Вакансия: MLOps-инженер
Компания: АО СимбирСофт
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость


Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻
🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных.

🔍 Опыт работы с:
- Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face)
- Python (FastAPI, скрипты, CLI)
- Архитектурой RAG и embedding-моделями
- Prometheus/Grafana
- Система аутентификации (Keycloak, JWT)
- Kubernetes, Docker, CI/CD

💡 Будут полезны знания:
- Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes
- Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma
- Принципов MLOps и интеграции сторонних API

✅Условия:
- Удаленный формат работы.
- Гибкое начало рабочего дня.
- Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии.
- Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком.
- Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills.
Присоединяйся к нам!✨

Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://xn--r1a.website/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

#Системныйаналитик #удаленка #РФ
🔎 Системный аналитик
Занятость: Полная
Вилка: 180-250 на руки
Формат: Удаленный. Работа на территории РФ.
Город: Москва
Компания: ООО "Глобус-ИТ"
Мы занимаемся продуктовой и заказной разработкой мобильных приложений, систем, сайтов и других цифровых решений как внутренних, так и внешних. Делаем фронтэнд и бэкэнд, мобильную разработку, продуктовый дизайн, тестирование и оказываем услугу поддержки.
Ищу на проект Банка (NDA)
Проект: Команда работает над тем, чтобы банковские услуги были доступны для всех людей с инвалидностью. Мы хотим, чтобы любой человек — независимо от состояния здоровья — мог пользоваться услугами банка легко, самостоятельно и с уверенностью. В офисе, в приложении, по телефону — в любой точке контакта с банком.
Hard skills:
Анализ и моделирование:
- Сбор и формализация требований вместе с владельцем продукта.
- Совместно с командой проводить анализ будущей функциональности для выявления слабых мест и нереализуемых кейсов.
- Проектировать интеграции с источниками данных и смежными сервисами и выставлять требования на доработку других систем.
- Разбирать сложные кейсы с прома и анализировать инциденты.
- Описание процессов: BPMN 2.0, UML (Use case, Sequence, Activity, Class).
- Работа с требованиями: функциональные, нефункциональные.
- Опыт описания пользовательских историй, сценариев взаимодействия, критериев приемки, требований к прототипам и дизайну (UI/UX).
- Знание модели жизненного цикла ПО и основных методологий управления разработкой.
- Поддерживать актуальность документации по проекту.
Интеграции и архитектура:
- Понимание микросервисной архитектуры.
- REST/SOAP API, Swagger/OpenAPI, JSON/XML.
- Брокеры сообщений: Kafka, RabbitMQ.
Базы данных:
- SQL (select, join, group by, window functions).
- Опыт анализа и проектирования моделей данных.
Инструменты:
- Jira, Confluence, Miro/Figma.
- Postman/Insomnia/SoapUI (тестирование API).
- Git (знания приветствуются).
AI:
- Навыки работы с генеративными AI-моделями.
- Опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Soft skills:
- Системное и аналитическое мышление.
- Умение работать в условиях неопределённости.
- Презентация результатов: четко, по делу.
- Способность фасилитировать встречи и обсуждения.
- Способность структурированно мыслить, ясно выражать мысли устно и письменно
📌А что взамен?
• Трудоустройство по ТК РФ;
• Работа в аккредитованной ИТ компании;
• Адаптивные бизнес-процессы внутри компании;
• Достаточная степень независимости в принятии решений;
• Отличная возможность вместе с профессиональной командой создавать продукты, которыми будут пользоваться миллионы людей;
• Расширенный ДМС;
• Комфортабельное рабочее место, необходимое оборудование.
📩Контакты:👉 @irina121

#вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #Data #Engineer #Senior #TopSelection
Позиция: Data Engineer (Senior)💻
Вилка: 250.000 - 270.000 руб gross 💰
Занятость: Полная
Длительность проекта: 3 месяца с возможной пролонгацией
Локация: Любая
Оформление: Только ИП
Компания: Top Selection

Привет! Меня зовут Анастасия. Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.
На данный момент мы в поисках Data Engineer.🔥

📝Задачи:
▪️Проект включает переход с устаревшего технологического стека на современную облачную архитектуру с использованием управляемых сервисов AWS и Snowflake.

✅Требования:
▪️Snowflake
▪️SQL
▪️AWS (S3, Glue, Lambda, CloudWatch, IAM)
▪️Python
▪️Terraform
▪️English C1+

➕Будет плюсом:
▪️REST APIs
▪️Airflow
▪️CircleCI
▪️JavaScript

📱Контакты для связи:
@AnastasyaSad

Вакансия: Бизнес-аналитик (Postgres, ClickHouse, DataLens)
Формат работы: удаленно, полная занятость (можно работать в рамках отработанных часов, не менее 30 часов в неделю)
Вилка: от 1500 и до 2000 $ (в зависимости от вашей экспертизы)

Наша команда — специалисты в области финансов и цифровых активов.

Мы предоставляем услуги эквайринга, принимая фиатные платежи от наших клиентов на банковские карты. В рамках нашего сервиса мы осуществляем выплаты нашим клиентам-мерчантам (поставщикам фиатных клиентов) в криптовалюте USDT.

В связи с ростом объема данных и аналитических задач, мы ищем бизнес-аналитика с техническим бэкграундом, который поможет нам выстраивать аналитику, работать с базами данных и создавать дашборды для внутренних команд и клиентов.

Требования:
- Опыт работы на позиции аналитика от 2–3 лет
- Уверенные знания SQL, опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse
- Опыт построения аналитических отчетов и визуализаций в Yandex DataLens (или аналогичных BI-инструментах)
- Опыт описания и формализации бизнес-процессов, постановки задач разработчикам
- Способность самостоятельно разбираться в технической стороне продукта и данных
- Понимание основ backend-архитектур, микросервисов, API (будет плюсом)
- Английский язык на уровне чтения технической документации

Плюсом будет:
- Опыт в финтехе / криптовалютах
- Навыки базовой работы с Git, Docker (например, для локального запуска сервисов)
- Профильное образование (математика, экономика, прикладная аналитика, ИТ)

Заполните форму и мы обязательно с вами свяжемся: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfDWgajp8IVLwTW4MWpOShqcI7Xm7musGSJ05JGjpKmJkhyHA/viewform?usp=publish-editor

#sql #analytics

📝 Социальные навыки становятся всё важнее для карьеры и дохода.

Пока ИИ берёт на себя всё больше технических и рутинных задач, профессии, где ключевую роль играет взаимодействие между людьми, начинают приносить лучшие результаты.

Экономика всё сильнее вознаграждает людей с широким набором способностей:

• умение работать в команде
• решение проблем
• чёткая коммуникация
• креативное мышление

То есть ценность смещается от узко-технических действий к тому, что сложно автоматизировать — человеческому взаимодействию, принятию решений и работе с неопределённостью.

ИИ усиливает этот тренд: чем больше машинной работы уходит алгоритмам, тем дороже становится человеческий слой поверх технологий.

ft.com/content/5e2593a3-e834-4822-bbc8-7cb27086af24

Ищем AI / Computer Vision Engineer для разработки модуля видеоаналитики детекции краж и хищений (shoplifting).

Что нужно сделать:

алгоритм детекции изъятия предметов и подозрительного поведения;

работа с обычными камерами (RTSP / ONVIF);

без распознавания лиц и биометрии;

фокус на доказательную фиксацию события (таймкод, зона, действие).

Формат:

не full-time;

задача — разработка и обучение модуля.

Будет плюсом:

опыт в retail / security / video analytics;

понимание edge / on-prem решений.



писать: @mmgmiiaa

#remote #vacancy #DataAnalyst

Ищем Data Lead в продуктовый холдинг.

Роль для сильного data-специалиста, которому интересно строить аналитику и data-инфраструктуру, задавать стандарты и влиять на продуктовые и бизнес-решения через данные, а не жить в режиме бесконечной ручной отчетности.

Чем предстоит заниматься:
✔Управлять data-направлением холдинга: отвечать за стратегию работы с данными и приоритизацию задач.
✔Руководить небольшой централизованной командой data-инженеров и функционально - аналитиками в продуктовых командах.
✔Проектировать и развивать архитектуру аналитики и data-платформы (пайплайны, витрины, единый стек между проектами).
✔Контролировать процессы сбора, обработки и хранения данных, следить за надежностью и масштабируемостью решений.
✔Плотно взаимодействовать с продуктами, маркетингом, IT и бизнес-стейкхолдерами: переводить их потребности в метрики и задачи по данным.
✔Отвечать за качество данных и устойчивость отчетности: стандарты, мониторинг, data tests, документация.
✔Внедрять и поддерживать единые стандарты и подходы к работе с данными в разных проектах холдинга.

Что ожидаем от кандидата:
✔Опыт работы в data / аналитике на ведущей роли (Head / Lead / Manager) от нескольких лет.
✔Опыт управления командой аналитиков и/или data-инженеров: постановка задач, приоритизация, ревью.
✔Уверенный SQL.
✔Практический опыт работы с ClickHouse.
✔Опыт использования PostgreSQL / других SQL-баз как источников данных и интеграций.
✔Опыт оркестрации данных с помощью Airflow / Airbyte / Dagster (достаточно уверенной работы хотя бы с одним из инструментов).
✔Опыт работы с BI-инструментами: Metabase и/или Superset; Power BI - на уровне уверенного пользователя.
✔Умение говорить с бизнесом на языке метрик: ROI, CPM, LTV и другие продуктовые/маркетинговые показатели.

Будет плюсом:
✔Опыт работы в digital / affiliate / adtech / traffic-проектах, продуктовых компаниях с сильной метрикой.
✔Понимание принципов data engineering и архитектуры data-платформ.
✔Опыт автоматизации и масштабирования аналитики между несколькими продуктами/юнитами.
✔Опыт построения data-платформы или отчетности для холдинга «с нуля».
✔Активное использование AI/LLM-инструментов в ежедневной работе с данными и управлении командой.

Что мы предлагаем:
✔Full-time, удаленный формат работы.
✔Работа без микроменеджмента, с фокусом на результат и влияние на бизнес-показатели.
✔Выплаты в EUR, с пересмотром дохода по результатам.
✔Возможности профессионального роста по мере расширения холдинга и влияния data-функции.
✔Адекватные процессы, живое и развивающееся окружение, прямая коммуникация с фаундерами.
✔Обучение за счет компании и корпоративный английский.

📩Если интересно - напишите @olga_khmelenko пару слов о себе и последнем проекте (роль, стек, за что отвечали) и укажите ссылку на LinkedIn/резюме.

ML-инженер

Чем предстоит заниматься:
— Разработка, обучение, тестирование и деплой ML-моделей в продакшн-среде;
— Проектирование и поддержка сквозных ML-пайплайнов (от сбора и обработки данных до моделей «Детхи» в продаже);
— Интеграция ML-решений в любые продукты и микросервисы;
— Оптимизация производительности и масштабируемости моделей и рабочих;
— Работа с указанными объемами данных: сбор, очистка, трансформация, фиче-инжиниринг;
— Совместная работа с командами Data Science, Backend, DevOps и Product для реализации бизнес-задач;
— Мониторинг качества моделей, управление их версиями и переобучение при необходимости.

Наши ожидания:
— Опыт разработки и развития ML-моделей в промышленных условиях (производстве);
— Уверенное использование Python и библиотеки машинного обучения (scikit-learn, XGBoost, LightGBM и др.);
— Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch и др.) — приветствуются;
— Знание SQL и опыт работы с реляционными и/или NoSQL базами данных;
— Понимание управления MLOps: CI/CD для ML, контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes, Airflow и др.);
— Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) — желательно;
— Понимание метрики качества моделей, методов валидации и борьбы с переобучением.

Будет плюсом:
— Опыт построения рекомендательных систем, NLP- или CV-решений;
— Знание Scala, Java или Go;
— Опыт работы с распределёнными вычислениями (Spark, Dask и др.);
— Участие в проектах с открытым исходным кодом или публикации в области ML;
— Высшее образование в области информатики, прикладной математики, информатики или соответствующих дисциплин.


Готовы предложить:
— Оформление: ИП, ГПХ
— Комфортный доход по итогам собеседования
— 5-дневную рабочую неделю с гибким началом дня (8:00-11:00 по Мск)
— Удобный формат работы: полная удаленка
— Современные и интересные задачи на проекте
— Возможность обучения и карьерного роста
— Заработная плата от 250 до 350 тыс.
— Локация РФ

Для связи: @patrikeeva_mia_dev

Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳

Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉

Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для Data Science специалистов.

Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨

Позиция: Продуктовый аналитик (mid/ mid+)
Компания: Т банк
Формат: Гибрид - г. Москва/ Белорусская

✅ О команде:
Команда Привлечения и удержания оборотов в Т-Бизнес отвечает за один из ключевых драйверов доходности банка — объемы клиентских оборотов. Мы работаем с уже открытыми счетами бизнес-клиентов, чтобы максимизировать их активность и предотвратить отток денежных потоков. Наша цель — не просто удержать клиента, а сделать так, чтобы он совершал как можно больше операций через Т-Банк: платежи, переводы, зарплатные проекты, эквайринг и другие финансовые потоки.
Сейчас в экосистеме Т-Банка более 1 миллиона активных B2B-клиентов, и каждый из них — это возможность для роста. Даже небольшое увеличение оборотов у части клиентской базы может принести сотни миллионов рублей дополнительного дохода. Это значит, что каждое наше решение, основанное на данных, напрямую влияет на финансовые результаты бизнес-линии и всего банка.

✅ Продуктовому аналитику в нашей команде предстоит:
- Глубоко погружаться в поведение бизнес-клиентов: понимать, кто из них теряет активность, кто готов к росту, и почему.
- Выявлять ключевые точки оттока и разрабатывать стратегии удержания. Формулировать гипотезы, запускать A/B-тесты и измерять их влияние на обороты и LTV.
- Работать с большими данными: строить сегментации, прогнозные модели, воронки поведения.
- Тесно взаимодействовать с продуктами, маркетингом и data science, чтобы внедрять решения в продакшн.

Мы ищем человека, который мыслит системно, любит работать с данными, умеет видеть бизнес-смысл за метриками и готов брать на себя ответственность за решения, влияющие на масштабный бизнес. Если ты хочешь работать с реальными бизнес-проблемами, видеть эффект от своих решений и расти в команде, где аналитика — это движущая сила роста — тебе к нам.


✅ Что мы ждем от тебя:
- Готовность работать 40 часов в неделю и посещать офис на Белорусской хотя бы 2 раза в неделю
- Готовность расти в лида аналитики
- Знания SQL на продвинутом уровне
- Знания мат.статистики и теории вероятности, применения А/Б тестов для различных типов метрик
- Знания Python и библиотек pandas, numpy, matplotlib и т.д.
- Умение выбирать целевые метрики бизнеса или продукта, декомпозировать и строить дерево метрик
- Понимание как работать с зависимостью в данных
- Владение инструментами визуализации данных, построения дашбордов в BI инструментах (Tableau, Python, Proteus)
- Готовность принимать участие в целеполагании команды, не просто делать исследования и строить отчетность, а брать ответственность за бизнесовые решения по проектам

✅ Преимущества работы с нами:
- Реальное влияние на рынок и продукт
- Прозрачный трек развития в компании и профессии
- Работу в команде выпускников лучших технических ВУЗов страны
- Быстрый карьерный рост, который справедливо оценивается по результатам работы
- ДМС, бесплатный спортзал, завтраки и обеды за счет компании, продукты Т банка с улучшенными условиями для сотрудников
- и еще много офисных и не только офисных плюшек, про которые можно прочитать во всех вакансиях Т-банка

💌 Контакты для связи: @anchesssa, @savelev3 в Телеграмм или a.y.savelev@tbank.ru

⚡️ CTO «Т-Банка» Игорь Маслов на инженерной конференции T-sync рассказал, что будет с зарплатами разработчиков после внедрения ИИ-инструментов.

System Analyst (Middle+) | Remote

SoftSwift — IT-компания, которая разрабатывает финтех-платформы и сложные backend-решения для реальных денежных потоков: платежные решения, P2P-процессинг, high-load системы.
Наши продукты выходят и масштабируются на международных рынках.

Условия:
— Полная удалёнка (из любой точки мира)
— Зарплата в криптовалюте
— Вилка $2000–3000
— Карьерный рост и рост дохода
— Возможность реально влиять на продукт и прокачивать экспертизу
— Работа с технически сложными продуктами


Задачи:
— Проработка требований к backend-сервисам
— Участие в архитектурных и интеграционных задачах
— Поиск и предложение улучшений в логике и процессах
— Описание API, статусов, ошибок, синхронных и асинхронных сценариев
— Проработка интеграций (API, webhooks, внешние сервисы)
— Ведение и актуализация документации в Confluence


Требования:
— Опыт системным аналитиком 4+ лет
— Уровень Middle+
— Понимание backend-архитектуры и интеграций
— Системное мышление и инициативность
— REST API, HTTP, JSON
— Swagger / OpenAPI, Postman
— SQL (базовый уровень)
— Jira, Confluence
— Финтех / платежи — плюс


Аналитик будет участвовать в проработке архитектуры, интеграций и ключевой бизнес-логики — от идеи до продакшена.
Инициативность и предложения по оптимизации процессов здесь не просто возможны, а приветствуются: у аналитика есть реальное влияние на развитие продукта,технических решений и процесса работы своей и всей команды.
Эта роль подойдёт тем, кому важно понимать систему целиком, влиять на неё и профессионально расти, а не просто закрывать тикеты.

📩 Отклик @HR_Softswift
Обязательно присылай CV и зарплатные ожидания

#вакансия #AI #TechLead #Fullstack #LLM #Remote #CTOtrack #vacancy #nodejs #LLM

Вакансия: AI-native Tech Lead
Компания: Unimatch Lab
Формат работы: remote
ЗП: от $6 000+

Мы – венчурная AI-студия, которая запускает вертикальные AI-продукты (HealthTech, LegalTech, HRTech, PropTech). Цель – 100 AI-решений за 24 месяца.

Кого ищем:
Сильного техлида с 8+ годами в разработке и 5+ лет управления командой в 10+ человек, который:
• проектирует и запускает production-AI продукты end-to-end
• глубоко понимает LLM-инфраструктуру (RAG, embeddings, vector DB, fine-tuning)
• умеет держать архитектуру, команду и delivery под контролем без микроменеджмента

Стек:
Node.js, React / Next.js, React Native, GraphQL, Python (FastAPI+)
LLM: OpenAI / Claude / Mistral, LangChain, LangGraph, CrewAI, HuggingFace
Observability: OpenTelemetry, Langfuse, Prometheus, Datadog

Что предстоит делать:
Лидировать команды, строить масштабируемую архитектуру, внедрять LLM/Voice/CV в прод, влиять на продукты и технологии.

Условия:
💰 от $6k+/мес + OKR, equity
🌍 fully remote, гибкий график
🧠 свобода решений + шанс запустить свой стартап внутри venture studio

🤑Более детальным описание поделюсь в личных сообщениях: @dobysh_v
(при отклике укажите ваш управленческий опыт и опыт запуска AI-продуктов)

📢 Production Python Engineer (Refactor/Architecture) антифрод‑пайплайн.

Мы разрабатываем сложную систему анализа сетевых аномалий. У нас мощный R&D: мы умеем детектировать ботов, VPN и прокси по сетевым отпечаткам.
Текущая задача: У нас есть работающий код (написанный исследователями), который нужно превратить в надежный инженерный продукт. Нам нужен человек, который наведет порядок, внедрит архитектуру и типизацию.

### Задачи:
1. Глубокий рефакторинг и стабилизация: Перевод с неструктурированных словарей на строгие контракты данных (Pydantic/TypedDict).
2. Архитектура: Внедрение паттерна Pipeline с единым контекстом обработки (Парсинг → Обогащение → Детекция → Ответ). Цель — сделать логику прозрачной и модульной.
3. Оптимизация работы с БД: Ревизия взаимодействия с PostgreSQL (оптимизация структур, миграции).
4. Культура разработки: Внедрение: mypy, pytest, чистотой Git-истории.

### Наши ожидания:
- Python Strong: Глубокое понимание языка, ООП, паттернов проектирования. Ваш код, легко читать и поддерживать.
- Strict Typing: Частое использование аннотаций. Опыт работы с Pydantic (валидация данных на входе/выходе/внутри) и статическими анализаторами (mypy/ruff).
- Architecture: Умение проектировать модульные системы. Понимание, как разделить бизнес-логику и инфраструктурный слой.
- AsyncIO & PostgreSQL: Опыт работы с асинхронностью и сложными SQL-запросами. Понимание транзакций и индексов.
- Testing: Опыт написания тестов (pytest) не «для галочки», а для гарантии надежности при рефакторинге.
- Git Culture: Умение работать с Git «чисто»: атомарные коммиты, понятные PR, интерактивный rebase.

### Soft skills:
- Устойчивость к рутине: Рефакторинг. Готовность методично распутывать клубок легаси-кода.
- «Инженерная эмпатия»: Способность прочитать чужой код (даже если он плохой), понять логику автора и переписать её правильно, не сломав бизнес-логику.
- Внимательность к деталям.
- Здоровый перфекционизм: Желание привести хаос к порядку.

### Будет большим плюсом:
- Глубокое понимание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS, HTTP/2).
- Rule-based scoring, анализ “плавающей логики”.
- Опыт переноса Research-кода (Jupyter Notebooks) в Production.

### Условия
- Удаленка - любое ГЕО, не требуется присутствие в офисе.
- Зарплата От 120 - 250 тыс. руб. на руки (возможна оплата в USDT), выплата - два раза в месяц.
- in-house продукт, в котором вы свободны и можете реализовать свои идеи.
- Доступ к самым передовым LLM (Sonnet 4.5, GPT-5.2).
- Дружный коллектив. Который ценит качество кода.

### Как откликнутся:

Заполнить форму https://forms.gle/5tVNBxsJ22b8NKCc8 , приложить свой гитхаб, рассказать о себе и своём опыте.

Data Engineer (Data LakeHouse)
📍 Ташкент | офис
🏢 UCMG
🕒 Фуллтайм, 5/2
💸 Зарплата обсуждается индивидуально

Ищем Data Engineer, который реально любит копаться в данных и понимает, что происходит под капотом. Много ETL, витрины, архитектура и ответственность за состояние всего Data LakeHouse.

Чем предстоит заниматься
• Собирать и развивать ядро Data LakeHouse: ETL, витрины, факт-таблицы, измерения
• Работать со стеком Trino + Spark + Iceberg
• Настраивать дата-контракты и следить за качеством данных
• Проектировать архитектуру DLH под стабильность и производительность
• Мониторить платформу и быстро реагировать на инциденты

Что важно
• Уверенный SQL и Python
• Хорошее понимание СУБД и принципов хранения данных
• Опыт построения хранилищ данных, структурированных и не только
• Практика с Docker, Kubernetes, Airflow, Kafka, Spark
• Понимание YAML, JSON, Git, S3
• Базовое понимание DevOps и CI/CD
• Опыт с Grafana / Zabbix / Prometheus будет плюсом

Если откликается или хочешь узнать детали, пиши в Telegram: @adilov_amir