2.1Kпросмотров
25.4%от подписчиков
13 марта 2026 г.
📷 ФотоScore: 2.3K
Весна, солнце и новые вакансии С потеплением хочется больше движения и перемен — кажется, весна для этого идеальное время. Поэтому делимся свежим дайджестом вакансий: 🟢 Technical manager / Data Scientist (Middle) Ищем Data Scientist’а, который поможет нам развивать динамическое ценообразование в Купере. Нужно будет разрабатывать и запускать ML-модели, исследовать данные, находить новые гипотезы и проверять их вместе с командой. Важно уметь быстро прототипировать решения, работать с Python и SQL, делать EDA и понимать, как ML влияет на бизнес-метрики продукта. 🟢 Менеджер продукта в команду Мерчантов (Middle) В команду Мерчантов ищем продуктового менеджера, которому интересно развивать механики каталога — скидки, бейджи, категории, отзывы и другие элементы витрины. Нужно будет искать точки роста, запускать новые фичи вместе с клиентским продуктом и технической командой, а также вести задачи от идеи до релиза и дальнейшего развития. Важен опыт продуктовой работы, data-driven подход и умение вести кросс-командные фичи. 🟢 Менеджер продукта в команду Мотивации (Middle) Если тебе нравится работать с продуктовой стратегией и развитием фич — присоединяйся к команде Мотивации. Здесь предстоит формировать цели и роадмапы, исследовать рынок и пользователей, анализировать данные и запускать продуктовые решения вместе с бэкенд и мобильными командами. Важно уметь работать с аналитикой, писать базовые SQL-запросы и вести продукт от идеи до развития. 🟢 UX-исследователь в команду Операции (Middle) В нашу команду Операций ищем UX-исследователя, который поможет глубже понимать пользователей и приносить продукту полезные инсайты. Нужно будет проводить качественные и количественные исследования, общаться с респондентами, продумывать дизайн исследований и делиться результатами со стейкхолдерами. Важно уметь вовлекать команду в исследования и помогать применять их результаты в продукте. 🟢 MLOps-инженер (Senior) Ищем инженера, который будет развивать ML-платформу Купера: строить систему автоматизации жизненного цикла моделей, внедрять новые технологии в ML-стек и участвовать в проектировании ML-архитектуры. Важно иметь опыт разработки ML-пайплайнов, понимать CI/CD и инфраструктуру данных, работать с Python, SQL, Kafka, Docker и Kubernetes. Будет плюсом опыт с инструментами MLOps-экосистемы и развёртыванием LLM-решений. ✨Откликайтесь на нашем сайте, где можно не только узнать больше про вакансии, но и найти полезные материалы для подготовки к интервью!