Lamoda Tech

Мы находимся в поисках Ведущего разработчика Android в команду разработки мобильной платформы. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать инструменты и библиотеки для продуктовых команд; Находить точки роста в процессе разработки и архитектуре; Совершенствовать культуру разработки; Консультировать продуктовые команды по внедряемым решениям. Как мы работаем: Пишем на последних версиях Kotlin; Используем Kotlin Coroutines; У нас продвинутый CI/CD c автоматическим запуском Unit и UI тестов, автоматической проверкой Code style на каждый push (используем ktlint); У нас есть вспомогательные инструменты для разработки, такие как: удобное мокирование запросов к API, настраиваемая Debug панель прямо в приложении; Стараемся не накапливать технический долг, есть квартальные планы на его сокращение. Что мы ожидаем: Опыт кроссплатформенной разработки и поддержки приложений и библиотек с использованием KMP; Опыт в мобильной разработке от 5-6 лет; Большим плюсом будет: знание особенностей iOS, опыт работы в платформенной команде; Знание gradle и опыт в написании плагинов; Навыки в CI/CD; Soft skills и умение аргументированно объяснять свою точку зрения.

Lamoda Group – это крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion & lifestyle товаров. В настоящий момент мы ищем коллег на позицию Golang developer в несколько команд продуктовой разработки :) Как мы работаем: пишем на последних версиях Go; используем Apache Kafka для межсервисного взаимодействия; PostgreSQL в качестве основной СУБД, Redis, Elasticsearch, Aerospike; все приложения упакованы в Docker и деплоятся нажатием кнопки; у нас отличный CI/CD, запускаем тесты, security & style checks на каждый pull request; все pull request проходят 360 code review; участвуем в разработке и проектировании архитектурных решений, а также в реализации бизнес решений. Чем Вам предстоит заниматься: писать новые и развивать существующие сервисы на Go; участвовать в анализе, проектировании и оценке технических решений вместе с командой; писать unit и функциональные тесты; участвовать в code review. Мы ожидаем: подтвержденный опыт коммерческой разработки бэкенда на Golang от 4х лет; опыт работы с SQL базами данных (на уровне join-ов, оптимизации запросов); умение проектировать API сервисов; опыт работы с нереляционными базами данных (Redis); опыт работы с Docker, k8s и Git.

Чем предстоит заниматься: Разрабатывать сервисы внутренней автоматизации: HR tech, Fin tech, Legal tech; Поддерживать существующие сервисы на Python; Писать новые существующие сервисы на Go; Участвовать в анализе, проектировании и оценке технических решений вместе с командой; Писать unit и функциональные тесты; Участвовать в code review. Что мы ожидаем: Опыт коммерческой разработки бэкенда на Python/Go от 5 лет; Опыт работы с SQL базами данных; Опыт проектирования архитектуры; Опыт работы с Linux системой, проектировать API сервисов; Опыт работы с нереляционными базами данных (Redis); Опыт работы с Docker, k8s и Git; Будет плюсом опыт менторства младших специалистов.

Чем предстоит заниматься: участвовать в проработке требований и поиске рисков до начала разработки; тестировать Web/Back/Интеграции/Мобильные приложения ios/android; готовить тестовые данные и конфигурации окружений; анализировать инциденты на проде и усиливать покрытие по результатам; строить и актуализировать тестовую модель продукта; повышать прозрачность качества через метрики и отчётность; взаимодействовать с разработчиками и аналитиками для улучшения тестопригодности решений; писать код автотестов для WEB, API, сервисов и ключевых интеграций; интегрировать автотесты в CI/CD, контролировать стабильность прогонов. Что мы ожидаем: понимание принципов работы web и микросервисной архитектуры, мобильных приложений ios/android; опыт работы с популярными тестовыми фреймворками; понимание принципов CI/CD; способность писать поддерживаемую и масштабируемую тестовую базу; самостоятельность и ориентация на конечный результат, а не на количество тестов коммерческий опыт автоматизации тестирования fronted, backend и интеграционных сценариев от 1 года; уверенное владение ЯП (JS, Python); умение читать код и находить потенциальные зоны риска.

Мы в поисках тестировщика в команды логистических сервисов Чем предстоит заниматься: писать код автотестов для API, сервисов и ключевых интеграций; участие в проработке требований и поиске рисков до начала разработки; подготовка тестовых данных и конфигурация окружений; интеграция автотестов в CI/CD, контроль стабильности прогонов; анализ инцидентов на проде и усиление покрытия по результатам; актуализация тестовой модели продукта; повышение прозрачности качества через метрики и отчётность; взаимодействие с разработчиками и аналитиками для улучшения тестопригодности решений. Что мы ожидаем: коммерческий опыт автоматизации тестирования backend или интеграционных сценариев от 3 лет; понимание принципов работы web и микросервисной архитектуры; уверенное владение python (pytest); опыт работы с популярными тестовыми фреймворками; умение читать код и находить потенциальные зоны риска; понимание принципов CI/CD; способность писать поддерживаемую и масштабируемую тестовую базу; самостоятельность и ориентация на конечный результат, а не на количество тестов

Мы в поиске Data Scientist в команду Search. Мы — команда, отвечающая за ML в поиске Lamoda, ключевом источнике трафика в продукте. Наши решения напрямую влияют на бизнес-метрики компании, помогая миллионам пользователей находить идеальные товары. У нас уже выстроен мощный двухэтапный пайплайн поиска и персонализации, и сейчас мы продолжаем развивать его с помощью передовых ML-методов. Наш фокус — fashion, это позволяет применять уникальные ML-решения: визуал, оценка сочетаемости вещей, трендовость, сезонность и т.д. Также важная задача поиска - подсвечивать новые интересы и тренды рынка и помогать компании оперативно на них реагировать Чем предстоит заниматься: Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей и LLM Использование LLМ для обогащения запроса и атрибутов товара(из фото, описания, отзывов) Работа с пустым поиском: улучшать полноту, внедрять рекомендации Улучшение моделей персонализации для поиска Развитие системы навигации и поиска: поисковые подсказки, система фильтров, визуальные фичи в каталоге, spell-check Развитие системы оценки качества поиска, чтобы оперативно находить проблемы в продукте Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch. Почему у нас классно: Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации. Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров. Мы ожидаем: Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 3 лет); Релевантный опыт в поисковых системах будет плюсом; Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark; Владение Python, Linux, методами работы с большими данными; Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML; Знания теории вероятностей и математической статистики; Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; Знание алгоритмов и структур данных; Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п; Английский язык на уровне технического чтения. Как мы работаем: Пишем на Python 3.10+ и PySpark 3.3; Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру; Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов; Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию; В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач; Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов; В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.

Чем предстоит заниматься: Администрирование кластеров Kubernetes; Администрирование ресурсов в облачных провайдерах (Yandex Cloud); Планирование и развитие информационных систем; Участие в процессе CodeReview инфраструктурных приложений и IaC; Развитие процессов IaC; Автоматизация и внедрение практик GitOps/DevOps в Инфраструктуре; Контроль актуальности технической документации; Администрирование сред виртуализации и обеспечение непрерывности их работы: KVM; Администрирование Redis, ElasticSearch, RabbitMQ, Kafka. Мы ожидаем: Опыт развертывания, администрирования и траблшутинга высоконагруженных систем оркестрации контейнеров, как on-prem, так и в публичных облаках (у нас Kubernetes); Понимание подхода IaC и умение его применять. Опыт работы с системами управления конфигурациями (у нас Ansible и Terraform); Опыт построения систем мониторинга, как системных, так и прикладных решений. Понимание, какие метрики собирать, куда смотреть при проблемах, какие дашборды для этого нужны (мы используем Prometheus/Grafana); Понимание принципов и опыт построения отказоустойчивых сервисов и эксплуатации высоконагруженных систем (Web-серверов, СУБД, приложений); Опыт построения процесса непрерывного резервного копирования инфраструктурных компонентов. Будет плюсом: Опыт администрирования: Kafka, RabbitMQ, Ceph, OpenStack, Aerospike, ElasticSearch.

Чем предстоит заниматься: Участвовать в развитии и оптимизации процессов ценообразования в Lamoda; Улучшать ML-продукт регулярного ценообразования; Разрабатывать и внедрять модели оптимизации цен для офлайн-ритейла с учетом спроса, сезонности, маржинальности и особенностей физических магазинов; Разрабатывать промо-модели для анализа и создания эффективных акций; Создавать аналитические и ML-инструменты для принятия коммерческих решений в офлайн-канале; Реализовывать новые продукты, например, персональное ценообразование; Развивать решения на стыке ценообразования, управления поставками, ассортиментом и остатками магазинов; Проводить эксперименты и оценивать бизнес-эффект внедряемых решений; Инициировать и внедрять data-driven проекты для повышения эффективности бизнеса. Мы ожидаем: Опыт в области анализа данных и машинного обучения от 3 лет; Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark; Владение Python, Linux, методами работы с большими данными; Опыт работы как минимум с 2 ML-библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML; Знания теории вероятностей и математической статистики; Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; Умение формулировать и проверять бизнес-гипотезы на основе данных; Будет плюсом опыт решения задач в области ценообразования, прогнозирования спроса, управления ассортиментом, запасами или цепочками поставок; Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п.; Английский язык на уровне технического чтения. Как мы работаем: Пишем на Python 3.10+ и PySpark 3.3 ; Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyterHub и есть доступ к Hadoop-кластеру, а также ресурсы в облаке включая GPU ; Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов; Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию; В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач; Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов; В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты. Стэк технологий: Big Data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, CatBoost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch. Почему у нас классно: Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации; Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах; Зрелый сетап разработки ML-решений полного цикла: современный стек, высокий уровень культуры разработки, десятки ML-моделей в продакшене и поддержка команды MLOps; Проекты не остаются на уровне исследований — большинство инициатив доходят до А/В-тестов и промышленного внедрения; Возможность формировать новое направление ML-продуктов для офлайн-коммерции и напрямую влиять на развитие розничного бизнеса компании; Можно и нужно предлагать собственные идеи и влиять на развитие продуктов и ML-решений компании; Персональные карьерные маршруты и возможности профессионального роста внутри DS-сообщества.

Lamoda Group – это крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion lifestyle товаров. Команда Авторизации сейчас находится в поисках C# разработчика со знанием GO. Команда занимается развитием сервисов несколько направлений: информационная безопасность, внутренняя авторизация и аутентификация, внешняя аутентификация. Чем Вам предстоит заниматься: разработкой новых сервисов на (GO, Kafka, PostgreSQL); поддержкой существующих сервисов приложения (.NET, C#, MS SQL и тд); интеграциями со сторонними сервисами (REST API, SOAP, Message brokers); взаимодействовать с разработчиками своей и других команд компании; взаимодействовать с вендорами и решать технические вопросы интеграции со смежными системами; проводить Code Review (GitLab); проводить оценку и декомпозицию задач (Yandex Tracker, Yandex WIKI). Мы ожидаем: уверенное знание и опыт коммерческой разработки GO (от 3-х лет); опыт разработки .NET и/или Visual Basic (от 1-го года); знание ООП, паттерны/шаблоны проектирования, DDD, SOLID, многопоточное программирование, примитивы синхронизации потоков; опыт разработки микросервисной архитектуры приложения; опыт работы с брокером сообщений (Kafka); SQL - написание и оптимизация запросов, построение индексов (MS SQL, PostgreSQL); архитектура REST приложений, Web протоколы: опыт Unit и интеграционного тестирования приложений; ответственный подход к разработке, умение писать качественный, понятный код.

Lamoda Group – это крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion lifestyle товаров. В настоящий момент мы ищем коллег на позицию Golang developer в несколько команд продуктовой разработки :) Как мы работаем: пишем на последних версиях Go; используем Apache Kafka для межсервисного взаимодействия; PostgreSQL в качестве основной СУБД, Redis, Elasticsearch, Aerospike; все приложения упакованы в Docker и деплоятся нажатием кнопки; у нас отличный CI/CD , запускаем тесты, security style checks на каждый pull request; все pull request проходят 360 code review; участвуем в разработке и проектировании архитектурных решений, а также в реализации бизнес решений. Чем Вам предстоит заниматься: писать новые и развивать существующие сервисы на Go; участвовать в анализе, проектировании и оценке технических решений вместе с командой; писать unit и функциональные тесты; участвовать в code review. Мы ожидаем: подтвержденный опыт коммерческой разработки бэкенда на Golang от 4х лет ; опыт работы с SQL базами данных (на уровне join-ов, оптимизации запросов); умение проектировать API сервисов; опыт работы с нереляционными базами данных (Redis); опыт работы с Docker, k8s и Git.

Чем предстоит заниматься: Администрирование кластеров Kubernetes; Администрирование ресурсов в облачных провайдерах (Yandex Cloud); Планирование и развитие информационных систем; Участие в процессе CodeReview инфраструктурных приложений и IaC; Развитие процессов IaC; Автоматизация и внедрение практик GitOps/DevOps в Инфраструктуре; Контроль актуальности технической документации; Администрирование сред виртуализации и обеспечение непрерывности их работы: KVM; Администрирование Redis, ElasticSearch, RabbitMQ, Kafka. Мы ожидаем: Опыт развертывания, администрирования и траблшутинга высоконагруженных систем оркестрации контейнеров, как on-prem, так и в публичных облаках (у нас Kubernetes); Понимание подхода IaC и умение его применять. Опыт работы с системами управления конфигурациями (у нас Ansible и Terraform); Опыт построения систем мониторинга, как системных, так и прикладных решений. Понимание, какие метрики собирать, куда смотреть при проблемах, какие дашборды для этого нужны (мы используем Prometheus/Grafana); Понимание принципов и опыт построения отказоустойчивых сервисов и эксплуатации высоконагруженных систем (Web-серверов, СУБД, приложений); Опыт построения процесса непрерывного резервного копирования инфраструктурных компонентов. Будет плюсом: Опыт администрирования: Kafka, RabbitMQ, Ceph, OpenStack, Aerospike, ElasticSearch.

Чем предстоит заниматься: Разрабатывать сервисы внутренней автоматизации: HR tech, Fin tech, Legal tech; Писать новые и развивать существующие сервисы на Python; Участвовать в анализе, проектировании и оценке технических решений вместе с командой; Писать unit и функциональные тесты; Участвовать в code review. Что мы ожидаем: Опыт коммерческой разработки бэкенда на Python от 5 лет; Опыт работы с SQL базами данных; Опыт проектирования архитектуры; Опыт работы с Linux системой, проектировать API сервисов; Опыт работы с нереляционными базами данных (Redis); Опыт работы с Docker, k8s и Git; Будет плюсом опыт менторства младших специалистов.