудников All The Feels. * Гибкие праздничные дни — вы можете менять даты выходных в соответствии со своими ценностями и убеждениями.
Вакансия компании: ООО "СЧТ" Программист 1С (уровень стажёра / юниор) в ООО «СЧТ» ООО «СЧТ» — надёжный игрок рынка с 1992 года. Мы не просто продаём складскую технику, но и активно развиваем направление разработки и внедрения программного обеспечения. Наша команда ищет активного специалиста, который готов развиваться в сфере 1С и решать реальные бизнес-задачи. Если вы хотите на практике применить свои знания и расти профессионально — эта позиция для вас. Звоните! Откликайтесь! Что мы предлагаем: • Конкурентную заработную плату: от 100 000 до 150 000 рублей. • Официальное трудоустройство в стабильной компании с соблюдением всех гарантий по ТК РФ. • Удобный график работы: 5/2, с 10:00 до 19:00. • Дружный коллектив, в котором ценят инициативу и готовы делиться опытом. • Интересные, нестандартные задачи — вы не будете заниматься рутинной монотонной работой, а будете создавать решения для реальных бизнес-процессов. Мы ждём от вас: • Готовность развиваться в сфере 1С. • Возможность рассмотрения кандидата без опыта работы, но при условии отличного понимания платформы 1С и желания учиться. • Стремление к профессиональному росту и умение быстро осваивать новые инструменты. Ваши задачи: • Дорабатывать конфигурации под индивидуальные требования заказчиков, делая работу склада и логистики максимально эффективной. • Обновлять программное обеспечение и конфигурации, следить за актуальностью решений. • Устранять ошибки в работе программ, обеспечивая бесперебойную работу бизнес-процессов клиентов. • Консультировать пользователей по работе с внедренными решениями, помогая им максимально эффективно использовать функционал. • Знание языка программирования Java обязательно Если вы готовы погрузиться в мир складской логистики через призму IT, хотите расти и развиваться в профессиональной среде — присылайте своё резюме. Мы открыты к знакомству с перспективными специалистами! Давайте создавать решения вместе!
Есть опыт разработки на одном из востребованных языков программирования — Java, Kotlin, .NET, Python, Go, C++ и других. Есть опыт построения...
Понимание теории НТ и умение работать с метриками производительности. Навыки программирования (Java, Python). Самостоятельность в работе и принятии решений.
Опыт создания и оптимизации Spark batch jobs. Опыт разработки на Java (kotlin) Spring Service. Опыт работы с Airflow, умение создавать...
Опыт развёртывания и сопровождения Java-приложений (Wildfly/Tomcat) Готовность разбираться в новой предметной области. Нам нужен человек, который способен: Работать...
Знание ещё одного любого языка программирования (Java, Python…). - Хорошее понимание угроз из OWASP Top 10. - Опыт работы с различными средами...
Опыт в разработке Android приложений от 3 лет. Знание Kotlin, Java Core. Понимание ООП, SOLID, DRY, KISS, YAGNI. Паттерны проектирования.
Будет плюсом, если вы: Имеете опыт разработки кастомных плагинов и компонентов для Spark на Scala/Java (не PySpark).
Желательно — умеете работать с операционными системами Debian и/или Arch. Опыт работы с Python. Опыт работы с Java.
Опыт руководства командой разработки. Опыт коммерческой разработки на Java или Go. Опыт с высоконагруженными приложениями.
Требуемые навыки: Frameworks: - Angular/React/Vue or other frontend framework. Databases: - MySQL / PostgreSQL. Языки: - Java script / Type script. - Markdown.
Знание современного стека: Go/Python/Java (бэкенд), Kubernetes, Docker, Kafka, Redis, PostgreSQL/Clickhouse. Опыт внедрения AI/ML в production: MLOps...
Опыт работы с конфигурациями Gitlab CI (или любой другой CI/CD системой). Навыки анализа чужого кода (JS, Java, PHP, Go...
Знание Docker: опыт сборки образов, навыки сборки безопасных образов. Понимание принципов сборки приложений (желательно Java приложений). Опыт развертывания приложений в...
Базовое знакомство с Java, опыт написания скриптов. Опыт работы с логами и поиск решений проблем. Начальное знание Linux-систем.
Умение писать SQL запросы разной сложности. Базовое знание языка Groovy\Java. Базовое знание языка JS\jQuery. Базовое знание языка SIL.
...scikit-learn), базы данных SQL и желательно опыт программирования на Java. Понимание принципов работы и методов оценки эффективности AI-агентов.
Опыт разработки REST API-сервисов. Опыт разработки на Python/Java. Опыт работы с Trino, AirFlow. Знакомство с Argo workflow.
Опыт администрирования PostgreSQL. Опыт работы с Kubernetes будет являться преимуществом, т.к. планируем его внедрение. Владение Python/Java будет преимуществом.
Опыт разворачивания и настройки Apache Tomcat (под Java-приложения, настройка JVM-параметров), понимание жизненного цикла приложений.. Знания и возможность использования...
Опыт написания автотестов на Go или Python/Java/JS. Опыт самостоятельного написания автотестов от 1 года. Знакомство с SQL для...
Знания в области БД (Hive, ClickHouse, GreenPlum, PostgreSQL, Oracle DB, MS SQL или другие). Знания языков программирования Python, Java, Scala...