Проект по разработке ИИ-помощника, который позволит анализировать файлы в формате pdf с помощью ChatGPT.

Обязанности

• Подбор технологического решения для реализации задачи.
• Разработка ИИ модели, внедрение и поддержка.
• Полный цикл разработки: от прототипирования до реализации конечного решения.
• Оценка качества и тестирование модели ИИ, контроль за работой, поиск и устранение ошибок.
• Дообучение модели и контроль качества работы.
• Контроль интеграции в продакшн.

Участие в создании индивидуальных программ геотехнического мониторинга для зон строительства, учитывая при этом особенности грунтов, глубину заложения строительных конструкций, возможные геологические процессы и влияние на окружающую застройку.

Обязанности

• Разработка программы геотехнического мониторинга для зон строительства.
• Выполнять прогнозные расчеты осадок земной поверхности и деформаций грунтового массива.
• Оценка, как строительные работы повлияют на систему «грунт — отделка строительных конструкций».
• Определять состав, объемы, периодичность и методы наблюдений (какие датчики ставить, где и как часто снимать показания).
• Работа с геодезическими и маркшейдерскими приборами для измерения осадок.
• Обрабатывать и анализировать данные с измерительного оборудования (экстензометры, инклинометры, реперы).
• Строить графики оседания грунта и своевременно выявлять критические изменения.
• Вносить изменения в программу мониторинга в зависимости от реальных условий на стройплощадке, чтобы повысить точность прогнозов.
• Согласовывать программы и отчеты с техническими службами, так как это напрямую влияет на безопасность подземных объектов.
• Готовить технические отчеты, заключения и другую документацию по результатам мониторинга.
• Быстро собирать прототипы, проверять гипотезы и доводить удачные решения до стабильного production.

Условия

• Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ.
• Гибридный формат работы: 5/2, офиса в центре Москвы.
• Расширенный отпуск: 42 календарных дня.
• Корпоративные бонусы: бесплатный проезд, корпоративные скидки от компаний-партнеров, льготы на отдых в оздоровительном комплексе компании, специальные программы в лагерях для детей сотрудников и многое другое.
• Финансовые условия обсуждаются индивидуально в зависимости от опыта кандидата.

​

«Я‑Зарядка AI» — это EdTech/HealthTech-приложение, которое превращает ежедневную зарядку в игру. ИИ используется для анализа движений ребенка через камеру смартфона. Компания внедряет механику финансовой грамотности, накопления на мечту и интеграцию с благотворительными сервисами через приложение.

Обязанности

• Разработка и оптимизация ИИ-ядра (Computer Vision)
• Разработка и дообучение нейросетей для детекции позы человека (Human Pose Estimation) с фокусом на детей (5–18 лет) и ограниченные вычислительные ресурсы мобильных устройств.
• Реализация алгоритмов оценки корректности движений (глубина приседа, угол наклона, прямая спина) с выдачей персонализированных подсказок в реальном времени.
• Оптимизация моделей под локальный инференс.
• Интеграция с игровой и финансовой механикой.
• Написание бэкенд-логики для обработки результатов тренировок и конвертации их в игровые метрики.
• Разработка алгоритмов «античит» для проверки добросовестности выполнения упражнений (отсеивание фальстартов и имитации движений).
• Разработка игрового аватара-напарника по зарядке (приветствие в начале зарядки, подсказки, поддержка)
• Настройка внешних интеграций с благотворительными платформами.
• Разработка модуля для автоматической передачи данных о накопленных «Молниях» в благотворительные организации (приюты, фонды) для конвертации виртуальной валюты в реальные пожертвования.
• Настройка безопасного API-взаимодействия для модуля «Карманные деньги» (верификация транзакций, привязка родительской карты, получение статусов оплаты).
• Настройка интеграции с внешними экосистемами (ГТО и др.) для выгрузки результатов и получения бейджей.
• Настройка пайплайнов сбора и разметки данных (синтез движений для дообучения моделей).

Будет плюсом

• Опыт оптимизации нейросетей для мобильных устройств (Pruning, Quantization, Knowledge Distillation).
• Опыт интеграции RESTful API для финансовых и социальных сервисов для подтверждения транзакций и статусов пожертвований.
• Опыт мобильной разработки.
• Опыт работы в геймификации или опыт расчета игрового баланса на основе физической активности.
• Понимание педагогических методик (разница в анализе движений детей 5 лет и подростков 16 лет).

Стек: Python,PyTorch / TensorFlow, OpenCV, MediaPipe, Android, REST API.

Условия

• Работа над социально значимым продуктом.
• Возможность влиять на архитектуру с нуля.
• Гибкий график и удаленную работу.
• Конкурентную зарплату + возможность участия в опционе.

​

Задача спроектировать и внедрить сложные мультиагентные системы, управляющие сложными бизнес-процессами, а также обеспечить их масштабируемость и надежность в продакшене.

Обязанности

• Проектировать Multi-Agent Systems от логики планирования до контроля ответов пользователю и обрабатывать ошибки.
• Прорабатывать интеграции и управлять памятью агентов.
• Разрабатывать техническую документацию, архитектурные решения и поддерживать актуальность реестра API-контрактов.

Технологический стек
Docker, Linux, Python, asyncio, FastAPI, WebSockets, pydantic, SQLAlchemy, alembic, pytest, pytest-asyncio, torch, torchaudio, torchcodec, vllm, transformers, onnx, numpy, SQL, openai, LangChain, LangGraph, LangFuse, Redis, Postgres, Qdrant, Open WebUI, Docling, Kafka, Nginx, MCP.

Условия

• Достойная заработная плата, обсуждается на собеседовании.
• ДМС со стоматологией с первого месяца работы.
• Удаленный/гибридный формат работы.
• Доступ к корпоративной библиотеке.
• Регулярные образовательные курсы и тренинги от корпоративного университета.
• Отсутствие дресс-кода.

​

В компанию по развитию технологии дистанционно управляемой техники.

О проекте
Автоматизация и роботизация линейки дистанционно управляемой техники: косилки, мульчеры, снегоуборщики, грузовые платформы, буровые установки, опрыскиватели. Ставим амбициозную задачу сделать существующий парк техники «умным» для автономного передвижения по строго регламентированным территориям.

Обязанности

• Разработка алгоритмов восприятия окружающей среды и навигации.
• Разработка и дообучение нейросетевых моделей для детекции объектов (люди, другие машины, препятствия, бордюры, зоны выгрузки и т.д.).
• Реализация алгоритмов семантической сегментации для понимания типа покрытия (снег, лед, асфальт, трава) — для адаптации режима работы оборудования.
• Работа с камерами, лидарами (LiDAR) и радарами (сенсорная фузия).
• Разработка систем технического зрения для привязки к местности без использования GPS (или с его резервированием).
• Построение и обновление семантических карт местности.
• Создание алгоритмов планирования маршрута с учетом территории и назначения.
• Реализация локального избегания препятствий.
• Перенос моделей на бортовой компьютер (Edge Computing) с оптимизацией под ограниченные вычислительные ресурсы (TensorRT, ONNX, OpenVINO).
• Настройка пайплайнов сбора данных и разметки для постоянного улучшения моделей на основе инцидентов.

Будет плюсом:

• Навыки оптимизации моделей под CPU/GPU (квантование, прунинг).
• Навык работы с аугментацией и фильтрацией, т.к. территории специфические (зимой снег меняет ландшафт, летом трава скрывает камни), данные всегда зашумлены.
• Опыт работы с роботами (ROS/ROS2).
• Понимание, что изменение в алгоритме может повлиять на механику привода машины.
• Понимание, что техника тяжелая и это влияет на физику поворотов/торможения.
• Знание алгоритмов покрытия территории (Coverage Path Planning) — например, траектории Boustrophedon.
• Опыт с симуляторами (Gazebo, AirSim, CARLA) для тестирования моделей до выезда в поле.
• Желание не просто предложить “железо”, но и разобраться в нем руками.

Условия

• Проектная занятость.
• Гибкий график.
• Оформление по самозанятость/ИП.
• ЗП обсуждается на собеседовании и зависит от опыта.

​

Требования:
• Опыт работы системным архитектором от 5 лет.
• Знание принципов проектирования ПО: SOLID, DDD и паттернов программирования.
• Опыт проектирования микросервисной архитектуры и знание архитектурных паттернов: SAGA, CQRS, API Composition, Domain Event, Service Decomposition, Transactions, Deployment Patterns, Service Discovery и др.
• Понимание принципов Cloud Architecture и Well-Architected Framework
• Знание CAP-теоремы
• Опыт работы с контейнеризацией: Docker, Podman с оркестраторами: Kubernetes, Nomad, Docker Swarm с системами кеширования: Redis, Tarantool с брокерами сообщений: Kafka, RabbitMQ с СУБД: Oracle, PostgreSQL, MySQL, MongoDB с Service Mesh: Consul, Istio
• Знание интеграционных подходов и API: REST, gRPC, SOAP

Будет плюсом:
• Знание основ DevOps-практик: CI/CD, Infrastructure as Code (IaC), Observability
• Понимание процессов и уровней тестирования: unit, integration, e2e

Условия:
• Гибкий график, удаленная работа
• Проектная занятость
• Договор ГПХ с самозанятым или ИП
• ЗП 250 000 до 330 000 ₽

Обязанности:
• Изучать бизнес клиента, его продукты, аудиторию и требования к результату.
• Настраивать и улучшать системные промпты AI-агентов.
• Работать с ChatGPT, Claude, Gemini и другими AI-моделями.
• Подбирать модели и провайдеров для генерации текста, изображений и видео.
• Проводить серии тестов, сравнивать результаты и находить причины нестабильной работы агентов.
• Создавать тестовые сценарии, шаблоны и reusable-конфигурации.
• Фиксировать рабочие настройки, критерии качества и результаты тестирования.
• Взаимодействовать с командой разработки и сотрудниками клиента в процессе внедрения.
• Готовить инструкции и базу знаний для дальнейшей работы с AI-агентом.

Требования:
• Интерес к Generative AI, LLM и AI-агентам.
• Понимание принципов prompt engineering.
• Умение системно тестировать гипотезы и сравнивать результаты.
• Аналитическое мышление, внимательность и способность работать с большим количеством итераций.
• Самостоятельность и готовность фиксировать результаты своей работы.

Будет преимуществом:
• Опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini и другими LLM.
• Опыт генерации изображений и видео с помощью AI-сервисов.
• Знакомство с HeyGen, Kling, Seedance или аналогами.
• Базовые знания Python, REST API, JSON и Git.
• Понимание принципов автоматизации бизнес-процессов.
Глубокие навыки программирования не являются обязательным требованием — важнее системное мышление, внимательность и готовность много тестировать и улучшать результат.

Условия:
• Удалённый формат работы.
• Проектная занятость, гибкий график.
• Стажировка рассчитана на 1 месяц
• Первые 2 недели — стартовый этап; при успешном прохождении возможно подключение оплаты на последующем этапе стажировки.
• По итогам стажировки успешным кандидатам может быть предложено дальнейшее сотрудничество и оформление.
• Возможный карьерный рост: Стажёр → AI Implementation Specialist → Senior AI Implementation Specialist → AI Implementation Lead.

Задачи:
• Быть постоянным AI-партнёром закреплённого бизнес-юнита: понимать его экономику, процессы, системы, данные и ключевых владельцев результата.
• Находить и приоритизировать workflows с наибольшим потенциальным эффектом; наблюдать реальную работу, формировать current state, problem/value map и варианты future state — без предположения, что везде нужен агент.
• Самостоятельно вести end-to-end deployment: discovery → scoping → архитектура → прототип → код/интеграции → evals → controlled pilot → production → adoption → handover.
• Быть hands-on builder: лично писать и ревьюить production-код, собирать AI/agentic workflows, tools, connectors и интеграции, когда это нужно для скорости и качества результата.
• Вместе с бизнес-владельцем и Финансами заранее фиксировать baseline, метрики и способ доказательства эффекта; строить instrumentation так, чтобы эффект можно было проверить после запуска.
• Развивать внутри домена champions/power users: направлять их AI-бэклог, помогать им самостоятельно собирать простые решения и повышать AI-capability бизнес-юнита.
• После каждой миссии выделять reusable capabilities и упаковывать их в AI Construction Kit Группы: tools, connectors, skills/playbooks, workflow templates, context packs, eval packs, control/architecture patterns.
• Работать с AI Platform, ИТ, архитектурой, ИБ и владельцами систем для безопасного промышленного внедрения.

Требования:
• От 5 лет сильного инженерного или технического deployment-опыта. При этом для сильных специалистов с релевантным production-опытом, высокой инженерной самостоятельностью и подтверждёнными результатами требования к формальному стажу могут быть снижены.
• Сильный software engineering: Python и/или TypeScript/JavaScript либо сопоставимый стек; умение писать и ревьюить production-код;
• Архитектура приложений и интеграций: API, event-driven взаимодействие, базы данных, enterprise systems.
• Способность быстро собирать end-to-end прототип и доводить его до production.
• Практическое понимание LLM applications и agentic systems: tool/function calling, RAG/context engineering, structured outputs;
• Понимание evals, observability и особенностей недетерминированных AI-систем.
• Способность проектировать tools/connectors и безопасные интеграции с корпоративными системами.
• Опыт работы в неоднозначной среде: самостоятельно декомпозировать проблему, ограничивать scope и принимать инженерные trade-offs.
• Глубокая экспертиза хотя бы в одном релевантном для Группы бизнес-домене.
• Понимание production engineering: CI/CD, контейнеризация/on-prem или cloud-инфраструктура, identity/permissions, безопасность и эксплуатация.

Ключевое требование — сочетание глубокой доменной экспертизы и сильной hands-on инженерной подготовки.

Софт-скиллы:
• Сильный ownership: проактивен, не ждёт готового ТЗ, самостоятельно работает с размытыми задачами и доводит их до результата.
• Сильная коммуникация: умеет взаимодействовать с бизнесом, доменными экспертами и инженерами.
• Быстро погружается в новые домены и понимает реальные процессы и ограничения.
• Продуктовое и бизнес-мышление: ориентируется на измеримый эффект, а не на технологию ради технологии.
• Умеет расставлять приоритеты.
• Лидирует без формального административного подчинения.

Софт-скиллы:
• Сильный ownership: проактивен, не ждёт готового ТЗ, самостоятельно работает с размытыми задачами и доводит их до результата.
• Сильная коммуникация: умеет взаимодействовать с бизнесом, доменными экспертами и инженерами.
• Быстро погружается в новые домены и понимает реальные процессы и ограничения.
• Продуктовое и бизнес-мышление: ориентируется на измеримый эффект, а не на технологию ради технологии.
• Умеет расставлять приоритеты.
• Лидирует без формального административного подчинения.

Условия:
• Аутстафф контракт, в зависимости от уровня компетенций может быть предложено официальное оформление в штат по бессрочному трудовому договору
• Полная занятость
• Гибрид Москва, минимум 3 дня в неделю очно
• Стандартная рабочая неделя
• Испытательный срок

Обязанности:
• Формировать и вести контент-план (темы, рубрики, частота публикаций) для площадок: Telegram, VK, Дзен, Instagram*, Threads, YouTube Shorts.
• Писать тексты: посты, сторис, карусели, вовлекающие и продающие тексты, сценарии коротких видео.
• Самостоятельно генерировать визуал (изображения и короткие видео) для соцсетей с помощью нейросетей и графических редакторов.
• Готовить и публиковать контент в контент-агенте платформы компании, тестировать его на реальных задачах и фиксировать, что улучшить.
• Следить за трендами, искать инфоповоды, предлагать идеи для контента.
• Вести аналитику по охватам и вовлечённости, корректировать контент на основе метрик.
• Фиксировать рабочие промпты, шаблоны и результаты, чтобы их можно было переиспользовать.

Требования:
• Интерес к SMM и Generative AI; портфолио или примеры постов и визуала (учебные тоже подходят).
• Опыт работы с нейросетями для текста (ChatGPT, Claude, Gemini) и для генерации фото и видео (Midjourney, Kandinsky, Шедеврум, Kling, Higgsfield или аналоги).
• Умение писать простым, живым языком с учётом целевой аудитории.
• Владение хотя бы одним графическим инструментом: Canva, Figma, Photoshop, CapCut.
• Понимание алгоритмов и форматов основных соцсетей.
• Самостоятельность, умение соблюдать дедлайны и работать по контент-плану.

Будет преимуществом:
•Опыт ведения аккаунтов бренда или личного блога.
• Опыт монтажа коротких видео (Reels, Shorts, TikTok).
• Базовое понимание prompt engineering.
• Английский А2+ (важен навык чтения).

Условия:
• Удалённый формат работы.
• Проектная занятость, гибкий график, от 10 часов в неделю.
• Стажировка рассчитана на 1 месяц.
• Первые 2 недели - стартовый этап (без оформления); при успешном прохождении возможно подключение оплаты на последующем этапе стажировки и оформление через самозанятость или ГПХ.
• Каждая неделя заканчивается конкретным результатом: контент-план, опубликованные посты, визуал, отчёт по метрикам.
• По итогам стажировки успешным кандидатам может быть предложено дальнейшее сотрудничество и оформление.
• Возможный карьерный рост: Стажёр → AI Content Creator → Content Lead / SMM Lead.

Задачи:
Исследовать и реализовать два MVP интеллектуального поиска:
по информационно-справочной системе «Техэксперт»;
по Прейскуранту компании, используемому в 1С.

Обязанности:
• Исследовать преобразование пользовательских запросов в поисковые и оценивать качество выдачи.
• Выбрать оптимальный подход и реализовать MVP поиск в «Техэксперте».
• Изучить структуру Прейскуранта и логику поиска в 1С, определить ключевые параметры подбора.
• Реализовать обработку запросов на естественном языке, включая неполные данные, ошибки, сокращения и неточности.
• Настроить подбор релевантных позиций Прейскуранта и уточнение запроса при недостатке данных. • Проработать получение и обновление данных Прейскуранта из 1С в автоматическом или полуавтоматическом режиме. • Сравнивать технические подходы и выбирать оптимальный по результатам экспериментов.

Требования:
• 2+ года опыта исследования и разработки AI-решений.
• Опыт работы с API и интеграциями с внешними системами.
• Понимание принципов интеллектуального поиска и обработки пользовательских запросов.
• Умение анализировать структуру данных и существующую поисковую логику.
• Опыт проведения экспериментов и оценки качества результатов.
• Умение самостоятельно сравнивать подходы и выбирать оптимальное решение.
• Опыт работы с Excel-данными. Готовность разбираться в логике поиска и данных 1С.

Условия:
• 120 000+ (поэтапная оплата); дополнительные направления работ и задачи, выявленные в ходе реализации, могут быть оплачены отдельно по согласованию
• Проектная занятость (договор на оказание услуг с ИП или самозанятость)
• Удаленный формат работы
• Гибкий график

О роли:
Ищем количественного аналитика для исследовательского и расчётного контура компании: работа с рыночными данными, проверка торговых гипотез, анализ торговых алгоритмов и развитие инфраструктуры для quantitative research. В работе активно используются AI-инструменты для ускорения анализа данных, исследований, автоматизации и разработки внутренних аналитических решений, включая торговые терминалы.Роль предполагает тесное взаимодействие с трейдерами и портфельными управляющими.

Основная задача — обеспечивать принятие решений на основе проверенных данных, статистических моделей и воспроизводимых расчётов.

Обязанности:
Исследования и аналитика
• Проверять торговые гипотезы и разрабатывать новую торговую логику: постановка исследования, отбор факторов, статистическая валидация.
• Использовать AI-инструменты для ускорения анализа данных, исследований и подготовки аналитических решений.
• Развивать бэктест-фреймворк, контролировать корректность методологии, исключать look-ahead и переобучение.
• Анализировать работающие алгоритмы: PnL-атрибуцию, риск-метрики, деградацию сигнала и ёмкость.
• Оценивать качество исполнения: слиппедж, издержки, поведение стакана.
Данные и инфраструктура
• Развивать количественную инфраструктуру: пайплайны рыночных данных, хранилища и витрины для research.
• Работать с тиковыми данными и order book: сбор, очистка, нормализация и контроль полноты. • Подключать новые источники данных и торговые площадки.
• Участвовать в разработке и развитии внутренних аналитических инструментов и торговых терминалов.
• Развивать кодовую базу research-контура: библиотеки, воспроизводимость расчётов и тестовое покрытие.
Рынки
• MOEX: срочный, фондовый и валютный рынки.
• Зарубежные площадки: CME/CBOT и др. Взаимодействие
• Ставить задачи IT: требования к автоматизации, приоритизация и приёмка результата.
• Взаимодействовать с трейдингом и риск-менеджментом.
• Работать с биржами, брокерами и вендорами ПО.

Требования:
• От 3 лет в quant research или количественной аналитике.
• Высшее образование: математика, физика, CS, эконометрика или смежное.
• Python на production-уровне: NumPy, pandas, SciPy или более производительные альтернативы.
• Сильная статистика и работа с временными рядами.
• Практический опыт с рыночными данными: tick data, order book, очистка, хранение, resampling.
• Понимание биржевых инструментов и механики торгов: фьючерсы, опционы, спецификации контрактов.
• Умение доводить расчёты и исследовательские модели до воспроизводимого production-кода.
• Готовность активно использовать AI-инструменты для повышения скорости и эффективности research и разработки.

Будет плюсом:
• Опыт построения или поддержки бэктест-фреймворка.
• Работа с биржевыми API и данными зарубежных площадок.
• Опыт постановки задач разработке.

Условия:
• Полная занятость, 10:00–19:00
• Гибридный формат, современный офис в центре Москвы
• На период испытательного срока — ГПХ, далее оформление по срочному трудовому договору
• Испытательный срок — 3 месяца
• ДМС после испытательного срока
• Льготы, предусмотренные законодательством при работе в аккредитованной IT-компании
• Работа напрямую с трейдерами, включая Head of Trading
• Короткий путь от исследовательской гипотезы до production
• Реальное влияние на архитектуру количественного research-контура

О роли:
Мы ищем инженера, который доводит ML и LLM-решения до продакшна, а не останавливается на ноутбуке с хорошей метрикой. Вы будете отвечать за задачу целиком: от постановки метрики вместе с продуктом до мониторинга модели после релиза. В работе сочетаются два направления: современные LLM-подходы (дообучение, RAG, агентные сценарии) и классический ML, который по-прежнему решает большую часть прикладных задач.

Обязанности:
• Проектировать постановку ML-задачи вместе с продуктами аналитиками: целевая переменная, метрики качества, корректная схема валидации.
• Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки признаков, обучения, оценки и переобучения моделей.
• Исследовать и внедрять LLM-подходы: fine-tuning, RAG, агентные сценарии, промпт-инжиниринг.
• Подбирать решение под бизнес-ограничения — оценивать качество, стоимость инференса и latency.
• Формулировать требования к данным и инфраструктуре и передавать их инженерам данных и MLOps-инженерам.
• Определять и контролировать метрики качества данных и признаков на обучении и на инференсе.
• Вести документацию по моделям, экспериментам и версиям артефактов, обеспечивать воспроизводимость результатов.
• Участвовать во внедрении MLOps-практик: трекинг экспериментов, версионирование моделей и данных, мониторинг дрейфа, feature store.

Требования:
• Опыт в Data Science / ML с реальными продакшн-задачами желательно 3+, но готовы рассмотреть кандидатов с меньшим опытом.
• Классический ML: линейные модели, градиентный бустинг, кластеризация, рекомендательные подходы; корректные схемы валидации и подбор метрик под задачу.
• Нейросети: transformers, attention, эмбеддинги; практический опыт обучения и дообучения LLM.
• Python и стек: pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch, Hugging Face, LangChain / LlamaIndex.
• SQL: оконные функции, CTE, работа с большими таблицами и историчностью данных.
• RAG: построение поисковых пайплайнов, векторные БД, поисковые индексы.
• Инженерные практики: Git, Docker, командная разработка.
• Аналитическое мышление: умение разложить бизнес- задачу на гипотезы и проверять их данными.
• Коммуникация: способность договариваться с продуктом, аналитикой и инженерией и объяснять сложное простыми словами.
• Самостоятельность в освоении новых инструментов и подходов.

Будет плюсом:
• Опыт деплоя моделей в продакшн, REST/gRPC API (FastAPI/Flask), сервинг (TorchServe, Triton), CI/CD для ML-пайплайнов.
• MLOps-инструменты: MLflow, DVC, Airflow / Kubeflow, feature store.
• Облачные платформы: AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud. Big Data: Spark / PySpark, распределённые вычисления.
• Оценка бизнес-эффекта моделей и участие в A/B-тестах.
• Специализация в одной из областей: NLP, CV, рекомендательные системы, временные ряды. • Английский на уровне чтения технической документации и статей (B1+).

Условия:
• Полная занятость, 5/2 (8 рабочих часов), рабочий день 8:30-17:30
• На месте работодателя, удалённо или гибрид (Воронеж, улица Станкевича, 36)
• Льготы, предусмотренные законодательством при работе в аккредитованной IT-компании
• Прозрачная заработная плата 2 раза в месяц, 10-го и 25-гочисла каждого месяца
• Оплата труда достойная (обсуждается на собеседовании)
• Оплата больничных листов и ежегодных отпусков
• 13-я заработная плата
• Доплата за стаж: 3-6 лет – 5% от оклада; 6-10 лет – 7,5%от оклада; свыше 10 лет – 10% от оклада • Мясо по льготной цене 25% на 15 кг/мес
• Бесплатное посещение бассейна
• Поддержка в трудную минуту жизни, по важным семейными личным событиям
• Целевое обучение для детей, родственников, знакомых
• Реферальная программа, акции и конкурсы для сотрудников и их семей: рюкзак полный канцтоваров для первоклашек, ежегодный конкурс рисунков, кулинарный конкурс, скидки на посещение медицинских учреждений, покупку абонементов в фитнес клубы и др.