Ecom.tech

Описание продукта: Материальная и нематериальная мотивация партнеров. Расчеты получаемого дохода за выполнение заказов партнерами/смены и другие геймификационные механики. Чем предстоит заниматься: работать над фичами в лучших традициях бигтеха: discovery, design solution, delivery, поддержка тестового покрытия, adoption, monitoring; разрабатывать BFF для ключевых экранов приложения Shopper для курьеров и сборщиков, которыми ежедневно пользуются тысячи пользователей; реализовывать механики геймификации для мотивации партнеров; расширять функциональность админ-панели: давать бизнесу возможность гибко настраивать тарифы и мотивационные механики без участия разработки; влиять на продукт: предлагать альтернативные пути решения и фича-каты для ускорения Time-to-Market. Мы рассчитываем, что ты: имеешь коммерческий опыт разработки на Go от 3 лет; работаешь с реляционными базами данных (PostgreSQL); имеешь опыт проектирования микросервисной архитектуры; используешь системы обмена сообщениями (например, Kafka); понимаешь как работать с Kubernetes, Docker и знаешь основы CI/CD-процессов в контексте разработки и развертывания приложений; используешь Grafana, Prometheus, Kibana.

Про позицию: Продукт парсинга отвечает за сбор данных с площадок конкурентов: сбор ассортимента на витрине по всему категорийному дереву/бренду/продавцу, цены, остатка; сбор фото, описания и полных атрибутов карточки товарного предложения продавца; сбор информации о продавце из карточки, топовых поисковых запросов площадки и выдача. Задачи: анализ приложений и сайтов на предмет сбора данных; написание кода для парсинга сайтов/приложений; обслуживание терабайтов данных​​​​​​​​​​; развивать внутренние библиотеки и инструменты компании. Обязательные навыки: хорошее знание Python: ООП, асинхронность, unit-тесты; понимание принципов backend-разработки и проектирования ПО: API, взаимодействие сервисов, паттерны проектирования, написание структурированного и поддерживаемого кода; работа с реляционными БД практический опыт в парсинге с обходом сложных блокировок. Стек команды: разработка: Python, FastAPI. PostgreSQL задачи: Jira, Confluence; ClickHouse, Kafka.

Команда отвечает за 3 направления: 1. High load выдача (добавления бизнес логики) контента внутреннему и внешнему клиенту (главное направление). Основные сущности - товарное описание/предложение от ретейлера/остатки/цены 2. Агрегация данных: 2.1 Аналитический контур для внешних клиентов 2.2 Срезы товаров по набору параметров 3. Витринные сервисы - полки товаров/отзывы/бейджи/ограничение 18+ Что мы ожидаем от кандидатов Глубокие знания Go: знание модели памяти Go и механизмов синхронизации (sync, atomic) идиоматичный код (Clean Code) и знание неочевидных нюансов синтаксиса Базы данных: умение работать с реляционными БД (стандарт SQL). В частности Postgresql понимание работы логического шардирования. оптимизация получения/сохранения данных из БД. Построении архитектуры данных Архитектура и проектирование: проектирование микросервисной и распределенной архитектуры опыт работы с протоколами gRPC, REST, WebSocket. понимание концепций Event-Driven Architecture и Message Broker (Kafka) Инфраструктура: уверенная работа с Kubernetes. мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/Loki). сетевая модель OSI (с 3 по 7). Знание сетевого стека (TCP/IP, HTTP/2, TLS). Знание прикладного уровня HTTP Чем предстоит заниматься: пересечением наценок и сложных ценовых механик (bmpl, n+1, combo) сегментационным прайсингом (разделение b2b и b2c сценариев в PH) выводом наценок на внешние витрины автоматизацией бейджей лояльности (кешбек кампании бейджей настраиваются автоматически, не требуют ресурса менеджеров) развитием админки Pricing

Ищем стажера в группу аудита и сопровождения процесса управления. Присоединяйся к нам в рамках оплачиваемой стажировки на 10 месяцев с загрузкой 40 часов в неделю! Чем предстоит заниматься: Рассмотрение запросов на доступы; Разработка, внедрение и развитие ролевых моделей; Контроль процедур выдачи доступов; Проведение аудитов и проверок по выданным правам; Актуализация матриц доступа; Настройка автоматизаций по управлению группами доступа и учетными записями; Выстраивание и документирование процессов по направлению предоставления доступов. От успешного соискателя мы ожидаем: Готовность выделять 40 часов в неделю на стажировку; Базовые знания Active Directory; Базовое знание операционных систем; Windows/UNIX, сетевых технологий, инфраструктурных служб и сервисов; Навыки ведения и поддержки технической документации в актуальном состоянии; Системное мышление, аналитический подход к решению задач, ориентация на результат. Будет плюсом: Понимание процессов управления доступом; Понимание различий между RBAC и ABAC.

Чем предстоит заниматься: тестировать сервисы команды; писать и поддерживать тестовую документацию; участвовать в командных SCRUM-процессах (daily, PBR, ретро); взаимодействовать с другими QA-инженерами для проведения интеграционных тестов; поддерживать актуальность внутрикомандной документации. Ожидаем от тебя: коммерческий опыт тестирования от 2х лет; навыки функционального тестирования микросервисов: сбор требований, критериев приемки, дизайн тест-кейсов, тестирование логики, регрессионное тестирование; знание принципов архитектуры веб-систем, протоколов HTTP/GRPC; знание инструментов тестирования API (мы используем: Postman, cURL, gRPCurl), умение разбираться в форматах данных (JSON, Protobuf) и спецификации API (JSON/opeanpi/swagger, proto файлы); навыки работы с Postgresql (умеешь писать SQL запросы, понимаешь принципы дизайна реляционных и документоориентированных баз данных); знание основ Kafka (брокер, топики, консюмер группы, сообщения); опыт работы в интерфейсе Kibana, умение интерпретировать логи; базовые знания в области управления версиями (Git) и CI/CD (Gitlab CI); базовые навыки работать с кластерами Кубернетеса (можно через GUI типа Lens). Желательные навыки: проработка и анализ функциональных требований составление и доработка use case'ов.

Сейчас мы находимся в поиске Продуктового аналитика в команду методологии проведения А/В экспериментов. Задачи Разработка и совершенствование методологии проведения A/B-экспериментов, применяемой в разных продуктах и бизнес-моделях: Самокат, Купер, Мегамаркет Ревью A/B-экспериментов, проводимых продуктовыми аналитиками, помощь в интерпретации результатов Проведение консультаций и воркшопов для аналитиков и продуктовых команд по вопросам создания, дизайна, проведения, анализа экспериментов Создание и поддержание документации и материалов, описывающих лучшие практики и кейсы Участие в развитии и приоритизации продукта "A/B-платформа": совместная работа с разработчиками, аналитиками и владельцем продукта Поиск и внедрение более точных, устойчивых и применимых методов анализа онлайн и офлайн экспериментов (гетерогенные эффекты, оценка кейсов, когда А/В невозможен) Кросс-функциональное взаимодействие с командами продуктовой аналитики, распределенными по вертикалям и продуктам Мы ожидаем от кандидата Уверенное знание математической статистики, экспериментов и причинно-следственного анализа Практический опыт проведения и анализа A/B-тестов в реальных продуктах Умение структурно объяснять и документировать методы, кейсы и интерпретации Опыт взаимодействия с аналитиками и продуктовыми командами Понимание технической стороны реализации A/B (сплитование, реализация стат методов для проверки гипотез, пайплайны для оценки результатов) Уверенное владение SQL (в Greenplum, ClickHouse) Опыт работы с Airflow (или другими оркестраторами / средствами постановки задач на расписание) Опыт анализа и автоматизации в Python Желательные навыки Опыт работы с продуктами аналитической платформы (навык постановки требований, приоритизации, работы с разработкой) Опыт выстраивания стандартов или документации в аналитических командах, связанных с А/В-экспериментами Публичные выступления или участие в внутренних/внешних обучающих активностях Опыт работы в распределенной команде, работающей удаленно.

Команда: Организация и развитие внешнего обучения в сфере ИТ: выявление потребностей бизнеса, формирование образовательных решений, подбор и взаимодействие с внешними провайдерами, сопровождение закупочных и договорных процедур, контроль бюджета и качества обучения, а также оценка его эффективности. Чем предстоит заниматься: 1. ​​​​​​Организация внешнего IT-обучения Формировать план внешнего обучения в сфере ИТ на основании потребностей бизнеса. Анализировать запросы внутренних заказчиков и переводить их в конкретные образовательные решения. Подбирать внешние образовательные программы, курсы, тренинги и провайдеров в IT-направлениях. Организовывать запуск и сопровождение внешнего обучения. Координировать взаимодействие между внутренними заказчиками, участниками обучения и внешними провайдерами. Контролировать сроки, качество и соответствие обучения заявленным требованиям. 2. Работа с образовательными провайдерами Формировать критерии выбора и оценки IT-образовательных провайдеров. Проводить анализ и сравнение предложений провайдеров. Участвовать в конкурсных и закупочных процедурах. Готовить ТЗ, критерии оценки, требования к поставщикам и проектную документацию. Согласовывать условия сотрудничества и контролировать исполнение договоров. Обеспечивать получение закрывающих документов, подписание актов и своевременную оплату. 3. Управление бюджетом Формировать и контролировать бюджет по внешнему IT-обучению. Контролировать эффективность расходования средств. Участвовать в планировании и согласовании затрат на обучение с руководством. Анализировать стоимость и ценность образовательных решений при выборе провайдера.​​​​​​​ 4. Оценка эффективности обучения Организовывать сбор обратной связи от заказчиков и участников. Разрабатывать и применять метрики оценки образовательных программ. Анализировать результаты обучения и готовить отчётность. Формировать предложения по повышению качества и эффективности внешнего обучения. От успешного соискателя мы ожидаем: ​​​​​​Опыт организации внешнего обучения обучения в IT-направлениях: разработка ПО, инфраструктура, информационная безопасность, Data/AI, управление IT-проектами и т. п. Опыт работы с IT-образовательными провайдерами, учебными центрами, EdTech-компаниями, знание рынка образовательных услуг Понимание специфики корпоративного IT-обучения и профессиональных сертификаций. Опыт в сфере L&D / обучения и развития персонала / корпоративного обучения от 3х лет. Опыт самостоятельного ведения образовательных проектов от запроса до завершения и оценки результатов. Опыт работы с внутренними заказчиками. Навыки подготовки ТЗ и другой документации для закупки образовательных услуг. Понимание договорного и закупочного процесса. Опыт планирования и контроля бюджета обучения. Навыки работы с отчётностью, данными и обратной связью.

Про позицию: Сейчас мы в поиске Machine learning engineer/python backend developer, который в составе ML команды будет участвовать в продуктивизации моделей, развитии сервисов, векторного поиска и масштабировании пайплайна матчинга. Задачи: участвовать в продуктивизации ML-моделей и развитии сервисов вокруг них; участвовать в развитии векторного поиска: построении и наполнении индексов, работе с шардированием и ANN-поиском; помогать разворачивать и обновлять ML-модели на GPU в production; участвовать в масштабировании пайплайна матчинга под растущие объёмы данных: искать узкие места, повышать производительность, оптимизировать использование вычислительных ресурсов и помогать адаптировать пайплайн к увеличению нагрузки; участвовать в поддержке production-сервисов: мониторинге, алертинге и разборе возникающих проблем; развивать внутренние библиотеки и инструменты компании. Обязательные навыки: хорошее знание Python: ООП, асинхронность, unit-тесты; понимание принципов backend-разработки и проектирования ПО: API, взаимодействие сервисов, паттерны проектирования, написание структурированного и поддерживаемого кода; понимание принципов векторного поиска: embeddings, KNN/ANN работа с реляционными БД: SQL, анализ запросов, нормальные формы, индексы, транзакции понимание жизненного цикла ML-сервиса: обучение и версионирование моделей, трекинг экспериментов, деплой и обновление моделей в production; базовое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Docker Compose. Стек команды: разработка: Python 3.12, FastAPI, PySpark, pytest, docker; данные: PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse, HDFS, faiss; мониторинги и логи: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Grafana; задачи: Jira, Confluence; инфраструктура: Airflow, Kafka, Kubernetes, GitLab, Argo CD

От успешного соискателя мы ожидаем: опыт работы системным аналитиком на крупных проектах от 4 лет; опыт работы в проектах с микросервисной архитектурой; умение определять границы ответственности сервисов, выбор типа интеграции (REST/Kafka), проектирование API до уровня спецификации (OpenAPI/Swagger, JSON); проектирование моделей данных и бизнес-логики сервисов; проектирование распределённых взаимодействий: согласованность данных, идемпотентность, границы транзакций; знание подходов к хранению данных в разных видах БД (реляционные и не реляционные); знание UML, OpenAPI для описания API, BPMN для описания процессов; понимание основных архитектурных паттернов; хорошие коммуникативные навыки. Желательные навыки: знание SQL, на уровне написания сложных, вложенных запросов, циклов, процедур; практический опыт работы с настройкой мониторинга микросервисов; практический опыт работы с user story, составления cjm. Чем предстоит заниматься: Работать в продуктовой команде; Анализировать бизнес-требования от владельца продукта и бизнес-аналитика (Usecases, user stories, BPMN); Анализировать функциональные и нефункциональные требования для выбора оптимального способа решения задач; Проектировать микросервисную архитектуру продукта; Отрисовывать диаграммы в нотации UML, С4, ERD; Разрабатывать логическую модель данных для баз данных (Мы работаем как с реляционными, так и с нереляционными базами); Описывать интеграционные API-контракты Поддерживать техническую документацию продукта в актуальном состоянии; Взаимодействовать с аналитиками и архитекторами других продуктов в рамках проработки сквозных процессов.

Мы в поиске Fullstack QA инженера в команду отвечающей за интеграции заказной части Купера с внешними системами партнеров, таких как Магнит, X5, Лента, Азбука Вкуса и т.д. Также в зоне ответственности команды: сервис, отвечающий за цифровые товары, AI-бот — помощник техподдержки, MCP-сервис для создания заказов. Соотношение задач: 60% ручное тестирование (бэкенд), 40% автотесты на Python. Чем предстоит заниматься: тестировать сервисы команды; писать автоматические тесты согласно сценариям TestOps; писать и поддерживать тестовую документацию; участвовать в командных SCRUM-процессах (daily, PBR, ретро); взаимодействовать с другими QA-инженерами для проведения интеграционных тестов. Ожидаем от тебя: навыки функционального тестирования микросервисов: сбор требований, критериев приемки, дизайн тест-кейсов, тестирование логики, регрессионное тестирование; умение проектировать и писать автоматические тесты на Python (используем фреймворк на базе Pytest + Requests + Allure); знание принципов архитектуры веб-систем, протоколов HTTP/gRPC; знание инструментов тестирования API (мы используем: Postman, cURL, gRPCurl), умение разбираться в форматах данных (JSON, Protobuf) и спецификациях API (JSON/OpenAPI/Swagger, proto-файлы); навыки работы с PostgreSQL (умеешь писать SQL-запросы, понимаешь принципы дизайна реляционных и документоориентированных баз данных); знание основ Kafka (брокер, топики, консюмер-группы, сообщения); опыт работы в интерфейсе Kibana, умение интерпретировать логи; базовые знания в области управления версиями (Git) и CI/CD (GitLab CI); базовые навыки работы с кластерами Кубернетеса (можно через GUI типа Lens). Желательные навыки: навыки работы с Grafana; отслеживание метрик эффективности QA-процессов в команде, улучшение процессов тестирования в команде.

Сейчас мы в поиске аналитика для практики Антифрода, которая занимается поиском фрода в различных вертикалях бизнеса, изучением аномалий, выстраиванием цепочек реагирования на фрод-кейсы со стороны антифрод-систем. Сотрудники практики непрерывно участвуют в анализе эффективности и улучшении текущих процессов антифрода, проводят оценку рисков новых инициатив со стороны бизнеса. Задачи: Решение инцидентов и обращений в рамках 2 линии поддержки, связанных с работой Антифрод систем в компаниях; Маршрутизация заявок, взаимодействие с аналитиками и разработчиками Антифрода; Анализ статистических данных и верификация работы правил Антифрода с применением SQL, Python; Диагностика проблем по логам, данным в БД и другим косвенным признакам; Сбор и обработка дополнительной информации от работников, клиентов и партнеров компаний; Доработка документации по эксплуатации, создание инструкций, статей, чек-листов, материалов для специалистов 1-ой линии поддержки; Контроль решения обращений от пользователей в соответствии с установленными SLA. Ожидаем от тебя: Базовые знания SQL и баз данных; Базовые знания Python, умение читать код; Грамотная устная и письменная речь; Развитые коммуникативные навыки. Желательные навыки: Опыт работы c заявками в системах HelpDesk/ServiceDesk; Опыт работы в технической поддержке (L2).

Команда отвечает за 3 направления: 1. High load выдача (добавления бизнес логики) контента внутренему и внешнему клиенту (главное направление). Основные сущности - товарное описание/предложение от ретейлера/остатки/цены 2. Агрегация данных: 2.1 Аналитический контур для внешних клиентов 2.2 Срезы товаров по набору параметров 3. Витринные сервисы - полки товаров/отзывы/бейджи/ограничение 18+ Что мы ожидаем от кандидатов Глубокие знания Go: знание модели памяти Go и механизмов синхронизации (sync, atomic) идиоматичный код (Clean Code) и знание неочевидных нюансов синтаксиса Базы данных: умение работать с реляционными БД (стандарт SQL). В частности Postgresql понимание работы логического шардирования. оптимизация получения/сохранения данных из БД. Построении архитектуры данных Архитектура и проектирование: проектирование микросервисной и распределенной архитектуры опыт работы с протоколами gRPC, REST, WebSocket. понимание концепций Event-Driven Architecture и Message Broker (Kafka) Инфраструктура: уверенная работа с Kubernetes. мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/Loki). сетевая модель OSI (с 3 по 7). Знание сетевого стека (TCP/IP, HTTP/2, TLS). Знание прикладного уровня HTTP Чем предстоит заниматься: пересечением наценок и сложных ценовых механик (bmpl, n+1, combo) сегментационным прайсингом (разделение b2b и b2c сценариев в PH) выводом наценок на внешние витрины автоматизацией бейджей лояльности (кешбек кампании бейджей настраиваются автоматически, не требуют ресурса менеджеров) развитием админки Pricing

Сейчас мы в поиске старшего системного аналитика на продукт Логистической инфраструктуры. Внутри много процессов управления данными, разные рамки и зоны ответственности пользователей. Основная особенность продукта это работа с картографическими данными. Разработан UI( backoffice/rampa), который работает с отрисовкой полигонов разных логистических слоев. BE- написан на Ruby В продукте есть ML и эта часть очень сильно развивается. От успешного соискателя мы ожидаем: Хорошее знание различных типов интеграций между сервисами, их преимуществ и недостатков; Понимание особенностей микросервисной архитектуры и основных паттернов проектирования; Опыт проектирования микросервисов с нуля (интеграции, БД, логика работы); Опыт проектирования реляционных и нереляционных баз данных; SQL на базовом уровне; Опыт проектирования API (OpenAPI, Json-Schema, REST); Навыки работы с С4; Настойчивость при согласовании архитектурных решений, умение аргументировать свой подход. Желательно: Проектирование контрактов обмена сообщениями в рамках EventStreaming (как минимум желание разобраться в этом подходе); Понимание или явное желание разбираться в процессе работы ML: формирование фич, инференс; Базовое понимание работы graphql, т.к. в продукте это основной транспорт обмена данными между фронтом и беком. Чем предстоит заниматься: Работать в продуктовой команде; Анализировать бизнес-требования от владельца продукта и бизнес-аналитика (Usecases, user stories, BPMN); Анализировать функциональные и нефункциональные требования для выбора оптимального способа решения задач; Проектировать микросервисную архитектуру продукта; Отрисовывать диаграммы в нотации UML, С4, ERD; Разрабатывать логическую модель данных для баз данных (Мы работаем как с реляционными, так и с нереляционными базами); Описывать интеграционные API-контракты (Мы применяем REST-like, GraphQL, gRPC, json-rpc, Kafka, RabbitMQ); Поддерживать техническую документацию продукта в актуальном состоянии; Взаимодействовать с аналитиками и архитекторами других продуктов в рамках проработки сквозных процессов.

Описание продукта: Расчет компенсаций, управление ставками и учет работы сотрудников со сдельной формой оплаты. Управление чаевыми. Задачи: Проектирование и написание тех. решений на основе бизнес-требований и текущий архитектуры; Реализация высоконагруженных, отказоустойчивых сервисов с использованием микросервисной архитектуры; Поддержка текущих, уже реализованных сервисов, мониторинг, исправление багов. Требования: Стаж работы по профилю не менее 3 лет; Опыт работы с Spring Boot, Kotlin/Java; Опыт проектирования и реализации микросервисной архитектуры; Опыт работы с Kafka; Опыт работы с реляционной СУБД PostrgreSQL, умение писать нативные запросы; Понимание работы с Kubernetes, Grafana, Gitlab​​​​​​​ Желательные навыки: Опыт выполнения задач по системному анализу (отрисовка схем взаимодействия, проектирование БД и архитектуры на уровне бек части приложения); Опыт формирования требований со слов стейкхолдеров. Стек команды: Kotlin; Spring; KeyDB; Kubernetes.

Про позицию: Сейчас мы в поиске Middle+ Machine Learning Engineer в направление клиентской поддержки. Сотрудник будет работать над продуктивизацией систем искусственного интеллекта, включая как стандартные NLP решения, так и передовые технологии по ИИ-агентам. Клиентская поддержка является значимым бизнес-процессом компании и нацелена на внедрение современных технологических решений, чем и обусловлено расширение команды. Обязательные навыки: Экспертный Python, FastAPI. Продвинутое владение тестированием - мы используем Pytest. Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Airflow, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3. Понимание и умение использовать паттерны разработки. Владение архитектурными принципами в разработке ПО. Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). SGLang, LangChain. Желательные навыки: Spark, Triton Inference Server, LangFuse. Задачи: Проектирование и опромышливание ИИ-решений в клиентской поддержке: LLM-агенты для клиентов, LLM-копилоты для операторов, классические NLU системы, анализ фото от клиентов (связка текстовых и картиночных моделей). Формирование и развитие шаблонов продуктивизации ИИ-агентов. Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s, настраивать мониторинг. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам. Автоматизировать рутинные задачи обработки данных. Интеграции и мониторинг данных: участие во внедрении данных в ML-пайплайны. Настройка базового мониторинга качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помощь в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшене.

Привет! Сейчас мы в поиске QA-инженеров ручного тестирования в разные продуктовые команды нашей компании. Команда клиентских продуктов Самоката (флоу альтернативных доставок: ПВЗ, постаматы, спецпроекты и сервис Промо). Здесь фокус 50/50: мобильное приложение (андроид, IOS) + бэкенд (тестирование серверной логики, БД и обмен данными). Команда клиентских продуктов Мегамаркета (сервис расчета персональных акций, кэшбека и промокодов). Здесь фокус на глубокий бэкенд (BE) и интеграции. Мы ищем самостоятельных инженеров, готовых отвечать за качество крупных e-commerce продуктов, которыми ежедневно пользуются миллионы людей. Чем предстоит заниматься: проводить тестирование: функциональное, интеграционное, регрессионное и сквозное (E2E) тестирование фичей со смежными командами; работать с требованиями: анализировать задачи, заводить баг-репорты, актуализировать тестовую документацию (тест-кейсы, чек-листы); локализовать дефекты: разбираться в причинах багов в сложных микросервисных архитектурах и комплексах из большого числа систем; участвовать в процессах: оценивать трудозатраты на спринт, взаимодействовать с разработчиками и продактами, развивать процессы тестирования внутри команды. Что мы ожидаем от кандидатов: опыт в QA: коммерческий опыт тестирования клиент-серверных приложений (от 2–3 лет); понимание архитектуры: знание принципов построения микросервисной архитектуры; работа с API: уверенное владение Postman и Swagger; базы данных: знание SQL на уровне написания простых и средних запросов для работы с данными; брокеры сообщений: опыт работы с Apache Kafka (или понимание принципов работы очередей); инструменты: базовые навыки работы с Git (ветвление проекта).

Про позицию: Сейчас мы в поиске Machine learning engineer/python backend developer, который в составе ML команды будет участвовать в передовом для компании направлении по развитию Поиска маркетплейса и усилит всю практику MLE в компании. Сотрудник будет вовлечён в продуктивизацию классических NLP решений, решений реранжирования, векторного поиска и иных сервисов, часто используемых в системах поиска. Задачи: Участие в проектировании решений (system design'ах), помощью в выявлении системных и структурных ограничений. Оборачивание решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. Интеграция с внешними инструментами и сервисами, подключение баз данных, рефакторинг качества кода. Формирование и развитие шаблонов продуктивизации, существующих фреймворков и подходов. Деплой своих сервисов: сборка образов, понимание инфраструктуры компании, сервисы в k8s. Автоматизация рутинных задач обработки данных. Интеграция и мониторинг данных: участие во внедрении данных в ML-пайплайны. Настройка базового мониторинга качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помощь в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшене. Аккумулирование технической экспертизы на несколько продуктов, разработка общих решений. Обязательные навыки: Экспертный python, FastAPI. Экспертное владение тестированием - мы используем pytest. Экспертное знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. Экспертное владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3, Airflow. Понимание и умение использовать паттерны разработки. Владение архитектурными принципами в разработке ПО. Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). Желательные навыки: Знание векторных баз данных - FAISS, Qdrant, pgvector. Airflow, Spark. Triton Inference Server. ElasticSearch/OpenSearch + LTR plugin. Стек команды: разработка: Python 3.12, FastAPI, PySpark, pytest, docker; данные: PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse, HDFS, faiss; мониторинги и логи: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Grafana; задачи: Jira, Confluence; инфраструктура: Airflow, Kafka, Kubernetes, GitLab, Argo CD

Сейчас мы в поиске Аналитика данных в команду, которая занимается флоу привлечения курьеров - партнеров в Купер. В фокусе работы будет мониторинг нагрузки на ресурсы, профилирование запросов и аудит качества данных. Чем предстоит заниматься: Пересобирать датасорсы в Tableau, оптимизировать ETL пайплайны; Оптимировать SQL запросы на PostgreSQL/ClickHouse; Поддерживать БД команды: контроль нагрузки, оптимизация использования ресурсов; Закрывать простые аналитические запросы от бизнеса (ответы на ad-hoc вопросы, легкие срезы данных). Возможно вовлечение в более сложные ресерчи. От успешного соискателя мы ожидаем: Опыт в Tableau, Metabase, PowerBI и других системах визуализации; Знание SQL, Python и мат. аппарата; Опыт работы с Airflow; Желание разбираться в сложных механизмах работы бизнеса и искать точки сохранения или генерации денег.

Описание продукта: Управление сетью ЦФЗ отвечает за набор взаимосвязанных программных инструментов, позволяющих качественно выполнять административные задачи на ЦФЗ различным ролям операционной вертикали и обеспечивать качество предоставляемого сервиса. Задачи: Разрабатывать и поддерживать систему по административному управлению сетью дарксторов Самоката; участвовать в архитектурных решениях команды и продукта; заниматься разработкой технических решений; заниматься анализом и оптимизацией SQL-запросов, алгоритмов, межсервисного взаимодействия. Требования: стаж работы по профилю не менее 3 лет; опыт работы с Spring Boot, Kotlin/Java; понимание работы PostgreSQL (транзакционность, индексы); умение работать с Apache Kafka; понимание паттернов синхронного и асинхронного взаимодействия. Желательные навыки: понимание работы Feign клиента; helm чарты, умение описывать openApi; умение использовать CI/CD. Стек команды: Kotlin; Spring; KeyDB; Kubernetes.

Чем предстоит заниматься: Разбираться в задачах бизнеса и превращать их в понятные требования для разработки; Общаться с заказчиками и другими заинтересованными лицами, выяснять что действительно нужно пользователям и находить оптимальные решения; Проектировать бизнес-процессы — создавать схемы в нотациях BPMN и UML, чтобы все участники команды говорили на одном языке; Вести задачи в Jira и поддерживать документацию в актуальном состоянии. От успешного соискателя мы ожидаем: Опыт работы бизнес-аналитиком/системным аналитиком; Готовность выделять 30 часов в неделю на стажировку; Понимание работы API, взаимодействия бэкэнда и фронтэнда; Опыт описания процессов в нотации BPMN/UML; Обучение по ИТ специальности; Понимание бизнес процессов, процесса разработки ПО; Гибкость мышления и умение донести свою точку зрения.

Сейчас мы ищем Golang Developer. От успешного соискателя мы ожидаем: Коммерческий опыт разработки на Go от 3 лет; PostgreSQL - понимание принципов реляционных БД, профилирование запросоd; Знание Apache Kafka или релевантный опыт работы с другими очередями; Знание IDE и средств коллективной разработки (git, Gitlab CI/CD). Будет плюсом: Grafana - построение дашбордов, умение их читать и выявлять аномалии; Опыт работы с MSSQL, ArgoCD - k8s - на уровне понимания как это работает, разницу между разными видами деплоя(rolling update, blue/green, canary); Elasticsearch - на уровне для чего нужен, или опыт работы. Чем предстоит заниматься: Разработка интеграций с внутренними сервисами, разработка новой функциональности; Участие в создании структуры продукта, его возможностей и функций; Создание и настройка внутренней логики; Написание кода; Поиск и исправление ошибок; Подготовка технической документации для других специалистов и пользователей.

Продукт: Order / Заказ. Продукт отвечает за пользовательский путь от Корзины до успешного получения заказа пользователем Чем предстоит заниматься: Коммуникация с бизнес-заказчиками и продуктово-технологическими командами; Формирование бизнес-процессов, разработка и сопровождение бизнес- требований, пользовательских и базовых системных требований; Подготовка материалов (например, для исследований, дизайна, аналитики данных и т.д.); Формирование и актуализация документации по продукту; Проработка интеграций с другими информационными системами (внутренними и внешними); Декомпозиция, описание и постановка задач команде, планирование ее работы, контроль качества и сроков разработки; Консультирование по разработке новой функциональности, приемка, демонстрация и внедрение новых продуктовых фич; Инициирование идей по развитию продукта. Что для этого нужно: Опыт работы в роли бизнес-аналитика от 2-х лет; Важен опыт на B2C продуктах; Понимание процесса разработки продукта; Понимание общих принципов взаимодействия систем, основных понятий, методологий ведения разработки, основы архитектуры БД, SQL; Умение работать в системах управления задачами (Jira) и требованиями (Confluence). Знакомы с нотациями (BPMN, UML); Опыт управления требованиями, ведения документации по продукту; Навыки презентации; Структурное мышление и умение быстро принимать решения; Желание решать нетривиальные задачи, видеть результат своей работы в реальности и менять сознание людей, внедряя в их жизнь новые технологии.

Описание продукта: Управление сетью ЦФЗ отвечает за набор взаимосвязанных программных инструментов, позволяющих качественно выполнять административные задачи на ЦФЗ различным ролям операционной вертикали и обеспечивать качество предоставляемого сервиса. Задачи: Разрабатывать и поддерживать систему по административному управлению сетью дарксторов Самоката; участвовать в архитектурных решениях команды и продукта; заниматься разработкой технических решений; заниматься анализом и оптимизацией SQL-запросов, алгоритмов, межсервисного взаимодействия. Требования: стаж работы по профилю не менее 3 лет; опыт работы с Spring Boot, Kotlin/Java; понимание работы PostgreSQL (транзакционность, индексы); умение работать с Apache Kafka; понимание паттернов синхронного и асинхронного взаимодействия. Желательные навыки: понимание работы Feign клиента; helm чарты, умение описывать openApi; умение использовать CI/CD. Стек команды: Kotlin; Spring; KeyDB; Kubernetes.

Продукт Заказ отвечает за пользовательский путь от корзины до успешного получения заказа пользователем. Обязанности: Организация и управление процессами проектирования, дизайна и тестирования пользовательского опыта цифровых продуктов. Формирование на основе потребностей функциональных и нефункциональных требований к цифровым продуктам. Проектирование, дизайн и исследование пользовательского опыта. Поддержка цифровых продуктов. Подготовка и планирование разработки дизайна. Участие в разработке информационных систем и внедрении цифровых продуктов и решений смежных подразделений. Консультирование по вопросам дизайна. Тестирование пользовательского опыта. Требования: Стаж работы по профилю не менее 3 лет в продуктовой команде. Опыт проведения интервью с пользователями, анализ их потребностей и возможные решения в рамках задач бизнеса. Работа с информационной архитектурой, проектировка сценариев и интерфейсов. Опыт создания прототипов дизайн-решений. Поведение UX-тестов и презентация результатов. Опыт проектирования и запуск сложного сервиса. Работа с Figma, FigJam и Miro. Опыт работы с фреймворками CJM, JTBD, User flow. Опыт создания анимации интерфейса. Опыт работы с дизайн-системами и их поддержкой. Будет плюсом опыт работы с ИИ-инструментами.

Сейчас мы ищем Ruby Developer в проект: автоматизация работы контакт-центра, внедряем голосовых/текстовых/ИИ ботов для решения проблем пользователя без участия человека. От успешного соискателя мы ожидаем: Наличие опыта коммерческой разработки от 3 лет; Уверенное знание языка Ruby, фреймворка Ruby on Rails; Опыт работы с СУБД(Postgresql/Mysql); Умение работать с Kubernetes, Grafana, Kibana, Redis; Желание развиваться в go/kotlin. Чем предстоит заниматься: Развитие продукта и решение задач по расширению бизнес функционала; Поддержка текущего решения; Участие в проектировании архитектуры новых решений. Стек: Ruby on Rails; PostgreSQL; Kubernetes.

Ищем стажёра Frontend-разработчика (React). Присоединяйся к нам в рамках оплачиваемой стажировки на 10 месяцев с загрузкой 30 часов в неделю! Чем предстоит заниматься: Разработка внутренних проектов на React + TypeScript; Участие в code review; Работа с дизайн-системой (компонентный подход); Написание тестов (Vitest, Storybook). От успешного соискателя мы ожидаем: Готовность выделять 30 часов в неделю на стажировку; Обучение по профильному направлению; Уверенное владение JavaScript (ES6+): асинхронность (Promise, async/await, Event Loop), замыкания, области видимости, типы данных; Уверенное владение TypeScript : базовая типизация, интерфейсы/типы, дженерики, работа с async-кодом; Уверенное владение React : хуки (useState, useEffect, useMemo, useCallback), компонентный подход, работа с состоянием; Понимание клиент-серверной архитектуры: HTTP/HTTPS, REST, методы запросов, статус-коды, заголовки; Работа со стилями: CSS , SCSS/SASS , модульные стили, адаптивная вёрстка; Опыт разработки на React (пет-проекты, учебные проекты, коммерческая разработка — приветствуется); Уверенное владение Git : коммиты, ветки, пул-реквесты, работа с remote-репозиториями; Умение работать в команде: code review, коммуникация, ответственность за результат. Будет плюсом: Опыт написания тестов (Jest/Vitest, React Testing Library); Опыт коммерческой разработки или длительной стажировки.

Сейчас мы в поиске Младшего инженера технической поддержки в команду удаленной ит-поддержки сотрудников компании. Начало рабочего дня можно обсудить (с 9:00 или с 10:00). Чем предстоит заниматься: обрабатывать заявки через нашу ITSM-систему (Jira): быстрое распознавание проблем, сбор информации, маршрутизация и решение задач; общаться с пользователями, через портал, мессенджеры и по электронной почте; обновлять и создавать инструкций для внутренней базы знаний; работать с обратной связью, искать решения для улучшения сервиса. От успешного соискателя мы ожидаем: коммерческий опыт работы в техподдержке от 1 года; опыт администрирования Windows, MacOS (Linux будет плюсом); умение установки/переустановки/настройки ОС, ПО и драйверов; опыт работы с Active Directory: создание/редактирование пользователей и групп, создание/редактирование групповых политик; опыт в настройке и обслуживании Exchange; понимание работы VPN, знание различных протоколов, диагностики и решения проблем пользователей; умение объяснить сложное простыми словами — чтобы любой пользователь понял; коммуникабельность, стрессоустойчивость и желание учиться новому; хорошие навыки письменной и устной речи.

Data QA Engineer отвечает за качество объектов (DWH, NRT, интеграций, Витрин) реализуемых продуктовой командой, принимает участие в создании экосистемы и процессов по работе с данными в Самокате. Задачи, которые предстоит решать: Разрабатывать тестовую документацию, готовить тест-кейсы (80% - это SQL); Проводить тестирование требований на разработку и влиять на качество продукта еще до начала разработки; Проводить ручное тестирование различных компонентов продукта (витрины данных, внешние и внутренние интеграции, сервисы, API); Проводить полное тестирование пайплайна данных и построение DWH; Выявлять, локализовывать и описывать дефекты; Участвовать в построении и развитии системы автотестов; Участвовать в построении и улучшении процессов разработки/тестирования; Взаимодействовать с командой разработки и аналитиками. Что для нас важно: Опыт работы от 1 года; Уверенный уровень владения SQL для подготовки тестовых данных, тестирования и анализа данных; Понимание принципов построения хранилищ данных, знакомство с различными архитектурами и моделями Опыт тестирования ETL/ELT; Опыт тестирования REST API; Опыт работы с брокерами сообщений \ очередями; Опыт тестирования BackEnd. Будет плюсом: опыт работы с GreenPlum, ClickHouse, PostgresSQL, MSSQL, Kafka, Airflow, Python, Postman, GitLab.

О продукте: Система управления процессами на распределительных центрах, включающая приёмку, хранение, обработку, комплектацию и отгрузку товаров и смежные с ними сервисов таких как топология склада, товарные остатки и прочее. Сервис включает в себя как мобильное тестирование на терминалах сбора данных на базе андроиде, так и веб и бекенд сервисы на стандартном технологическом стеке компании. Задачи для тебя: Тестирование бэкенд сервисов (API/БД/Kafka); Тестирование UI (кабинет товароведа и администратора склада); Тестирование мобильного устройства (ТСД это андроид со встроенным сканером штрих кода которым пользуются сотрудники склада); Введение тестовой документации; Взаимодействие с командами продукта в рамках внутренних/внешних интеграций; Участие в разработке ПО на стадиях от планирования до ввода в эксплуатацию. От успешного соискателя мы ожидаем: Опыт работы от 3х лет; Понимание клиент-серверной архитектуры; Опыт ручного тестирования; Опыт в тестировании бэка (микросервисы, kafka, бд, api); Опыт работы с логами; Навыки интеграционного тестирования; Знания и умения применять техники тест-дизайна; Самостоятельность; Коммуникативные навыки; Моральная стрессоустойчивость; Готовность к работе с динамически меняющимися приоритетами; Умение быстро переключаться между контекстом задачи; Желательные навыки: Опыт тестирования мобилки (как минимум, желание заниматься этим).

Сейчас мы в поиске старшего системного аналитика на продукт Логистической инфраструктуры. Внутри много процессов управления данными, разные рамки и зоны ответственности пользователей. Основная особенность продукта это работа с картографическими данными. Разработан UI( backoffice/rampa), который работает с отрисовкой полигонов разных логистических слоев. BE- написан на Ruby В продукте есть ML и эта часть очень сильно развивается. От успешного соискателя мы ожидаем: Хорошее знание различных типов интеграций между сервисами, их преимуществ и недостатков; Понимание особенностей микросервисной архитектуры и основных паттернов проектирования; Опыт проектирования микросервисов с нуля (интеграции, БД, логика работы); Опыт проектирования реляционных и нереляционных баз данных; SQL на базовом уровне; Опыт проектирования API (OpenAPI, Json-Schema, REST); Навыки работы с С4; Настойчивость при согласовании архитектурных решений, умение аргументировать свой подход. Желательно: Проектирование контрактов обмена сообщениями в рамках EventStreaming (как минимум желание разобраться в этом подходе); Понимание или явное желание разбираться в процессе работы ML: формирование фич, инференс; Базовое понимание работы graphql, т.к. в продукте это основной транспорт обмена данными между фронтом и беком. Чем предстоит заниматься: Работать в продуктовой команде; Анализировать бизнес-требования от владельца продукта и бизнес-аналитика (Usecases, user stories, BPMN); Анализировать функциональные и нефункциональные требования для выбора оптимального способа решения задач; Проектировать микросервисную архитектуру продукта; Отрисовывать диаграммы в нотации UML, С4, ERD; Разрабатывать логическую модель данных для баз данных (Мы работаем как с реляционными, так и с нереляционными базами); Описывать интеграционные API-контракты (Мы применяем REST-like, GraphQL, gRPC, json-rpc, Kafka, RabbitMQ); Поддерживать техническую документацию продукта в актуальном состоянии; Взаимодействовать с аналитиками и архитекторами других продуктов в рамках проработки сквозных процессов.

Цель продукта - обеспечить Самокат технологиями для увеличения эффективности работы курьеров, а курьеров - лучшим опытом на рынке. Для этого продукт разрабатывает решения по автоматизации доставки заказов с дарксторов, решения по автоматическому формированию очереди задач и назначению задач на курьеров, решения по геймефикации и вовлечению в работу с Самокатом. От успешного соискателя мы ожидаем: Хорошее знание различных типов интеграций между сервисами, их преимуществ и недостатков; Понимание особенностей микросервисной архитектуры и основных паттернов проектирования; Опыт проектирования микросервисов с нуля (интеграции, БД, логика работы); Опыт проектирования реляционных и нереляционных баз данных; SQL на базовом уровне; Опыт проектирования API (OpenAPI, Json-Schema, REST). Чем предстоит заниматься: Работать в продуктовой команде; Анализировать бизнес-требования от владельца продукта и бизнес-аналитика (Usecases, user stories, BPMN); Анализировать функциональные и нефункциональные требования для выбора оптимального способа решения задач; Проектировать микросервисную архитектуру продукта; Отрисовывать диаграммы в нотации UML, С4, ERD; Разрабатывать логическую модель данных для баз данных (Мы работаем как с реляционными, так и с нереляционными базами); Описывать интеграционные API-контракты (Мы применяем REST-like, GraphQL, gRPC, json-rpc, Kafka, RabbitMQ); Поддерживать техническую документацию продукта в актуальном состоянии; Взаимодействовать с аналитиками и архитекторами других продуктов в рамках проработки сквозных процессов.

Продукт отвечает за хранение, управление и создание файлов, относищихся в цифровому контенту (фото, видео), а так же управление на создание как цифрового контента, так и других задач в департаменте CMS. Основные функции направления: Хранение, поиск и систематизация файлов. Извлечение файлов. Автоматическое предоставление контента другим системам. Генерация и изменение изображений с помощью ML-инструментов. Создание и управление задачами на создание контета. Обязанности: Проводение общих пользовательских исследований. Оценка и аналитика потребностей пользователя. Использование различных методов и иструментов для проектирования взаимодействий. Сбор интерактивных прототипов. Правильное использование визуального дизайна. Задачи: Выявлять потребности пользователей. Формулировать гипотезы и проводить исследования на разных этапах жизни продукта. Разрабатывать пользовательский интерфейс, который поможет контент менеджерам эффективно выполнять свои задачи. Взаимодействовать с другими участниками продуктовой команды для достижения результатов в дизайн-решениях.