............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. ............................................................................. .............................................................................

La tech 

IT-компании
Senior DevSecOps engineer
Находимся в поиске DevSecOps инженера в наш отдел информационной безопасности. Чем предстоит заниматься: – Проектирование, внедрение и развитие архитектуры безопасности Kubernetes и облачной инфраструктуры (Яндекс.Облако, VK Cloud и др.). – Интеграция механизмов безопасности в инфраструктуру Kubernetes и CI/CD. – Реализация мер по изоляции и защите сервисов внутри Kubernetes: сетевые политики, RBAC, подписание и проверка образов, контроль зависимостей. – Анализ конфигураций и уязвимостей в инфраструктуре, разработка планов устранения и автоматизации реакций. – Внедрение процессов мониторинга и оценки безопасности облачных и контейнерных окружений. – Участие в проектировании и миграции сервисов в облачную или Kubernetes-среду с фокусом на безопасность и устойчивость. – Автоматизация рутинных процессов безопасности — интеграции, контроль политик, уведомления. – Подготовка архитектурных схем, документации и рекомендаций по улучшению уровня защиты инфраструктуры. Что мы ожидаем: – Опыт работы в области информационной безопасности от 3 лет, предпочтительно в направлениях DevSecOps, Cloud Security или Infrastructure Security. – Опыт проектирования и обеспечения безопасности инфраструктуры на базе Kubernetes, включая безопасную конфигурацию кластера, namespaces, сетевых политик, секретов и сервисных аккаунтов. – Понимание архитектуры облачных платформ (Яндекс.Облако, VK Cloud) и встроенных механизмов безопасности (IAM, сети, шифрование, аудит, контроль доступа). – Понимание современных атак на контейнеры, CI/CD-пайплайны и облачную инфраструктуру; знание типовых сценариев эксплуатации misconfiguration. – Понимание принципов и практик DevOps — CI/CD, контейнеризация, управление конфигурациями, IaC. – Умение взаимодействовать с командами разработки, DevOps и эксплуатации, умение говорить с ними на одном техническом языке.
Зарплата не указана
Старший менеджер продукта (CRM)
Мы в Lamoda Tech находимся в поисках Старшего менеджера продукта в направление "CRM".CRM - это система которая отвечает за персонализированные коммуникации с клиентом во всех каналах (мобильное приложение, смс, пуш каналы, подсказки в мобильном приложении и тд). Чем предстоит заниматься: – отвечать за CX и UJ связанные с коммуникациями (растить базы для коммуникаций с точки хрения охвата, снижать отписки, делать коммуникации эффективнее и тд) – регулярно следить за метриками и генерить продуктовые инициативы для их роста; – проектировать и развивать омниканальную коммуникационную платформу; – упрощать и автоматизировать бизнес-процессы с помощью своего продукта; – лидить команду разработки; – запрашивать необходимые для разработки ресурсы; – совместно с коллегами из маркетинга тестировать гипотезы для повышения эффективности коммуникаций; – придумывать, тестировать и внедрять новые форматы коммуникаций. Мы ожидаем: – опыт в роли Product Owner от 2,5 лет; – уверенное понимание того, как коммуникации влияют на бизнес/продукт/маркетинг; – обширный опыт работы с маркетинговыми CRM-системами в роли бизнес/product-owner’a. Опыт разворачивания системы или проведения доработок на платформе CRM обязателен; – опыт в маркетинге - понимание как работает маркетинг, коммуникация с клиентом. Прошлый опыт в роли маркетолога будет преимуществом; – понимание принципов ML на уровне постановки задач; – успешные кейсы роста метрик за счет развития маркетинговых инструментов; – опыт проведения комплексных исследований по изучению потребности клиентов, формированию гипотез по улучшению продукта, внедрение и масштабирование; – глубокое понимание клиентских метрик; – понимание всех этапов разработки продукта.
Зарплата не указана
Data Scientist (Deep Learning / RecSys)
Мы в поиске Data Scientist в команду, занимающуюся применением DL подходов в задачах Lamoda. Наша цель – с помощью глубокого обучения научиться понимать стиль, сходство, атрибуты одежды, а также предпочтения миллионов пользователей. Помимо этого мы активно развиваем применения LLM в различных задачах Lamoda от клиентских продуктов до поддержки и умного поиска по внутренним системам. Чем предстоит заниматься: – Улучшение моделей подбора образов (комплектов товаров, complete the look) на основе данных различных модальностей: визуальной сочетаемости по фотографии, атрибутам и текстовому описанию товаров. Генерация образов на основе текстового запроса пользователя. – Построение новых кандидатных движков для подбора образов (в том числе с использованием LLM/VLM) – Персонализация образов (в т.ч. моделями 2-го уровня) и адаптация моделей подбора образов под гардероб пользователя – Построение моделей скоринга и оценка качества подбираемых образов – Разработка retrieval алгоритмов в различных задачах: визуальный поиск, поиск релеватного документа, поиск подходящего товара/образа Мы ожидаем: – Опыт работы в ML / Deep Learning от 3 лет – Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы, опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker – Опыт применения Deep Learning в задачах Computer Vision, NLP с фокусом на metric learning; – Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач – Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных – Опыт работы с рекомендательными системами (как плюс) Как мы работаем: – Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0; – 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.
Зарплата не указана
Senior Data Scientist (Data Management Platform)
Мы в поиске Senior Data Scientist в команду Advertising DMP (Data Management Platform), который поможет нам развивать платформу данных для персонализации маркетинга и рекламы Ламода: разрабатывать ML-инструменты и предиктивные модели, которые позволяют эффективно работать с целевой аудиторией и улучшать пользовательский опыт. Предстоит работать над следующими задачами: - Разрабатывать AutoML-инструменты для создания lookalike-моделей для расширения пользовательских сегментов и повышения эффективности маркетинговых кампаний. - Развивать модель оценки охвата сегментов - Создавать кастомные вероятностные модели (предсказание оттока, конверсии в целевое действие) - Создавать инструменты сегментации клиентов на основе промптов на естественном языке Мы ожидаем: – Опыт работы от 4 лет. – Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы. – Отличное понимание классического ML и опыт работы с основными DS-библиотеками. – Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач. – Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных. – Опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker. Будет плюсом: – Опыт проведения A/B-тестов и анализа их результатов. – Опыт в рекламных технологиях, рекомендательных системах и других высоконагруженных сервисах. – Знания основ и опыт применения Deep Learning. – Высшее образование в области математики, информационных технологий и т.п. Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL. Почему у нас классно: – Полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML - от генерации идеи и до подведения результатов АБ-теста. – Кросс-функциональная команда со всеми необходимыми компетенциями для развития продукта. – Культура code review и принятия решений на основании данных. – Всё необходимое железо для работы: мощные ресерч-сервера с GPU и большой Hadoop-кластер. – Сильная команда специалистов и развитое DS-сообщество - активно обмениваемся знаниями и выступаем на митапах.
Зарплата не указана
Senior Data Scientist (LLM)
Мы в поиске Senior Data Scientist в команду, занимающуюся применением DL подходов в задачах Lamoda.Наша цель – с помощью глубокого обучения научиться понимать стиль, сходство, атрибуты одежды, а также предпочтения миллионов пользователей. Помимо этого мы активно развиваем применения LLM в различных задачах Lamoda от клиентских продуктов до поддержки и умного поиска по внутренним системам. Чем предстоит заниматься: – Обучение LLM-стилиста, разбирающегося в моде и стиле, который способен поддерживать диалог, давать советы и помогать в навигации по товарам на Lamoda – Проведение полного цикла дообучения LLM: Continual pretraining, SFT, Preference Optimization этапы – Развитие RAG пайпланов: полнотекстовый, семантический и гибридный поиск документов в базе знаний – Разработка retrieval алгоритмов в различных задачах: визуальный поиск, поиск релеватного документа, поиск подходящего товара/образа – Выстраивание связи между LLM-стилистом и моделями генерации образов (комлектов товаров) – Разработка внутренних бенчмарков для оценки языковых моделей, включая llm as judge подходы Мы ожидаем: – Опыт работы в ML от 5 лет, в Deep Learning от 3 лет – Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы, опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker – Опыт дообучения LLM, построения агентских систем / RAG-пайплайнов – Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач – Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных Стэк технологий: Python, PyTorch, Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Airflow, Docker, SQL. Почему у нас классно: – Мы аккредитованная IT-компания – Есть возможность работать по "гибриду" из Москвы, либо удалённо из любой точки – Всё необходимое железо для работы: мощные ресерч-сервера с GPU и большой Hadoop-кластер – Зрелый сетап разработки ML-решений полного цикла: современный стек, высокий уровень культуры разработки, более 50 ML-моделей в проде, есть команда MLOps – Полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML - от генерации идеи и до подведения результатов АБ-теста – Проекты НЕ в стол, более 95% инициатив доходят до A/b теста/прода (можно видеть результаты своей работы буквально с первого квартала; хороший time-to-market) – Культура code review и принятия решений на основании данных – Сильные кросс-функциональные команды middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, любим обмениваться знаниями на внутренних шерингах и митапах – Можно и нужно предлагать свои идеи; каждый может влиять на то, что делается в рамках его команды или всего DS-отдела/продукта – Персональные карьерные маршруты для каждого члена DS команды – Минимум бюрократии, доступы за 1-2 дня
Зарплата не указана
Team Lead Data Science (AI Stylist & R&D Lab)
Мы в поиске Team Lead Data Science в команду, занимающуюся применением deep learning подходов в задачах Lamoda. Сейчас команда состоит из 6 человек - 3 senior DS, 3 middle DSНаша цель – с помощью глубокого обучения научиться понимать стиль, сходство, атрибуты одежды, а также предпочтения миллионов пользователей. Помимо этого мы активно развиваем применения LLM в различных задачах Lamoda от клиентских продуктов до поддержки и умного поиска по внутренним системам. Чем предстоит заниматься: – Внедрение решений на основе LLM: чатбот-стилист (разбирающийся в моде и стиле, способный поддерживать диалог, давать советы и помогать в навигации по товарам на Lamoda), построение RAG пайплайнов для умного поиска по различным системам / базам знаний, автоматизация поддержки, развитие внутренней LLM – Улучшение моделей подбора комплектов товаров (образов) на основе визуальной сочетаемости по фотографии, генерация комплектов на основе текстового запроса пользователя – Виртуальная примерка: примерка вещей из ассортимента Lamoda на основе фотографии клиента – Применять ML в контенте и фотостудии: автомодерация и ретушь фотографий товаров, обогащение атрибутов товаров (извлечение атрибутов из фотографий, описаний товаров, отзывов), генерация текстовых описаний товаров – Совместно с менеджером продукта и командой работать над наполнением, оценкой и декомпозицией продуктового бэклога – Отвечать за распределение задач, ресурсы и приоритеты внутри команды DS-ов – Следить за технологическими и продуктовыми новинками в индустрии, SOTA решениями, изучать профессиональные публикации – Развивать компетенции команды, быть наставником Мы ожидаем: – Опыт работы в ML от 5 лет, в Deep Learning от 3 лет – Опыт руководства командой (от 1 года) – Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы, опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker – Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач – Опыт работы c LLM: дообучение, построение агентских систем, RAG-пайплайнов – Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных Почему у нас классно: – Мы аккредитованная IT-компания – Есть возможность работать по "гибриду" из Москвы, либо удалённо из любой точки – Всё необходимое железо для работы: мощные ресерч-сервера с GPU и большой Hadoop-кластер – Зрелый сетап разработки ML-решений полного цикла: современный стек, высокий уровень культуры разработки, более 30 ML-моделей в проде, есть культура ML OPS – Полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML - от генерации идеи и до подведения результатов АБ-теста – Проекты НЕ в стол, более 95% инициатив доходят до A/b теста/прода (можно видеть результаты своей работы буквально с первого квартала; хороший time-to-market) – Культура code review и принятия решений на основании данных – Сильные кросс-функциональные команды middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, любим обмениваться знаниями на внутренних шерингах и митапах – Можно и нужно предлагать свои идеи; каждый может влиять на то, что делается в рамках его команды или всего DS-отдела/продукта – Персональные карьерные маршруты для каждого члена DS команды – Минимум бюрократии, доступы за 1-2 дня
Зарплата не указана
Senior AppSec engineer
Чем предстоит заниматься: – Проведение анализа безопасности приложений на всех этапах разработки. – Использование инструментов SAST, DAST, SCA для поиска уязвимостей в коде и приложениях, отработка результатов сканирования. – Проведение анализа защищённости мобильных, веб-приложений и API. – Проведение code review в рамках процессов безопасной разработки. – Выдача рекомендаций по устранению уязвимостей, взаимодействие с командами разработки. – Обучение разработчиков практикам безопасного написания кода. – Взаимодействие с командами тестирования и эксплуатации для обеспечения безопасности приложений. Мы ожидаем: – Знание современных фреймворков и стандартов безопасной разработки. – Опыт работы с инструментами анализа кода и приложений (SAST, DAST, SCA), отладки мобильных и веб-приложений. – Понимание принципов работы CI/CD и интеграции инструментов безопасности в процессы разработки. – Умение проводить анализ уязвимостей и анализ защищённости мобильных и веб-приложений, API. – Опыт работы с системами управления уязвимостями в рамках безопасной разработки. – Опыт управления проектом Bug Bounty и организации взаимодействия с исследователями безопасности. – Опыт обучения разработчиков практикам безопасного написания кода. – Навыки проведения code review с уклоном в безопасность кода.
Зарплата не указана
Вакансии на карте
Ищите работу на карте рядом с домом
Информация о вакансиях предоставлена hh.ru
🍪
Мы используем cookies подробнее