Младший инженер-исследователь
Обязанности
- Исследовать процессы. Провести серию коротких интервью с коллегами из отдела аналитики, чтобы картировать рутину.
- Находить готовые решения. Быстро просканировать Product Hunt, GitHub, SaaS-каталоги, reddit. habr, подобрать 2-3 релевантных инструмента.
- Создавать прототипы. Запустить готовый сервис через Docker или написать свой, настроить интеграцию по REST / webhook, проверить гипотезу.
- Демо и обратная связь. Показать рабочий MVP команде, собрать фидбек, оформить чек-лист "как начать пользоваться".
- Документировать. Написать README и мини-гайд для бизнес пользователей, занести все шаги в Confluence.
Условия работы
- Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествия, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»).
- Удаленный или гибридный формат работы на выбор.
- Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее.
- Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой.
- Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора.
- Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
Требования
- Инженер-практик. Базовый Python или JS на уровне pet-проектов, базовый Docker (запустить контейнер, посмотреть логи). API-серфер.
- Понимает API на базовом уровне, свободно оперирует JSON.
- AI-энтузиаст. Он знает что такое AI, возможно даже слышал про LLM и может быть даже что то пробовал.
- Документатор. Может написать простую и понятную инструкцию, скриншотов не стесняется.
- Учится быстро. Хватает новые техники и подходы "на лету", и сам делится лайфхаками.
- Эмпатичный исследователь. Умеет разговаривать с не-технарями, вытаскивать боль и формулировать её в виде задачи.
Будет плюсом:
- Любой опыт с no/low-code (n8n, Make, Zapier).
- Уже использовали AI и есть успешные истории использования.