Lamoda Tech

Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и совершенствовать лучшую на рынке платформу данных электронной коммерции нового поколения; Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino; Оптимизировать действующие пайплайны и джобы на Spark - мониторить нагрузку на кластер и оптимальность затрачиваемых джобами ресурсов и если необходимо оптимизировать; Взаимодействовать с аналитиками и ML специалистами для создания/развертывания инструментов и наборов данных, соответствующих их вариантам использования - поддерживать регулярные связи с data ops для развития дата-платформы; Анализировать и внедрять инструменты инжиниринга данных (Lineage, DQ); Проектировать хранилища данных на основе k8s, настраивать производительность, мониторинг, планировать емкости кластера и другой инфраструктуры - думать над тем что и как грузить и в каких партициях; Решать задачи, связанные с внедрением облачной инфраструктуры - разрабатывать новую архитектуру хранилища Проводить code review и принимать участие в архитектурных решениях по дата платформе в команде. Мы ожидаем: Kubernetes - понимание ресурсной модели, просмотр конфигураций, troubleshooting. Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive Metastore) Опыт работы со Spark (spark SQL, streaming, понимание ньюансов работы с pyspark); Apache Icberg – владение процедурами, snapshots, maintenance Глубокое понимание Airflow (2, 3) – идемпотентность, assets, backfills Уверенное знание Git, CI/CD; Python, Scala/Java – ООП, проектирование библиотек, интеграционные/юнит тесты; Хорошее понимание СУБД, SQL; Будет плюсом: Опыт работы с Docker (уверенное владение для поднятия локального окружения проекта); Опыт работы с Kafka – понимание архитектуры и слабых мест; Опыт с облачными технологиями: преимущественно Yandex Cloud; Опыт с Clickhouse. AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем — агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG.

Чем предстоит заниматься: Участвовать в декомпозиции задач и оценке трудоёмкости; Разрабатывать новую функциональности системы поддерживая высокое качество кода; Оптимизировать SQL-запросы, проектировать и улучшать схему БД; Взаимодействовать с другими разработчиками, QA, аналитиками; Участвовать в Code Review, следить за качеством кода; Писать юнит, интеграционные и функциональные тесты. Мы ожидаем: Опыт коммерческой разработки от 6 лет; Отличное знание Core Java, Spring Framework 5+, Spring Boot 2+; Опыт разработки веб-сервисов и работы с высоконагруженными системами; Уверенное владение SQL и знание PostgreSQL; Опыт работы с Kafka или другими брокерами (ActiveMQ и др.); Понимание паттернов проектирования, SOLID, ACID, уровней изоляции транзакций; Опыт настройки CI/CD и работы с системами сборки; Понимание современных практик командной разработки; Знание Golang будет плюсом.

Чем предстоит заниматься: оптимизация процессов разработки, тестирования и развёртывания; ускорение вывода новых функций в production за счёт стандартизации, шаблонизации, создания внутренних инструментов и библиотек; развитие внутренних сервисов для автоматизированного создания, настройки и подготовки инфраструктуры под потребности команд; проработка и реализация механизмов масштабирования сервисов и систем; управление инфраструктурными затратами и оптимизация стоимости используемых ресурсов (Cost Management); поддержка и развитие существующей инфраструктуры, включая защищённый контур, соответствующий требованиям PCI DSS; участие в реализации и сопровождении проектов отдела информационной безопасности; разбор инцидентов, устранение их причин и повышение надёжности систем. Мы ожидаем: опыт работы с Kubernetes: managed-решениями и/или on-premise-кластерами, которые развиваются совместно с командой инфраструктуры; уверенное владение Docker, Docker Compose, Helm и Makefile; опыт построения, поддержки и шаблонизации CI/CD-пайплайнов в GitLab CI и/или Atlassian Bamboo; опыт организации развёртывания приложений с помощью Helm и Argo CD; практический опыт применения Infrastructure as Code: Terraform, Ansible; опыт работы с registry и хранилищами артефактов: Harbor, Nexus; понимание принципов эксплуатации production-систем: мониторинга, диагностики, управления изменениями и реагирования на инциденты. Мы предлагаем: ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья; Страхование жизни; Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%; Программа привилегий и скидок от BestBenefits; До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада; Бесплатные юридические консультации; Дополнительные выходные в случае важных событий; Яркие мероприятия и много неформального общения. Развитие для каждого: Опытный наставник для каждого новичка; Обучение и участие во внешних конференциях; Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи; Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно; Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями; Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

Чем предстоит заниматься: Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM. Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы. Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов. Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки. Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей. Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста. Мы ожидаем: Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет. Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output. Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена. Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки. Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval. Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM. Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM). Мы предлагаем: ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья; Страхование жизни; Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%; Программа привилегий и скидок от BestBenefits; До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада; Бесплатные юридические консультации; Дополнительные выходные в случае важных событий; Яркие мероприятия и много неформального общения. Развитие для каждого: Опытный наставник для каждого новичка; Обучение и участие во внешних конференциях; Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи; Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно; Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями; Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

Чем предстоит заниматься: Участвовать в проектах на базе приложения 1С: Документооборот в роли консультанта по вопросам технического совершенствования и технического развития; Автоматизировать процессы внутреннего документооборота; Участвовать в интеграционных проектах с внешними партнерами и системами внутри компании; Собирать и согласовывать требования с заинтересованными лицами; Вести документацию по системе; Анализировать конфигурации, подготавливать ТЗ или спецификации на разработку; Взаимодействовать с программистами 1С для постановки ТЗ; Тестировать работу 1С на соответствие ТЗ; Разрабатывать пользовательскую документацию к проводимым разработкам и внедряемым процессам; Обучать и консультировать пользователей. Что мы ожидаем: Глубокая экспертиза в 1С: Документооборот от 3 лет; Опыт в области внедрения и консультирования 1С в крупных компаниях; Опыт участия в интеграционных проектах в качестве системного аналитика/консультанта; Понимание принципов корпоративных систем документооборота; Умение системно анализировать и обрабатывать требования заказчика, соотносить и структурировать их с существующим программным обеспечением, предлагать решения и функционал разрабатываемой или модернизируемой подсистемы; Преимуществом будет опыт работы с XML (XSD), Web сервисы и другими интеграциями; Хорошие коммуникационные и переговорные навыки.

Чем предстоит заниматься: Работать в конфигурации 1С: Управление Холдингом / 1С: Документооборот; Анализировать функционал системы; Разрабатывать и проводить рефакторинг программного кода и запросов; Разрабатывать интеграции с внутренними и внешними системами; Разрабатывать архитектурные решения и участвовать в командном кросс-ревью; Участвовать в автоматизации процесса разработки, сборки релизов, деплоя. Что мы ожидаем: Опыт работы с 1С: Документооборот от 3 лет; Понимание типовых механизмов 1С: Документооборот; Понимание принципов работы с высоконагруженными системами; Опыт работы с XML (XSD), JSON, OpenAPI, Web сервисы, RMQ/Kafka; Опыт автоматизации процессов разработки; Знание механизмов и возможностей платформы 1С.

Чем Вам предстоит заниматься: писать новые и развивать существующие сервисы на Go; поддерживать и переписывать сервисы с C# 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; опыт разработки на C#; 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.

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: Повышать надёжность ИТ-сервисов, развивать процессы, повышающие надёжность ИТ-сервисов и инфраструктуры; Участвовать в разборах инцидентов и проблем, выявлять риски и эксплуатации; Участвовать в процессе архитектурного ревью ИТ-сервисов и инфраструктуры; Автоматизировать и внедрять практики SRE; Контролировать актуальность технической документации. 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 управления конфигурациями (у нас Ansible и Terraform) и умение его применять; Опыт построения систем наблюдаемости, 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. Опыт разработки на Python/GO. Будет плюсом: Опыт администрирования: Kafka, RabbitMQ, PostgreSQL, Redis; Знание и умение применять практики SRE; Опыт в тестировании систем на отказоустойчивость и нагрузку (нагрузочное тестирование, Chaos Engineering); Опыт в разработке планов аварийного восстановления (DRP).

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: Управлять командой RRA и развивать аналитиков: ставить цели, распределять задачи, проводить 1:1, давать обратную связь, развивать экспертизу в директ-коммуникациях, промо и программе лояльности Выстраивать приоритизацию и операционные процессы команды: управлять бэклогом, балансировать регулярную отчетность, ad-hoc, исследования, эксперименты и стратегические проекты. Формировать аналитическую стратегию RRA: определять, как команда помогает бизнесу управлять удержанием, реактивацией, промо-эффективностью. Отвечать за качество методологий и аналитических выводов: контролировать корректность расчетов, единые подходы к оценке uplift и инкрементальных эффектов, retention. Развивать аналитику директ-коммуникаций совместно с продуктовой командой CRM и маркетингом: обеспечивать корректную оценку и запуск push/email/CRM-цепочек, триггерных коммуникаций, частоты контакта и влияния коммуникаций на повторные покупки. Развивать промо-аналитику: внедрять подходы к оценке инкрементального эффекта промо, дорабатывать baseline-модели, анализировать каннибализацию и влияние скидок на маржу и клиентское поведение. Развивать аналитику программы лояльности: оценивать влияние бонусных механик в рамках ПЛ на retention, LTV, частоту заказов, маржу, ROI и поведение разных клиентских сегментов. Выстраивать взаимодействие со стейкхолдерами: быть аналитическим партнером для маркетинга/CRM/продукта/DS, переводить бизнес-запросы в аналитические задачи и защищать приоритеты команды. Внедрять культуру экспериментов: обеспечивать корректный дизайн, запуск и анализ A/B-тестов в CRM, промо и лояльности. Переводить результаты RRA в бизнес-эффект: показывать влияние инициатив на GMV, NMV, маржинальность, LTV, отток и структуру клиентской базы. Развивать отчетность для проработки ключевых бизнес-инициатив и регулярного принятия решений. Мы ожидаем: опыт работы в аналитике от 5 лет; опыт управления аналитиками от 1–2 лет; опыт работы с CRM, промо, лояльностью или близкими клиентскими направлениями; уверенное понимание A/B-тестов и инкрементальной оценки; опыт взаимодействия с маркетингом и/или продуктом; сильное бизнес-мышление; способность связывать аналитику с финансовым результатом; умение презентовать выводы бизнесу (в том числе топ-менеджменту).

Сейчас мы находимся в поисках Продуктового аналитика в команду Delivery, которая работает над улучшением способов доставки, позволяя нашим клиентам получать товары максимально быстрым и удобным способом. Чем предстоит заниматься: Оценивать с помощью данных краткосрочные и долгосрочные эффекты от запущенных фичей; Определять точки роста продукта, проводя аналитические исследования; Сопровождать A/B тесты от дизайна до интерпретации результатов; Моделировать экономические эффекты; Гибко управлять инструментами с прямым влиянием на выручку компании (цены доставки, методы оплаты и проч.); Взаимодействовать с продактами, UX исследователями, дизайнерами и разработчиками; Анализировать изменение метрик, искать причино-следственные связи и факторы, влияющие на изменение показателей. Мы ожидаем: Опыт работы продуктовым аналитиком от 3 лет; Знание базовой математики и статистики; Умение работать с большими объемами данных (SQL, Python); Способность самостоятельно выдвигать и проверять гипотезы; Опыт проведения А/В тестов; Умение видеть за цифрами физический смысл; Опыт работы с инструментами визуализации данных (Power BI, Tableau или аналогичными); Хорошие коммуникационные навыки, умение доносить выводы и идеи команде и бизнесу. Почему у нас классно? Мы аккредитованная IT-компания; Собственная a/b платформа, зрелая аналитическая культура в продуктовых командах, активное комьюнити продуктовых аналитиков и дата-саентистов внутри компании; Мы любим обмениваться знаниями, поэтому у нас есть внутреннее комьюнити, плюс участвуем во внешних мероприятиях; У нас можно и нужно предлагать свои идеи, каждый может влиять на то, что делается в рамках его команды/стрима/продукта; В проекте команда очень открыта к новым идеям, гипотезам и исследованиям, а еще задачи проекта напрямую влияют на деньги.

Чем предстоит заниматься: Управление проектами по повышению стабильности ИТ-инфраструктуры и сервисов; Управление проектами по информационной безопасности; Управление ожиданиями и результатами; Организация эффективного кросс-функционального взаимодействия (SysOps, DevOps, NetOps, SoftOps и др.); Формирование отчетности по проектам. Мы ожидаем: Высшее техническое (ИТ, телеком, прикладная математика, инженерия); Опыт управления техническими проектами или программами от 5 лет, желательно в E-com, Fintech, Telecom или высоконагруженных B2C-сервисов; Практический опыт взаимодействия с командами ИТ-инфраструктуры, архитектурой и информационной безопасностью; Успешный опыт координации кросс-функциональных команд (Dev, Ops, QA, Security, Product); Умение выстраивать процессы, обеспечивающие прозрачность, предсказуемость и результативность выполнения технических задач; Навыки фасилитации и принятия решений в условиях неопределенности и высокой нагрузки.

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.