Aliexpress открыл охоту на российских ИТ-шников

1 октября 2026

Кого ищут в AliExpress

Российское подразделение знаменитого китайского маркетплейса AliExpress ищет специалистов для усиления своего ИТ-направления. Вакансии появились на сервисе объявлений hh.ru в сентябре 2026 г.

AliExpress сообщил, что создал новую команду Platform Tools & Infrastructure, которая отвечает за внутренние сервисы и инструменты, которыми каждый день пользуются продуктовые команды компании. На ее ответственность передали сервис мастер-данных по доступам — «единый источник правды о том, у кого какие права». Также ей переданы внутренний портал разработчика: команды, сервисы, пользователи, оргструктура и заказ инфраструктурных ресурсов, сервис оркестрации алертов, сервис заявок и согласований, а также сервис планирования и запуска регулярных задач.

Компании требуется старший Golang-разработчик, который займется проектированием и разработкой бэкенд-сервисов и API на Go, а также переносом сервиса управления доступами с C# на Go. От него потребуют разбора текущей логики, проектирования целевого решения, поэтапного перевода потребителей. Помимо прочего нужен рефакторинг существующего кода, в списке и другие обязанности, в том числе опыт переписывания или миграции работающего сервиса с сохранением совместимости и без длительного простоя, опыт работы с чужой кодовой базой: разбирались в незнакомом сервисе и дальше отвечали за него, умение читать и понимать код на C#.

Для работы в команде такому специалисту потребуется приезжать в московский офис, так как команда находится именно тут. Возможен гибридный формат.
Еще две позиции связаны с искусственным интеллектом. Компания ищет специалистов в области больших языковых моделей. В команду Promo&Monetization в сингапурское AliExpress CIS, которая отвечает за развитие промо-механик маркетплейса и передовых инструментов ценообразования, хотят пригласить менеджера по продукту.
Ключевой стратегический фокус команды — внедрение динамического ценообразования и алгоритмов машинного обучения (ML) для максимизации эффективности сделок. Каждая механика и каждый алгоритм рассматриваются как отдельный продукт и проходят полный жизненный цикл.

Маркетплейсу необходим специалист, который будет лидировать развитие ML-инструментов ценообразования (Senior Product Manager, Monetization): проектировать продукты динамического ценообразования, алгоритмов скидок и промо-активностей на базе машинного обучения. Специалист должен иметь понимание ML в ценообразовании: знание принципов работы алгоритмов динамического ценообразования, предиктивной аналитики, опыт постановки задач командам Data Science / ML, а также иметь отраслевой опыт: опыт работы в e-commerce, маркетплейсах, а именно с промо, монетизационными или ценовыми инструментами будет его главным преимуществом.

В команду машинного обучения требуется старший инженер по машинному обучению (Senior ML Engineer) в направлении контента. В его обязанности войдет генерация гипотез для улучшения качества контентных задач. В том числе построение ML-пайплайнов для контентных задач, матчинг товаров и атрибутов, category prediction товара, генерация заголовков товара и другие задачи для улучшения качества товаров на площадке AliExpress. В требованиях опыт промышленной разработки на Python от трех лет, опыт разворачивания своих МЛ-пайплайнов в продакшен-среду (airflow, dagster and etc), сильное аналитическое мышление и умение решать алгоритмические задачи, хорошее понимание работы Deep NN transformers нейросетей и их опыт промышленного использования, реальный опыт использования больших языковых моделей (LLM) для контентных задач и понимание процесса multi-GPU обучения нейронных сетей.

Редкие специалисты

<...>

Анализируя стоимость таких специалистов, совершенно точно ML-инженер дороже Product-менеджера, считает Екатерина Котова, менеджер профессионального рекрутмента компании «Адвирос». Так, старший ML Engineer с опытом LLM в крупных московских компаниях может рассчитывать на 6–8 миллионов руб. в год. Senior Product Manager будет попадать в диапазон 4–6 миллионов. При этом более высокая стоимость ML-инженеров объясняется просто: специалистов, которые умеют доводить большие языковые модели до продакшена, обучать их на нескольких GPU и разворачивать в реальной среде, критически мало, поэтому за такую комбинацию платят отдельно.

Источник: «CNews» 1.10.2026 / Aliexpress открыл охоту на российских ИТ-шников
Изображение: Magnific

---

Ниже вы можете дополнительно ознакомиться с мнением Екатерины Котовой, менеджера профессионального рекрутмента компании «Адвирос»:

«Продакт-менеджер со знанием ML (Promo & Monetization) и Senior ML Engineer со специализацией на LLM и трансформерах — обе позиции являются дорогими и сложными для закрытия. Сравнивая роли, в среднем, ML Engineer стоит дороже, но найти его реалистичнее за счёт финтеха и классифайдов (VK, T-Bank, Sber) со своими ML командами.

Для Product manager в Aliexpress ключевым навыком является перевод бизнес-гипотез в ML-метрики и балансировка интересов трёх сторон (покупателя, продавца и платформы). Таких людей на российском рынке единицы.

У ML-инженера важная компетенция — промышленное применение LLM: генерация заголовков, матчинг атрибутов, предсказание категорий. Это не чат-боты, а контент e-commerce, а в России это направление только зарождается. Дополнительно, multi-GPU и production-пайплайны на Airflow или Dagster — комбинация крайне редкая.

При поиске кандидатов работать придется через хэдхантинг, потому что работа с откликами с малой степенью вероятности принесет релевантные кандидатов.

Обращаться при поиске стоит не только к «Озон» и «Яндекс», но и сегменту e-commerce (Avito, Wildberries, Lamoda), финтеху, где компетенции по LLM наиболее сильны (Sber, T-Bank, VK). Sber и T-Bank дают наиболее релевантный опыт LLM в продакшене, Avito — масштаб и инфраструктуру.

Анализируя стоимость таких специалистов, совершенно точно ML-инженер дороже Product менджера. Так, старший ML Engineer с опытом LLM в крупных московских компаниях может рассчитывать на 6–8 миллионов рублей в год. Senior Product Manager будет попадать в диапазон 4–6 миллионов. При этом более высокая стоимость ML инженеров объясняется просто: специалистов, которые умеют доводить большие языковые модели до продакшена, обучать их на нескольких GPU и разворачивать в реальной среде, критически мало, поэтому за такую комбинацию платят отдельно.

Офисный и гибридный форматы работы при поиске таких специалистов существенно сужают пул кандидатов, особенно в конкуренции за лучших специалистов по LLM. Для ML-инженера минус менее критичный: senior-специалисты дольше сохраняют удалёнку, потому что их результат измерим, а дефицит велик. Тренд на завершение удалёнки для управленческих ролей очевиден, но для senior technical specialists гибкость остаётся предметом торга. Резюмируя, можно отметить, что, конечно, компании, которые настаивают на офисе, сильно сужают пул кандидатов на свои роли, но не блокируют найм».

Вернуться к списку