Стаж работы в области информационных технологий не менее 3 лет. Опыт разработки на java, kotlin не менее 2 лет.
Знание других языков программирования (C++, Java, Rust). Понимание устройства компьютерных сетей (стек TCP/IP, DNS, HTTP, прокси, балансировка нагрузки).
Что ты будешь делать. Имеешь опыт в роли разработчика ПО на Java от 5 лет. Имеешь опыт разработки REST API...
Обладаешь опытом работы от 5 лет. Имеешь уверенные знания Java 8+. Знаешь стандартный стек (Spring/Hibernate/Kafka).
Владение английским языком (B1). Опыт backend разработки (Java, etc). Понимание важности тестирования и умение проектировать пригодные для тестирования решения.
...с WMS-системами. Построении архитектуры БД; как ещё плюс: навыки/понимание особенностей разработки на других языках - C#, Java, Python другие.
Оценка трудозатрат на выполнение задач системного и бизнес-анализа. Понимание принципов тестирования ПО. Чтение Java-кода; навыки презентации технических решений...
Коммерческий опыт автоматизации тестирования от одного года. Владение языками программирования: Java/Kotlin (основные требования). Возможны кандидаты с опытом на C#...
Понимание продуктов корпоративного кредитования (в т.ч. ценообразование процентной ставки). Знание VBA excel на продвинутом уровне. Знание Python, SQL, Java...
Работали с продуктами или процессами в области управления доступами: IAM, IGA, RBAC/ABAC. Имеете опыт разработки, например на Go, Java...
Знаете основные программы на уровне системного администратора. Имеете базовые знания HTML, CSS,Java, PHP(желательно). Имеете опыт формирования функциональных требований.
Опыт работы разработчиком в техническом стеке: React, JS, Java, Microservices, PostgreSQL. Опыт практической разработки и проектирования микросервисов. Опыт проектирования высоконагруженных...
Знаете как минимум один из языков программирования — Python, Java, C/C++ — и имеете подтверждённый опыт решения рабочих задач на нём.
Отличное владение SQL, знание языков программирования высокого уровня (Python, Java, JavaScript и тд.). Опыт работы c системами принятия решений (СПР).
Знание основ любого современного языка программирования (С, Java, Python, C#, С++). Понимание принципов и процессов разработки и внедрения ПО.
Опыт работы с Jenkins, написание и сопровождение пайплайнов. Уверенные знания Groovy/Java. Опыт работы с разверткой и оркестрацией контейнеризированных приложений...
Опыт работы от 2-ух лет в написании api(REST) и UI тестов. Уверенные знания: java, selenium, sql.
4+ года опыта работы с Java 11+. – 2+ года опыта работы с Spring и Spring Boot. –
Опыт разработки 5+ лет. Опыт Java/Go - 3+ лет. Понимание принципов работы популярных фреймворков, стандартных библиотек.
Навыки и опыт написания автотестов на Java для мобильных приложений (Selenide+Appium+Rest assured+Allure). Опыт управления командой тестирования 15+ человек в...
Опыт разработки приложений на Java от 5 лет. Уверенные знания Java 11+. Знание Spring Boot (уверенное знание общих концепций).
Релевантный опыт не менее 3-х лет. Умение быстро разбираться в чужом коде. Java (11+). PostgreSQL. Git.
Опыт коммерческой разработки на Java 8/11+ от 3-х лет (для Middle), от 5-ти лет (для Senior).
Опыт написания автотестов на TypeScript, C#, Java или других C-подобных языках. Готовность активно писать и развивать тесты на TypeScript.
Начальные навыки программирования (C# / Python / PHP / Java / JavaScript). Знание ПО для ведения задач (Notion / Jira / Youtrack / Teamly). Опыт работы с...
Владение богатым набором инструментов и библиотек из мира Java / Kotlin (мы используем Kotlin, Maven, Spring Boot, Spring Cloud Kafka, Spring...
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).
Высшее техническое образование, опыт от 6 лет в backend-разработке. Экспертиза: Java 17+/C#/.NET Core, Spring Boot/Entity...
Проект Балтийского ГХК на сегодня является крупнейшим интегрированным проектом по производству этилена и полиэтилена в мире, при самой крупной стоимости отдельно взятого контракта в мировой нефтехимической отрасли в сегменте базовых полимеров. Наша компания (СС7) выступает генеральным подрядчиком проекта Балтийского ГХК - является стопроцентным дочерним предприятием «China National Chemical Engineering Group Corporation Ltd.» (CNCEC), крупнейшего китайского EPC-подрядчика в нефтегазохимической отрасли. СС7 занимает 11-е место в списке 100 крупнейших международных подрядчиков, и 1-е место в нефтехимической отрасли согласно рейтингу, опубликованному Министерством Торговли КНР в 2018 г. Компания имеет 10-летний опыт работы в России, включая 6 крупных нефтехимических проектов, как уже завершенных, так и реализуемых в настоящее время. Благодаря качественной и высокоэффективной подготовке и реализации ЕРС-проектов компания CC7 заслужила доверие заказчиков в России. Богатый опыт проектной работы компании СС7 в России призван обеспечить должную гарантию успешной реализации данного проекта. Предлагается участие на проекте строительства Балтийского Химического Комплекса (газохимический комплекс) в посёлке Усть-Луга, Ленинградской области. Работа на территории строящегося завода. Обращаем внимание, вахтовый метод работы не предоставляется. Для реализации проекта Балтийского ГХК приглашаем на работу Разработчика 1C (Усть-Луга) Обязанности: • Сопровождение конфигурации 1C (конфигурирование), администрирование, доработка под задачи бизнеса; • Создание отчетов, обработок, печатных форм по заявкам пользователей; • Интеграция с внешними сервисами и учётными системами по различным технологиям обмена; • Консультирование и обучение пользователей; • Настройка параметров, разработка и оптимизация новых функций конфигурации. Требования: • Образование средне-профессиональное либо высшее по направлению деятельности; • Знание языков программирования 1C; • Умение разрабатывать и читать программный код; • Знание и понимание возможностей 1C; • Умение работать с базами данных Microsoft SQL, Oracle Database, будет преимуществом; • Знание языков программирования C, C++, Java, JavaScript, Python, Swift будет вашим преимуществом. Условия: • Работа в международной строительной компании на промышленном проекте федерального значения (Ленинградская область, п. Усть-Луга); • Трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня и на весь период выполнения проекта; • "Белая" заработная плата без задержек; • Все переработки оплачиваются; • Срочный трудовой договор на период реализации проекта по 2028 г.; • Для иногородних сотрудников комфортное проживание в общежитиях гостиничного типа на территории строительного объекта, спальные и санитарные принадлежности предоставляются; • Столовая в шаговой доступности, 3-разовое питание; • Медицинская помощь; • Для местных сотрудников ежедневный трансфер в Кингисепп, Сосновый бор, п. Усть-Луга и обратно; • Трансфер на выходные в г. Кингисепп; • Ежегодный оплачиваемый отпуск; • СИЗ, спецодежда, по сезону; • Детальные условия и размер заработной платы обсуждаются по результатам собеседования. Уважаемые кандидаты, мы рады, что Вы рассматриваете нашу компанию как потенциального работодателя. Отбор кандидатов на вакансию производится на конкурсной основе, с учетом максимального соответствия профессионального опыта и компетенций требованиям Компании. При положительном рассмотрении резюме, мы свяжемся с Вами в течение 5 дней, в ином случае резюме будет зачислено в резерв и мы вернемся к нему при появлении вакансии, соответствующей Вашим компетенциям и ожиданиям.
Коммерческая разработка (от 6 лет) на одном из языков: Rust, Go, Python, C#, Java — готовы рассматривать кандидатов без опыта именно...
Обязанности: • Организация работы отдела разработки в ходе проектирования, разработки, внедрения и развития информационных систем Фонда; • Участие в разработке (проектирование, кодирование и тестирование) в ходе проектирования, разработки, внедрения и развития информационных систем Фонда; • Организация работы отдела разработки по технической поддержки информационных систем Фонда и оперативной помощи пользователям в решении технических проблем информационных систем Фонда; • Участие в технической поддержке информационных систем Фонда и оперативной помощи пользователям в решении технических проблем информационных систем Фонда; • Обеспечение контроля работ подрядчиков в ходе проектирования, разработки, внедрения и развития информационных систем Фонда; • Обеспечение внедрения современных программных и аппаратных комплексов информационных систем Фонда, осуществление надзора и контроля за выполнением работ; • Планирование и обоснование затрат на проектирование, разработка и внедрение программных комплексов обработки информации и хранения данных; • Обеспечение выполнения организационных, методических и технических мероприятий по защите информации, осуществление контроля за обеспечением политики информационной безопасности. Требования: • Высшее техническое образование; • Опыт работы в роли начальника отдела разработки от 3-х лет; • Опыт работы в области разработки и внедрения информационных систем не менее 5-ти лет; • Понимание принципов проектирования и работы баз данных; • Практические навыки разработки и доработки систем на стеке технологий Фонда – Java, PHP, Python, MS SQL, PostgreSQL, Процедурный язык PostgreSQL, Nginx, Gitlab, Docker и др. • Навыки декомпозиции комплексных задач, умение внятно, структурированно формулировать технические требования, умение доносить мысли языком диаграмм. Условия: • Фиксированный оклад+ квартальные премии; • График работы : пн-чт 9.00-18.00 ( работа в офисе);пт 09.00-16.45. Начало рабочего дня можно сместить; • Расширенный социальный пакет (программа ДМС с первого рабочего дня со стоматологией, тренажерный зал, компенсация отпуска в размере оклада со второго года работы в Фонде, компенсация больничного листа до 10 дней в году, доктор в офисе; детские праздники); • Место работы: м. Пушкинская, Чеховская, Тверская.
Опыт коммерческой разработки от 3-х лет на любом современном языке разработки для backend (Go, Rust, Java, C#, итд).
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).
Опыт в сильной технической среде. Умных, мотивированных и дисциплинированных. Тех, кто готов проходить серьёзный отбор и много учиться самостоятельно на...
Знание SQL, понимание и применение нормальных форм. Понимание XML и json. Опыт ООП Java или под мобильные платформы даже учебный...
Знание основ Computer Science. Знание SecretNet, Континент. Владение языками программирования C++, Java, Python, PHP. Уметь пользоваться ассемблерами и дизассемблерами.
Уверенное владение JavaScript / TypeScript, React. Опыт разработки backend API на Node.js (Express / Fastify / Nest). Опыт с одной из библиотек анимации...
Законченное высшее или среднее специальное (профильное) образование. Базовые знания Java. Знание что такое Git и как с ним работать.
Опыт написания автотестов на любом языке программирования (Python / Java / JavaScript / C# и др.). Понимание клиент-серверной архитектуры и основ HTTP...
Знание Node.js и TypeScript (готовы работать с кандидатами, которые знают С# или Java. Дадим время на обучение). Опыт работы backend...
Задачи * Проектировать архитектуру и разрабатывать новые сервисы в платформе мессенджера * Решать сложные технически проблемы по масштабированию высоконагруженного распределённого сервиса * Проектировать надёжную архитектуру для высоконагруженных систем Требования * Знание алгоритмов и структур данных * Опыт многопоточного программирования * Вы в бэкенде не менее пяти лет пишете на Java * Понимание принципов проектирования отказоустойчивых и высоконагруженных сервисов * Опыт работы в команде Будет плюсом * Знание сетей и протоколов * Опыт работы с Cassandra/ScyllaDB/PostgreSQL
Желательные навыки: - Опыт написания технической документации. - Знакомство с автоматизированным тестированием (Java + Selenium WebDriver + TestNG, Rest Assured). -
Опыт построения или трансформации команды: найм, процессы, культура — с измеримыми результатами. Практический backend-бэкграунд: Java, Go, Kotlin — способность разбираться в...
Уверенная базовая подготовка в части структур данных и алгоритмов. Полноценное знание базовой Java: типы, коллекции, ввод-вывод, memory model, многопоточность...
Базовое знакомство с Java, опыт написания скриптов. Опыт работы с логами и поиск решений проблем. Начальное знание Linux-систем.
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.).
...2 лет, либо на других банковских платформах, но с желанием развиваться в ЦФТ. Опыт Oracle оптимизации SQL запросов. Опыт java.
Базовые знание языков программирования back-end (Java). Опыт работы с Continuous Integration tools (Gitlab-CI). Умение диагностировать и анализировать производительность.