Выберите направление
и расскажите о себе.

Работа аналитика начинается с требований заказчика и продолжается до приёмки реализации. В этом направлении важны модели процессов, структура данных и договорённости между системами.

BPMN / UML / ER · SQL · REST / SOAP

База данных требует внимания и во время обычной работы, и после сбоя. Здесь задачи связаны с Oracle или PostgreSQL: настройкой доступа, резервным копированием, диагностикой и производительностью.

Oracle / PostgreSQL · SQL · Linux / monitoring

Дашборд полезен, когда за показателями стоят проверенные данные и понятный расчёт. Аналитик работает с SQL и BI, исследует отклонения и объясняет выводы тем, кто принимает решения.

SQL · Python / Pandas · Power BI / self-hosted BI

Загрузка данных должна выдерживать повторный запуск, сбои и изменения источника. Инженеры данных строят пайплайны и витрины, проверяют полноту загрузок и разбирают расхождения.

SQL / DWH · Python / Scala / Java · ETL / ELT

Автотесты должны помогать разбирать дефекты и видеть, что покрыто проверками. В этом направлении инженеры развивают C#-фреймворки для web и API и запускают проверки в CI/CD.

C# · API / SQL · CI/CD / test frameworks

Проверка интеграции не заканчивается HTTP-ответом: важны данные, сообщения и поведение зависимых сервисов. Java AQA работает с web- и API-тестами, моками и тестовой отчётностью.

Java / JUnit / TestNG · Selenium / Selenide / RestAssured · CI/CD / SQL

Нагрузочный тест нужен, чтобы понять, где система перестаёт справляться. Инженер задаёт профиль нагрузки, собирает метрики и ищет причину задержек в приложении, базе данных или сети.

JMeter / Locust / k6 · Java / Python · Grafana / Prometheus

В Python AQA много работы с API-контрактами, тестовыми данными и зависимостями сервисов. Инженеры поддерживают pytest-фреймворки, проверяют интеграции и включают тесты в CI/CD.

Python / pytest · httpx / requests · SQL / CI/CD

Backend на Python связывает пользовательский запрос, данные и внешние сервисы. Работа включает API и интеграции, автоматические тесты и диагностику работающего приложения.

Python 3 · FastAPI / Django / Flask · PostgreSQL / pytest

Java-направление включает backend-сервисы и обмен данными между системами. Основной стек: Java 17 и Spring Boot 3+; опыт Kotlin с Ktor также имеет приоритет.

Java 17 / Spring Boot 3+ · Kotlin / Ktor · PostgreSQL / Kafka

В Bitrix24 работа связана с CRM-процессами и обменом с другими системами. Разработчик создаёт приложения и интеграционные сервисы, настраивает смарт-процессы и сопровождает внедрение.

Bitrix24 REST API · Smart processes / OAuth · PHP / Node.js

Разработка 1С соединяет прикладной код с учётными процессами. Здесь важны доработка конфигураций, обмены между системами и проверка данных после миграции.

1C:Enterprise 8.x · 1C:ERP / 1C:Accounting · REST / SOAP / Data Conversion 2/3

AppSec-инженер разбирает, как уязвимость возникает и как её устранить в продукте. Работа включает аудит приложений, моделирование угроз и проверки безопасности в процессе разработки.

OWASP · SAST / DAST · Secure SDLC

.NET-сервисы часто работают на стыке API, баз данных и очередей сообщений. Разработчик проектирует эти взаимодействия, проверяет их тестами и разбирает отказы.

.NET / SOLID · REST / gRPC · Entity Framework / SQL

В Go-направлении задачи связаны с backend-сервисами и их поведением под нагрузкой. Разработчик работает с конкурентностью, взаимодействием сервисов и профилированием.

Go / goroutines · REST / gRPC · SQL / observability

Node.js-разработчик создаёт API и связывает backend с данными и внешними сервисами. В работе важны асинхронное выполнение, контракты API и проверка поведения интеграций.

Node.js / TypeScript · SQL / NoSQL · Unit / integration tests

Компьютерное зрение требует работы и с моделью, и с данными съёмки. В этом направлении инженеры готовят датасеты, решают задачи детекции и сегментации и оптимизируют инференс под среду запуска.

Python / OpenCV · PyTorch / TensorFlow · ONNX / TensorRT

Рекомендательный сервис начинается с отбора кандидатов и заканчивается оценкой того, что увидел пользователь. Работа включает retrieval и ранжирование, признаки, эксперименты и мониторинг качества.

Python / PyTorch · SQL / Spark · Retrieval / ranking / A/B

В классическом ML задача начинается с бизнес-показателя и данных для прогноза. Инженер создаёт признаки, проверяет модель и следит за тем, как меняется её качество после выпуска.

Python / SQL · scikit-learn / boosting · MLflow / DVC

Работа с языковыми моделями включает качество ответа и стоимость его получения. Инженер строит RAG-пайплайны, адаптирует модели и интегрирует их через API в приложение.

Hugging Face · RAG / vector databases · LoRA / vLLM

Frontend-разработчик работает с интерфейсом, которым человек пользуется каждый день. Здесь нужны компоненты и формы, интеграция с API, адаптивная вёрстка и проверки поведения в браузере.

TypeScript / JavaScript · React / Vue / Angular · HTML / CSS / automated tests

Android-разработка охватывает экран, данные на устройстве и связь с API. В этом направлении важны Kotlin, работа с асинхронностью и сопровождение приложения после релиза.

Kotlin / Android SDK · Coroutines / Flow · Compose / MVVM

У Swift-направления два трека: iOS и серверная разработка. Достаточно профильного опыта в одном из них; на странице указаны общие требования и инструменты каждого трека.

Swift / async-await · UIKit / SwiftUI or Vapor / Hummingbird · Testing / CI/CD