Вакансии нетбелл: работа в IT и digital

Ищем QA Engineer, который будет отвечать за качество разрабатываемых модельных и AI-сервисов для банковского сектора.

Что предстоит делать:

• Проводить функциональное, регрессионное и E2E-тестирование;
• Участвовать в приёмо-сдаточных испытаниях;
• Анализировать и ревьюить бизнес- и техническую документацию;
• Разрабатывать тест-кейсы на основе требований;
• Участвовать в подготовке тестовой стратегии, тест-планов, протоколов тестирования и другой QA-документации;
• Настраивать и развивать QA-процессы и инструменты в кросс-функциональной команде;
• Разрабатывать, поддерживать и развивать автоматизацию тестирования;
• Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнес-экспертами.

Что важно:

• Опыт работы QA Engineer от 2 лет;
• Опыт работы с Jira / Confluence или аналогами;
• Опыт работы с Test IT или аналогичными системами управления тестированием;
• Опыт тестирования REST API;
• Уверенное использование Postman / SoapUI;
• Опыт работы со Swagger;
• Понимание основных подходов и процессов тестирования.

Будет преимуществом:

• Опыт работы в банковской или финансовой сфере;
• Знания эконометрики и математики;
• Знание Java или других языков программирования;
• Понимание принципов enterprise integration patterns;
• Опыт работы с синхронными и асинхронными интеграциями;
• Опыт работы с Kafka, Grafana, ELK;
• Знание SQL и опыт работы с базами данных;
• Опыт работы с OpenShift / Kubernetes.

Мы предлагаем:

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы (на территории РФ);
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем архитектора в команду, которая развивает AI-платформу и продукты на базе ML/LLM для крупной финансовой организации.

Задачи:

• Анализировать текущую архитектуру и участвовать в формировании целевой архитектуры AI-платформы.
• Проектировать, документировать и защищать архитектурные решения.
• Собирать и анализировать требования, взаимодействовать с бизнес-заказчиками.
• Формировать задачи для команды разработки и контролировать их реализацию.
• Осуществлять архитектурный надзор и контролировать соответствие решений целевой архитектуре.
• Прорабатывать интеграции между системами и участвовать в развитии микросервисной архитектуры.

Требования:

• Опыт работы в банке, телекоме, крупном интеграторе или консалтинге.
• Опыт проектирования микросервисных решений и интеграций: REST API, ETL, Kafka.
• Знание Kubernetes / OpenShift.
• Понимание стека Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
• Понимание принципов ИБ, отказоустойчивости и надёжности систем.
• Знание подходов CI/CD, DevOps, желательно MLOps / AgentOps.
• Базовое понимание принципов Machine Learning и современных ML-технологий.
• Умение работать с требованиями, презентовать и защищать архитектурные решения.

Будет плюсом:

• Практический опыт работы с ML, LLM, SLM, включая обучение или inference.
• Опыт работы в Agile-командах.
• Сильные навыки коммуникации и презентации.

Приветствуется: знание основных банковских процессов и предметной области банковского бизнеса.

Мы предлагаем:

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем специалиста в команду, которая разрабатывает AI-агентов и цифровых помощников для внутреннего использования и клиентских сервисов банка.

Роль находится на стыке системного анализа, Data Science и Generative AI: от сбора бизнес-требований и подготовки данных до создания прототипов агентов и выбора оптимальных LLM.

Задачи:

• Собирать и прорабатывать бизнес-требования с заказчиками, формировать решения для пилотов и прототипов.
• Взаимодействовать со смежными командами: BA, DS, Data Analysts, QA.
• Собирать и подготавливать данные из различных источников: RAG, Hadoop, выгрузки из систем.
• Создавать прототипы AI-агентов, проверять гипотезы и улучшать качество результатов через промпты и настройку пайплайнов.
• Проектировать сложную логику взаимодействия AI-агентов и моделей.
• Проводить бенчмарки LLM/SLM, сравнивать модели и их версии, формировать рекомендации по выбору модели под конкретные задачи.
• Участвовать в тестировании решений и приемо-сдаточных испытаниях.
• Готовить техническую документацию: требования, ТЗ, спецификации, результаты прототипирования, библиотеки промптов и инструкции.

Требования:

• От 3 лет опыта системным аналитиком в enterprise-системах или опыт в Data Science / Generative AI.
• Понимание принципов работы LLM и context engineering.
• Опыт построения сложных цепочек и пайплайнов для AI-агентов.
• Опыт работы с Langflow, LangGraph, LangChain.
• Практический опыт с Kafka и REST API.
• Понимание принципов масштабируемой и отказоустойчивой архитектуры.
• Опыт работы по Agile/Scrum или аналогичным гибким методологиям.

Нам важно:

• Инициативность и интерес к развитию в области AI.
• Умение говорить с бизнесом и техническими командами на одном языке.
• Системное мышление и способность видеть взаимосвязи между задачами.
• Умение самостоятельно искать решения и доводить задачи до результата.

Будет плюсом: знание банковских процессов и предметной области.

Мы предлагаем:

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем специалиста в команду, которая занимается разработкой и развитием витрин данных на базе Hadoop и поддержкой аналитических решений банка.

Задачи:

• Проектировать и разрабатывать витрины данных с использованием Hive SQL и Spark.
• Погружаться в бизнес-процессы, анализировать требования и системы-источники.
• Дорабатывать существующие витрины и автоматизировать обновление данных через Airflow.
• Тестировать функциональность и витрины в Data Lake.
• Контролировать качество данных и участвовать в развитии Data Governance.
• Оказывать экспертную поддержку Data Analysts и Data Scientists.
• Участвовать в задачах 3-й линии поддержки.

Требования:

• Уверенный SQL: вложенные запросы, оконные функции, функции и процедуры.
• Понимание основных принципов построения DWH.
• Опыт работы с реляционными и NoSQL БД, различными СУБД.
• Опыт разработки / аналитики витрин данных.
• Базовое знание Git.
• Понимание хотя бы одного банковского процесса: кредитование, процессинг, депозиты и др.
• Опыт работы с Hadoop / Data Lake будет преимуществом.

Нам важно:

• Инициативность и готовность развиваться.
• Умение взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и смежными командами.
• Системное мышление и способность видеть взаимосвязи между задачами.
• Ориентация на результат.

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем DevOps / SRE Engineer для развития и сопровождения инфраструктуры AI/ML-сервисов в защищённых контурах банка.

Задачи

• Развёртывание и сопровождение Langfuse и связанных компонентов: PostgreSQL, ClickHouse, Redis, object storage.
• Эксплуатация Kubernetes/OpenShift, разработка Helm-чартов и Kubernetes-манифестов.
• Настройка и сопровождение Apache Kafka: топики, ACL, consumer groups, retention, DLQ/retry, мониторинг lag.
• Построение и поддержка CI/CD и GitOps.
• Автоматизация инфраструктуры с помощью Ansible / Terraform.
• Настройка мониторинга и observability: Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK/OpenSearch.
• Обеспечение отказоустойчивости, резервного копирования и восстановления.
• Участие в разборе инцидентов и подготовке RCA.
• Соблюдение требований ИБ и ведение технической документации.

Требования

• От 3 лет опыта в DevOps / SRE, желательно в крупной компании или финансовой организации.
• Уверенное знание Linux, Docker, Git, Bash.
• Production-опыт с Kubernetes/OpenShift.
• Практический опыт с Kafka.
• Опыт работы с CI/CD: Jenkins, GitLab CI, TeamCity, Argo CD или аналоги.
• Знание Ansible / Terraform.
• Опыт с Prometheus, Grafana и системами централизованного логирования.
• Опыт эксплуатации PostgreSQL, понимание ClickHouse и Redis.
• Навыки автоматизации на Python/Bash.
• Понимание высоконагруженных систем, отказоустойчивости и disaster recovery.
• Навыки взаимодействия с командами разработки, архитекторами и ИБ.

Будет плюсом: опыт работы с Langfuse, LLM/RAG и ML-инфраструктурой.

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем разработчика в команду, которая занимается созданием AI-агентов и цифровых помощников для внутреннего использования и клиентских сервисов банка.

В задачи входит разработка backend-микросервисов для взаимодействия с ML и LLM-моделями, построение пайплайнов вызова моделей, интеграция AI-агентов с банковскими системами и внешними сервисами, а также подключение к различным каналам взаимодействия с клиентами.

Чем предстоит заниматься:

• Принимать и интегрировать прототипы AI-агентов от DS и аналитиков.
• Оборачивать прототипы агентов в backend-микросервисы.
• Разрабатывать пайплайны вызова одной или нескольких ML/LLM-моделей для online и batch-сценариев.
• Разрабатывать специфические адаптеры и интеграции.
• Интегрировать AI-агентов с банковскими и внешними системами.
• Разрабатывать и поддерживать сервисы для цифровых помощников и AI-агентов.
• Проектировать и оптимизировать микросервисную архитектуру.
• Работать с LLM: настраивать взаимодействие с моделями, учитывать риски и применять методы их снижения.
• Настраивать мониторинг, логирование и метрики, включая показатели качества генерации ответов.
• Участвовать в сквозном тестировании, приемо-сдаточных испытаниях и доработке функционала.
• Обеспечивать качество решений на уровне кода и процессов: Unit-тесты, логирование, мониторинг.
• Оценивать сложность задач, планировать работу и участвовать в Agile/Scrum-процессах.
• Выполнять функции 3-й линии поддержки.
• Взаимодействовать с DS, DE, аналитиками, QA и другими командами.

Что важно:

• От 3 лет опыта разработки enterprise-систем.
• Опыт проектирования и разработки масштабируемых и отказоустойчивых решений.
• Умение выстраивать сложные цепочки асинхронных вызовов.
• Практический опыт работы с Kafka.
• Опыт работы с фреймворками для AI-агентов: Langflow, LangGraph, LangChain.
• Понимание принципов построения микросервисной архитектуры.
• Опыт работы по гибким методологиям Agile/Scrum.
• Готовность работать на стыке backend-разработки, ML и LLM.

Будет плюсом:

• Знание основных банковских процессов и понимание предметной области банковского бизнеса.
• Опыт разработки решений с использованием LLM и AI-агентов.
• Опыт интеграции backend-сервисов с крупными корпоративными системами.

Нам важно:

• Инициативность и интерес к развитию в области AI.
• Умение аргументированно отстаивать техническую позицию и находить общий язык с бизнесом и командами разработки.
• Системное мышление и способность видеть взаимосвязи между задачами.
• Умение эффективно работать с командой и смежными подразделениями.
• Ориентация на результат и поиск решений, а не причин, почему задача внезапно стала невозможной.
  Мы предлагаем:
• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.

Ищем Middle DS Developer в команду, которая занимается анализом технологических процессов, выявлением закономерностей и аномалий, прогнозированием и оптимизацией нагрузки на ресурсы.

В роли предстоит не только строить модели, но и доводить разработанные решения до production: интегрировать их в существующую инфраструктуру, анализировать результаты и формировать рекомендации для принятия решений.

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать данные и технологические процессы, выявлять закономерности и аномалии.
• Разрабатывать и настраивать ML-модели для прогнозирования и оптимизации нагрузки на ресурсы.
• Работать с временными рядами и задачами прогнозирования.
• Разрабатывать решения для обнаружения аномалий.
• Применять графовые методы и алгоритмы для анализа взаимосвязей между объектами.
• Интерпретировать результаты работы моделей и готовить отчёты с выводами и рекомендациями.
• Интегрировать разработанные ML-решения в production-среду.
• Участвовать в проектной деятельности команды и развитии DS-решений.

Что важно:

• От 1,5 лет опыта работы в Data Science / ML на аналогичной позиции.
• Уверенное владение Python.
• Практический опыт работы с pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn.
• Опыт построения и настройки моделей для временных рядов: ARIMA, SARIMA, LSTM и аналогичные подходы.
• Опыт решения задач по выявлению аномалий: Isolation Forest, автоэнкодеры, статистические методы и др.
• Опыт работы с графами и соответствующими библиотеками: NetworkX, PyTorch Geometric или аналогами.
• Понимание алгоритмов на графах: поиск кратчайших путей, кластеризация, выделение сообществ.
• Опыт работы с PyTorch, TensorFlow / Keras для задач временных рядов и выявления аномалий.
• Знакомство с подходами Reinforcement Learning для задач оптимизации.
• Понимание полного цикла работы ML-модели: от анализа данных и построения модели до её интеграции в production.

Будет плюсом:

• Опыт работы с большими объёмами данных.
• Опыт внедрения ML-моделей в production.
• Опыт оптимизации вычислительных процессов и использования ML для управления ресурсами.
• Понимание принципов построения ML-пайплайнов и взаимодействия моделей с backend-инфраструктурой.
  
  Мы предлагаем:
• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.