Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Мы развиваем GigaChat и ищем сильного руководителя направления ML pretrain больших языковых моделей. Недавно мы обучили MoE-модель на 700 миллиардов параметров и не собираемся останавливаться — обучение идёт на кластерах H100 и B200, а pretrain является ядром самого быстрорастущего AI-проекта Сбера.

Это роль для человека, который возьмёт на себя архитектурную часть pretrain: design моделей, законы масштабирования, выбор и адаптация attention / MoE / позиционных схем, а также все архитектурные решения, которые определяют, какой именно будет следующая флагманская модель GigaChat.Нам нужен не просто менеджер, а сильный технический руководитель, который способен глубоко погружаться в детали, самостоятельно собирать ключевые части решения и доводить архитектурные идеи до реального роста качества модели на масштабе.

• Развивать архитектуру моделей GigaChat

• Определять, как должна развиваться архитектура pretrain-моделей: какие направления наиболее важны, как измерять прогресс и что в первую очередь ограничивает рост качества модели.

• Проектировать архитектуру флагманских моделей и отвечать за ключевые архитектурные решения: attention, позиционные схемы (RoPE и варианты), нормализации, активации, инициализация.

• Развивать MoE-архитектуру: маршрутизация, балансировка экспертов, устойчивость маршрутизатора, влияние на качество и производительность.

• Работать с long-context и мультимодальностью на уровне архитектуры: что именно нужно менять в модели, чтобы эти возможности работали стабильно.

• Изучать и применять законы масштабирования

• Проводить scaling-эксперименты и на их основе принимать решения по размеру модели, ширине / глубине, числу и размеру экспертов, размерам батча и длительности обучения.

• Предсказывать, как архитектурные изменения поведут себя при переходе с небольших абляций на полный масштаб.

• Определять и развивать метрики, которые корректно отражают архитектурные изменения в обучении моделей.

• Определять, в каких случаях архитектурные изменения действительно дают прирост качества по сравнению с более простыми baseline'ами, а в каких — нет.

• Анализировать стабильность архитектурных решений

• Разбираться с нестабильностью на больших прогонах со стороны архитектуры: почему конкретная конфигурация расходится, где проявляются артефакты маршрутизации, коллапс энтропии, неустойчивости в attention.

• Предлагать изменения в нормализациях, клиппинге, точности вычислений и структуре блоков, которые делают обучение более предсказуемым.

• Обеспечивать безопасное масштабирование при внедрении крупных архитектурных изменений в основной трейн.

• Писать ключевой код и оставаться сильным исследователем

• Самостоятельно писать и дорабатывать архитектурные компоненты и абляции.

• Делать надёжные и воспроизводимые эксперименты: понятные версии данных, конфиги, сравнение запусков, контроль деградаций.

• Читать статьи, воспроизводить ключевые результаты и адаптировать лучшие идеи под наши задачи и инфраструктуру.

• Оставаться сильным инженером и исследователем, а не только руководителем: при необходимости самому разбирать узкие места в коде, экспериментах и настройках обучения.

• Руководить сильной технической командой

• Руководить командой исследователей и инженеров, работающих над архитектурой, задавать высокую планку по качеству решений, скорости работы и глубине проработки.

• Помогать команде превращать архитектурные идеи в работающие решения, которые можно встроить в основной цикл обучения.

• Удерживать баланс между глубиной исследований, инженерной надёжностью и практическим результатом для модели.

• Отличное владение Python и PyTorch.

• Глубокое понимание устройства обучения нейросетей: не на уровне обзоров, а на уровне, где вы можете объяснить, почему конкретная архитектурная конфигурация расходится, глядя на кривые функции потерь, нормы градиентов и энтропии.

• Глубокое понимание архитектуры LLM: Transformer, attention (MHA/GQA/MLA), RoPE и варианты позиционных эмбеддингов, нормализации, инициализации, long-context, MoE.

• Практический опыт с обучением больших моделей (а не только инференсом) и проведением архитектурных абляций.

• Способность самостоятельно взять направление и довести его до результата: от чтения статей и постановки гипотез до внедрения в основной трейн.

• Умение ставить гипотезы, проектировать эксперименты и принимать решения на основе результатов.

• Опыт руководства сильной технической командой и готовность лично писать важные части системы руками.

Будет плюсом

• Опыт работы с MoE-архитектурами: маршрутизатор, балансировка нагрузки, переполнение, артефакты маршрутизации.

• Опыт проведения scaling-экспериментов и работы с законами масштабирования.

• Опыт работы с long-context и мультимодальными расширениями LLM.

• Опыт работы с distributed training (5D-параллелизм: DP/TP/PP/EP/SP) и large-scale инференсом.

• Публикации, open-source вклад или сильный прикладной research track record.

• Понимание современных open-source стеков для обучения больших языковых моделей.

• Сильные и сложные задачи на переднем крае развития русскоязычных LLM.

• Большую степень влияния на архитектуру решений, методы обучения и качество итоговой модели.

• Команду сильных инженеров и исследователей.

• Возможность совмещать управление направлением с глубокой технической работой.

• Конкурентную компенсацию, премии и расширенный соцпакет.

Мы - команда инференса GigaChat. Всё, что модель отвечает пользователю, проходит через наш движок - и наша работа в том, чтобы это происходило быстро, дёшево и не падало никогда.У нас нет опции «подождём, пока это появится в vLLM». GigaChat - это свои архитектуры и свои мультимодальные модели, и когда исследователи приносят новую архитектуру, именно мы делаем так, чтобы она летала на проде: пишем ядра, придумываем, как разложить её по GPU, выжимаем токены в секунду там, где, казалось бы, выжимать уже нечего.Это работа, где результат меряется в миллисекундах и мегаваттах: каждый процент ускорения - это тысячи GPU-часов и реальные деньги. И где между «прочитал свежую статью» и «это крутится на проде под нагрузкой» проходят недели, а не годы.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• Заставлять новые архитектуры GigaChat (включая мультимодальные) работать на проде быстро
• Ускорять всё, что можно ускорить: кастомные CUDA-ядра, квантизация, speculative decoding, оптимизации KV-cache, continuous batching — и то, чему ещё нет устоявшегося названия
• Придумывать, как разложить большую модель по GPU и по кластеру так, чтобы ни один FLOPS не простаивал: тензорный/пайплайн-параллелизм, disaggregated prefill/decode, шедулинг запросов
• Профилировать честно и глубоко: находить, куда на самом деле уходят миллисекунды — в ядре, в раскладке памяти, в сети или в планировщике — и убирать это
• Держать прод: движок, через который проходят все запросы к GigaChat, должен успешно переживать абсолютно всё
• Читать свежие статьи и код лучших движков (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) не как пользователь, а как конкурент: понимать, что у них хорошо, и делать у себя лучше — с поправкой на наши архитектуры

Требования

• опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM
• глубокое знание CUDA и Python
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (в РФ)
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека для сотрудников по дисконтной прогамме
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаём языковые модели нового поколения, и качество обучающих данных лежит в основе всего, что мы делаем. Команда сбора данных отвечает за поиск источников, веб-краулинг, загрузку и лицензирование разнообразных высококачественных датасетов, на которых обучаются наши модели. В этой роли вы будете отвечать за техническое развитие систем веб-краулинга и загрузки данных, которые поставляют петабайты текстов в обучающие пайплайны. Это роль для сильного техлида: человека, который не только проектирует и развивает критически важные системы, но и задаёт инженерные стандарты, помогает команде принимать сильные технические решения и распространяет экспертизу внутри направления. Позиция предполагает значительное влияние на архитектуру и развитие команды и даёт естественную траекторию роста в сторону роли тимлида.

• Проектировать, развивать и поддерживать масштабируемую инфраструктуру веб-краулинга, способную обрабатывать миллиарды страниц на разных языках и из разных доменов.

• Развивать пайплайны загрузки данных, которые преобразуют сырой контент в структурированные, дедуплицированные и обогащённые метаданными датасеты, готовые к дальнейшей обработке.

• Разрабатывать алгоритмы планирования и приоритизации краулинга, повышающие актуальность, покрытие и разнообразие данных в условиях ограничений по вычислительным ресурсам и пропускной способности.

• Создавать и поддерживать системы поиска и индексирования, которые позволяют исследователям и инженерам находить, запрашивать и отбирать данные из полного корпуса.

• Вместе с командой обработки данных определять схемы, сигналы качества и интерфейсы передачи данных между этапами сбора и подготовки.

• Обеспечивать наблюдаемость систем: метрики, логирование, алертинг и инструменты для быстрого реагирования на инциденты.

• Оценивать и подключать внешние источники данных, согласовывая технические требования к форматам поставки и API.

• Выступать техническим ориентиром для команды: помогать коллегам в выборе решений, проводить архитектурные обсуждения, участвовать в code review и повышать инженерную зрелость направления.

• Менторить инженеров команды и распространять лучшие практики проектирования, эксплуатации и развития систем сбора данных.

• Высшее образование в области computer science, математики или смежной области.

• Не менее 6 лет опыта в разработке ПО, из которых как минимум 3 года — в создании масштабных распределённых систем.

• Глубокую экспертизу в веб-краулинге, скрейпинге или информационном поиске в масштабе миллиардов документов.

• Уверенное владение Python, Go или C++, а также опыт работы с Kubernetes или аналогичными системами оркестрации контейнеров.

• Практический опыт работы с распределёнными системами хранения данных и key-value- или документоориентированными базами данных.

• Хорошее понимание сетевых протоколов и веб-стандартов, значимых для краулинга.

• Опыт ведения сложных технических инициатив — от архитектурного замысла до production-эксплуатации.

• Способность быть техническим лидером для команды: аргументированно принимать решения, синхронизировать инженеров вокруг архитектурного подхода и развивать экспертизу коллег.

• Сильные письменные и устные коммуникативные навыки; умение влиять на технические решения в кросс-функциональном взаимодействии.

Будет плюсом

• Опыт работы с YTSaurus.

• Опыт эксплуатации веб-краулеров петабайтного масштаба.

• Бэкграунд в NLP, извлечении текста или определении языка для многоязычных корпусов.

• Опыт менторинга инженеров и неформального лидерства в сильной технической команде.

• Кластеры YTSaurus с большим количеством ресурсов: десятки петабайт + десятки тысяч ядер.

• Сильная команда выпускников МФТИ, ВШЭ, МГУ, много людей с опытом работы в профильном БигТехе.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.

• гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке).

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.

• корпоративный спортзал и зоны отдыха.

• система обучения для профессионального и карьерного развития.

• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи.

• льготная программа ипотеки для сотрудников.

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров.

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

За каждым запуском обучения модели стоит масштабная инфраструктура данных, которая должна хранить, обслуживать, версионировать и оркестрировать петабайты данных с высокой пропускной способностью и высокой надёжностью. Команда платформы данных создаёт базовую технологическую основу, на которую опираются все остальные команды, работающие с данными.

В этой роли вы будете отвечать за техническое развитие платформы хранения, вычислений и оркестрации, лежащей в основе полного жизненного цикла данных для претрейнинга. Это техлидская позиция для сильного инженера, который способен проектировать платформенные решения, задавать стандарты для команды, развивать инженерную культуру и помогать коллегам расти.

Роль предполагает высокий уровень технического влияния и может стать естественным шагом к переходу в тимлидскую позицию по мере роста команды.

• Проектировать и развивать масштабные системы хранения данных, оптимизированные под характерные паттерны доступа в претрейне LLM.

• Развивать платформу версионирования и отслеживания происхождения данных, обеспечивающую воспроизводимость и аудит на всём жизненном цикле датасетов.

• Создавать и совершенствовать системы оркестрации workflow-ов, координирующие многоэтапные пайплайны данных на тысячах узлов.

• Оптимизировать инфраструктуру подачи данных так, чтобы обучающие данные поступали на GPU-кластеры без узких мест и с минимальными потерями вычислительного времени.

• Развивать внутренние инструменты, SDK и API, которые упрощают работу исследователей и дата-инженеров с платформой данных.

• Реализовывать механизмы контроля доступа, шифрования и audit logging для работы с чувствительными и лицензированными датасетами.

• Отвечать за capacity planning, оптимизацию затрат и performance benchmarking для облачной и локальной инфраструктуры хранения.

• Формировать технические стандарты платформенной команды: архитектурные подходы, требования к надёжности, эксплуатационные практики, code review и инженерную документацию.

• Менторить инженеров, помогать команде расти технически и распространять экспертизу по платформенной архитектуре и надёжной эксплуатации систем.

• Высшее образование в области computer science, systems engineering или смежной области.

• Не менее 6 лет опыта в infrastructure engineering или platform engineering, включая серьёзный опыт построения data-intensive distributed systems.

• Экспертное знание облачной инфраструктуры, объектного хранения, оркестрации вычислений и сетевых подсистем.

• Уверенное владение как минимум двумя языками из следующих: Python, Rust, C++.

• Глубокий опыт работы с Kubernetes, Infrastructure as Code и CI/CD-пайплайнами.

• Подтверждённый опыт проектирования систем с высокой доступностью, отказоустойчивостью и горизонтальной масштабируемостью.

• Опыт работы с промышленными форматами хранения и сериализации данных и понимание их эксплуатационных компромиссов.

• Способность выступать техническим лидером команды: принимать архитектурные решения, согласовывать платформенные подходы между командами и системно развивать коллег.

• Опыт менторинга и построения сильных инженерных практик внутри команды.

Будет плюсом

• Опыт работы с YTSaurus.

• Опыт поддержки ML training workloads, особенно претрейна на крупных GPU-кластерах.

• Знакомство с инструментами orchestration для data-пайплайнов в промышленном масштабе.

• Опыт создания внутренних платформ разработки и self-service-инструментов для инженерных команд.

• Кластеры YTSaurus с большим количеством ресурсов: десятки петабайт + десятки тысяч ядер.

• Сильная команда выпускников МФТИ, ВШЭ, МГУ, много людей с опытом работы в профильном БигТехе.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.

• Гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке).

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.

• Система обучения для профессионального и карьерного развития.

• Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи.

• Льготная программа ипотеки для сотрудников.

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров.

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — команда, отвечающая за функционирование и бесперебойную поставку данных в аналитическую платформу данных розничного бизнеса на базе Greenplum и ClickHouse (промышленные витрины и лаборатория данных для аналитиков, объем данных – сотни Тб). Наша работа — это фундамент, на котором аналитики и data scientists строят свои модели и принимают ключевые бизнес-решения. Мы ищем коллегу, который поможет нам поддерживать и развивать платформу, автоматизировать процессы обработки данных и следить за качеством информации.

Обязанности

• обеспечивать поставку данных: загружать данные на платформы Greenplum и Clickhouse с помощью наших внутренних инструментов. создавать собственные инструменты для поставки данных
• управлять платформой: разрабатывать и внедрять сервисы для автоматизации управления платформой: вакуум, сбор статистики, удаление ненужных таблиц, оптимизация физ.дизайна, выявление токсичной активности и т.д
• мониторить и оптимизировать: отслеживать состояние ETL-процессов в Airflow и собственных решениях) реагировать на сбои, находить и устранять "бутылочные горлышки" в дата-пайплайнах для ускорения загрузки
• автоматизировать рутину: писать скрипты на Python для автоматизации повторяющихся задач по обработке данных
• вести документацию: разрабатывать и поддерживать техническую документацию и базу знаний по нашим процессаму
• участвовать в R&D: тестировать новые технологии и инструменты для улучшения нашей платформы данных.

Требования

• опыт работы: не менее 2 лет в качестве Data Engineer / ETL Developer
• python: написание дагов в Airflow, асинхронность (asyncio), взаимодействие через драйверы (psycopg2, clickhouse-driver), pandas, работа с API, веб-сервисы (FastAPI)
• SQL: Уверенное владение: сложные запросы, оконные функции, CTE, умение читать планы выполнения, оптимизация запросов
• СУБД: Знание архитектуры и опыт работы с МРР СУБД (Greenplum, Teradata, Exadata)
• DWH/ETL: Знание современных принципов обработки данных Опыт разработки ETL-процессов, построения хранилищ и витрин данных
• теоретическая база: Понимание принципов работы реляционных СУБД, архитектуры DWH/витрин данных и ETL/ELT-процессов
• инструменты: Опыт использования планировщиков задач (Airflow или аналоги)
• проактивность: желание развиваться в области инженерии данных, учиться новому и самостоятельно решать сложные проблемы.
• коммуникация и командная работа: способность не только самостоятельно решать задачи, но и эффективно взаимодействовать с другими командами, вы умеете аргументированно доносить свою позицию, договариваться с внутренними бизнес-заказчиками и поставщиками сервисов и координировать совместную работу для достижения общей цели.
• английский: свободное чтение технической документации
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт
• создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия

• офисный формат (Поклонная 3к1)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• выгодная ипотека для сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.

Сбер в поисках Аналитика (Управление ИТ "Кредиты и кредитный потенциал").

• сбор и ведение бэклога: выявление и уточнение потребностей бизнес-заказчиков, формализация требований и их декомпозиция, согласование приоритетов

• обеспечение административной и организационной поддержки проектов

• участие в планировании и контроле сроков реализации проектов

• организация и проведение совещаний подготовка протоколов и контроль исполнения решений

• сбор, обработка и консолидация сводной отчетности по направлению

• подготовка материалов, презентаций и отчетов для руководства

• организация и контроль централизованного хранения проектной документации и иной информации.

• высшее техническое или экономическое образование

• опыт сбора, анализа и формализации бизнес и функциональных требований

• опыт декомпозирования требований (при необходимости самостоятельно уточнять постановку задачи у инициатора и добиваться полноты информации по задаче)

• практический опыт ведения продуктового бэклога: приоритизация, поддержание актуальности, контроль статусов и сроков реализации

• опыт работы с данными, умение группировать и презентовать результаты

• опыт декомпозиции и планирования работ, постановки и контроля выполнения задач ИТ-командами

• знание жизненного цикла разработки IT-продуктов

• навыки обработки и структурирования большого объема информации, умение находить и предлагать нестандартные решения

• знание и/или опыт работы по методологии Agile

• уверенный пользователь MS Office (Excel, Power Point), Jira, Сonfluence

• навык работы с ИИ инструментами.

• официальное трудоустройство

• работа в крупнейшем банке России

• формат дохода: оклад + годовая премия

• комфортный офис по адресу: пр-кт Кутузовский, 32

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Платформа помогает командам быстрее запускать агентные сценарии в промышленную среду, обеспечивать качество решений и расширять набор инструментов для разработки, оценки и эксплуатации агентов. Ищем Системного аналитика, который будет участвовать в развитии внутреннего продукта LLM as a Judge – инструмент для автоматической оценки качества ответов агента с помощью LLM-моделей

• проводить сбор, анализ и валидацию бизнес-требований к новым инициативам совместно с заказчиками и продуктовой командой

• выстраивать коммуникацию со смежными командами, участвовать в консультациях, демонстрациях продукта и приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ)

• декомпозировать бизнес-сценарии в функциональные требования и архитектурные решения для AI-моделей и ML-сервисов

• разрабатывать технические задания на интеграцию систем: проектировать API, описывать контракты взаимодействия и нефункциональные требования

• формализовать требования в виде детальных спецификаций на разработку для командр разработки

• анализировать инциденты на продуктивной среде, классифицировать обращения как дефекты или доработки функционала, готовить задачи на устранение

• вести базу знаний проекта по принципам Documentation as Code: писать документацию в Markdown, визуализировать процессы и архитектуры через PlantUML, поддерживать глоссарий предметной области.

• навыки разработки документации (БТ, ТЗ, СТ)

• проектирования REST API (опыт написания схем по спецификации Swagger/OpenAPI)

• понимание особенностей форматов обмена данными JSON/XML (желательно - опыт написания схем json/xml)

• знание диаграмм последовательности и статуса

• понимание модели данных базовые знания работы очередей (kafka, mq)

• уверенное использование AI-ассистентов (Claude Code, Codex)

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• льготная ипотека для каждого сотрудника

• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• корпоративная пенсионная программа

• отсутствие строгого дресс-кода.

Ищем в команду аналитика данных, для улучшения операционного качества работы сотрудников наших офисов.

• сбор, обработка, анализ исходных данных

• подготовка презентационных материалов

• разработка алгоритмов в Greenplum

• контроль качества данных

• взаимодействий с бизнес подразделением (проведение очных встреч, теле и видео коммуникаций).

• высшее образование

• уверенное знание SQL, (опыт написания сложных запросов, хранимых процедур)

• высокий уровень знания Excel (PowerPivot, PowerBi)

• опыт рефакторинга кода, оптимизации

• умение читать чужой код

• будет плюсом: опыт работы в банковской сфере, опыт работы с Greenplum, Teradata, знание Python.

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника

• корпоративная пенсионная программа

• комфортный офис м. Новослободская

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Сбербанк Первый приглашает Middle Data Engineer в команду данных. Вас ждет работа с технологическим стеком Hadoop, Apache Spark, Greenplum на проектах, связанных с обработкой крупнейших массивов данных по клиентам и продуктам премиум-сегментов Банка.

• анализ исходных данных в различных системах и форматах для решения бизнес-задач (оценка структуры, качества, полноты и применимости данных)

• загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников (RDBMS, Hadoop, плоские файлы) в рабочую область (платформы GreenPlum, Hadoop)

• проектирование и разработка аналитических витрин данных;

• мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин

• контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных

• разработка, поддержка и оптимизация инфраструктуры и внутренних сервисов для обработки больших объемов данных

• разработка инструментов для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных.

• опыт работы в роли Data Engineer (или аналогичной) от 2 лет

• уверенное владение SQL: умение писать и оптимизировать сложные запросы

• понимание концепции DWH и DataLake архитектуры

• знание Python/Scala для разработки на Spark

• опыт работы с Greenplum

• опыт работы с инструментами экосистемы Hadoop/Spark

• опыт построения ETL/ELT процессов

• понимание процессов Data Quality Management, приветствуется умение искать и устранять проблемы качества данных.

Будет плюсом:

• понимание процесса работы розничного банковского бизнеса
• знание инструментов контейнеризации и облачной оркестрации (Docker, Kubernetes)
• опыт работы с потоковыми данными (Kafka или аналогичные платформы)
• навыки автоматизации и DevOps (Jenkins, CI/CD инструменты, Bash).

комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская (БЦ Поклонка Плейс)

возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

корпоративный спортзал и зоны отдыха

более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

программа адаптации и помощь руководителя на старте

расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы передовое ИТ подразделение, создающее дата платформу на сотни петобайт данных для крупшейшего юнита банка

Нами реализована загрузка, обработка и контроль качества разрозненных данных из сотен систем-источников банка в единое хранилище в Data Lakehouse архитектуре на платформе Hadoop.

Ищем сильных и энергичных дата инженеров для развития нашей платформы в сторону обработки данных в режимах батчевой и потоковой загрузки.

Вы будете работать в сильной команде дата инженеров с сложными инженерными задачами, передовым стеком технологий и самыми большими объемами данных в Европе

Задачи разработки и поддержки витрин данных в Hadoop (HDFS, Icberg, Hive), ETL - Spark, CTL - Oozie, CI/CD - Jenkins + BitBucket.

языки - Python, Java, Scala.

Обязанности

• разработка DWH/DataLake/LakeHouse
• построение поставки данных в Batch
• оптимизация ETL
• разработка и валидация архитектуры данных
• people management – планирование релизов, ресурсов команды
• обеспечение надежности промышленных ETL потоков.

Требования

• отличное знание SQL (join, CTE, оконные функции, фреймы и др.)
• опыт работы с Hadoop, Spark, Iceberg
• опыт работы с оркестраторами (например, Airflow) и CI/CD
• опыт построения архитектуры данных (например, Data Vault, Инман, Кимбалл и др.)
• опыт кратной оптимизации spark приложений
• практический опыт разработки solution-архитектуры data-продуктов
• практическое знание python на уровне разработки ETL будет преимуществом
• практическое знание java/scala будет преимуществом
• практический опыт создания и защиты архитектуры данных будет преимуществом
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• выгодная ипотека для сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.

Мы делаем AI-native продукт для массового рынка — не «прикрутили чат-бота к существующему приложению», а строим продукт вокруг возможностей современных моделей с нуля. Детали расскажем на первом созвоне, но амбиция такая: продукт, которым вы сами захотите пользоваться каждый день.

Сейчас мы ищем product-market fit и работаем в режиме стартапа: гипотеза → прототип → реальные пользователи → данные → решение. Цикл занимает дни, а не кварталы. Процессов минимум, влияния максимум.

Почему это интересно

• Стадия, когда каждое ваше решение видно в метриках через дни, а не кварталы
• Никакого legacy и бюрократии — процессы строим под себя
• Доступ к передовым моделям и инструментам, эксперименты поощряются
• Вы определяете, каким будет продукт, а не ведёте чужой roadmap.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него на почту, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Чем предстоит заниматься:

• искать инсайты там, где они живут: воронки, логи диалогов, интервью с пользователями
• формировать и приоритизировать гипотезы, доводить их до эксперимента и решения
• определять, что попадёт в продукт на этой неделе — и уметь объяснить, почему именно это
• работать в связке с разработкой end-to-end: от идеи до выкатки и анализа результата
• проектировать продукт вокруг возможностей LLM: сценарии, UX диалога, новые паттерны взаимодействия.

Что для нас важно:

• высшее образование
• опыт запуска продуктов с нуля или на ранней стадии (0→1, поиск PMF)
• опыт проведения пользовательских исследований: интервью, тесты, системная работа с фидбеком
• практическое понимание LLM-продуктов: что модели умеют, где ломаются и как превратить это в ценность
• сильные аналитические навыки: воронки, retention, когорты — сами достаёте данные и делаете выводы
• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский).

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• программу адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу.

Центр Моделирования данных и AI-решений в строительстве —специализируемся на применении технологий искусственного интеллекта и аналитике больших данных для оптимизации строительных процессов.

Автоматизация управленческой отчетности — строим хранилища данных, собираем и интегрируем данные, создаем отчёты и дашборды.

Аналитические системы под заказ — проектируем и внедряем специализированные аналитические решения с применением подходов Big Data и Data Science.

Комплексные проекты цифровой трансформации — предоставляем ресурсы и поддержку для запуска проектов в разных отраслях.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него на почту, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• Управление портфелем агентов: управление процессом внедрением AI в ДЗО, в т.ч. с посадкой в ИС;

• Договорная/финансовая/организационная обвязка вз-я с ДЗО;

• Планирование спринтов;

• Управление рисками и стейкхолдерами;

• Координация между командами;

• Отчётность руководству.

• 4+ года в управлении IT-проектами;

• Знание AI/ML специфики (жизненный цикл);

• Опыт PMP/Scrum Master;

• Знание строительной специфики (бизнес-процессы) обязательно;

• опыт договорной работы и построения ТЭО и ФЭО;

• Технические знания (стек-технологий) и понимание AI-инструментов (ограничения, API, интеграции и тд);

• Лидерство – умение вести мультидисциплинарные команды;

• Переговоры – эффективное взаимодействие с заказчиками, инвесторами, госорганами и подрядчиками;

• Стратегическое и системное мышление;

• Коммуникабельность – прозрачная коммуникация на всех уровнях, управление ожиданиями стейкхолдеров;

• Ориентация на результат – фокус на сроках, бюджете и качестве;

• Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

• Аналитическое мышление – умение работать с данными, метриками, отчётностью.

• Гибридный формат работы (офис м.Кутузовская);

• Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

• Скидки на отдых в лучшем в мире курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте.

Наша команда отвечает за качество моделей TTS в GigaChat – той части нейросети, которая занимается звуком. Сейчас мы ищем ребят, которые будут работать над базовым качеством, мультимодальным Гигачатом и другими классными проектами.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Писать пайплайны обработки аудио/видео данных.

Хотим обрабатывать десятки тысяч часов в день на кластере

инферить опенсорсные и внутренние модели на гпу (денойзер, распознавание, тулы для оценки качества аудио)

поддержка сетевого хранилища данных

• python и алгоритмы на хорошем уровне

• опыт с multithreading и multiprocess

• опыт обучения и/или инференса тяжелых моделей на нескольких гпу

• s3, dvc, git

• гибридный или удаленный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Наша команда создает цифровые продукты на базе искусственного интеллекта для медицины, фармацевтики и страхования (ДМС). Мы не просто пишем код, мы меняем здравоохранение: от расшифровки анализов до автоматической проверки качества оказания медицинской помощи.

Основная задача - соединять потребности медицинского заказчика, возможности AI-команд и требования к промышленному внедрению, превращая технологические разработки в работающие медицинские продукты.

Вам предстоит:

• формировать продуктовую стратегию и roadmap AI-решений в медицине
• вести портфель проектов на базе ML, LLM/GenAI и медицинских данных: от поддержки принятия врачебных решений до работы с ЭМК, интерпретации данных и создания медицинских AI-ассистентов
• работать с крупным B2G-заказчиком: выявлять потребности, формировать продуктовые сценарии, а также согласовывать требования, метрики и критерии приемки
• координировать несколько AI, продуктовых и технологических команд внутри большого enterprise-контура
• ставить задачи исследовательским и DS-командам с позиции продуктовой ценности
• определять MVP, продуктовые и модельные метрики, организовывать врачебную валидацию и пилотирование.
• доводить решения от идеи и PoC до пилота, промышленного внедрения и дальнейшего масштабирования
• управлять зависимостями между бизнесом, медицинскими экспертами, Data Science, разработкой, инфраструктурой и заказчиком
• приоритизировать инициативы и ресурсы, снимать блокеры и управлять рисками.

Мы ждем, что вы:

• имеете высшее образование
• имеет опыт работы в роли Senior/Lead Product Manager или руководителя AI-продукта с опытом сложных B2B/B2G/enterprise-продуктов от 3х лет
• умеете находить реальную проблему, определять ценность, формировать MVP, roadmap и метрики, а также отвечать за конечный результат
• понимаете принципы работы ML/LLM-продуктов, RAG, AI-агентов, inference, evaluation и ограничения генеративных моделей
• понимаете специфику медицинских данных, клинических процессов, врачебной валидации и цену ошибки AI-решений
• имеете опыт запуска AI/ML-продуктов в production, работы с LLM и медицинскими данными, взаимодействия с государственными заказчиками, крупными enterprise-клиентами или регулируемыми индустриями

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу

Мы — команда разработки в Сбере. Создаём и развиваем VoIP-решение. Работаем с современными коммуникационными платформами, внедряем AI, развиваем внутренние инструменты банка. В нашей команде ценятся инициативность, умение работать с данными и стремление к постоянному развитию

Технологии и инструменты, которые мы используем

• телефония/VoIP: SIP, RTP, WebRTC
• аналитика/Визуализация: Qlik Sense
• языки программирования: Python, JavaScript, C, Rust
• документация/Процессы: Confluence, Jira
• моделирование: UML, BPMN
• интеграции: REST API, брокеры сообщений.

Обязанности

• сбор, анализ и формализация бизнес- и технических требований к VoIP-продуктам
• проработка и согласование решений с архитекторами, разработчиками, QA и продуктовыми менеджерами
• подготовка и ведение технической и пользовательской документаций (ТЗ, описание интеграций, API)
• проектирование и описание интеграций между системами, участие в проектировании архитектуры сервисов
• контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки
• участие в приемо-сдаточных испытаниях продукта.

Требования

• опыт работы системным/бизнес-аналитиком в IT от 2 лет
• понимание принципов работы VoIP, протоколов (SIP, RTP, WebRTC), телефонии
• опыт работы с REST API, JSON, XML
• опыт работы с UML (диаграммы последовательностей, классов и др.)
• понимание принципов микросервисной и монолитной архитектуры, синхронного и асинхронного взаимодействия
• навыки декомпозиции требований, управления приоритетами
• опыт написания технической и пользовательской документаций
• высокий уровень коммуникативных навыков, умение работать в команде

Будет плюсом

• опыт работы с Python, NumPy, Pandas
• понимание основ AI, LLM, ML, опыт работы с AI моделями, агентами.

Условия

• локация: Москва, м.Кожуховская (БЦ "Южный порт")
• конкурентная заработная плата: оклад + годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты
• график работы – 4 дня офис / 1 удалённо
• масштабные и интересные задачи в Agile-команде
• социальный пакет: ДМС, страхование, льготное кредитование
• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия, бассейн
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников с возможностью подключить близких
• профессиональный и позитивный коллектив.

Команда Маркетинга AI, мы разрабатываем платформу для автоматизации маркетинговых процессов. Наша цель — внедрение инновационных инструментов для работы с репутацией, коммуникациями, исследованиями и рекламными активностями.

Мы создаём платформу, которая использует возможности искусственного интеллекта, чтобы обеспечить системный подход в работе сотрудников департамента маркетинга и коммуникаций, а также других внутренних клиентов. В нашем проекте сочетаются элементы машинного обучения, анализа больших данных и постоянный поток нестандартных задач.

Чем предстоит заниматься:

• собирать и анализировать требования заказчика и пользователей
• прорабатывать и согласовывать документацию для разработки
• организовывать процесс разработки внутри команды
• помогать в разборе и решении инцидентов
• участвовать в проведении A/B-тестов.

Мы ожидаем:

• опыт от 3 лет в роли системного аналитика
• опыт разработки и согласования функциональных требований, документации по интеграционным взаимодействиям
• знание основ архитектуры веб-приложений и интеграционных взаимодействий
• опыт разработки методики тестирования (определение этапов тестирования, необходимую глубину и тип проверки)
• опыт с нотациями описания бизнес процессов UML, BPMN
• опыт проектирования и описания структуры БД
• опыт описание web-сервисов (REST, SOAP, JSON).

Будет плюсом:

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе.

Мы предлагаем:

• гибридный формат работы (м. Кутузовская) 2-3 дня в офисе
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
• льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Мы — команда разработки в Сбере. Создаём и развиваем VoIP-решение. Работаем с современными коммуникационными платформами, внедряем AI, развиваем внутренние инструменты банка. В нашей команде ценятся инициативность, умение работать с данными и стремление к постоянному развитию

Технологии и инструменты, которые мы используем

• телефония/VoIP: SIP, RTP, WebRTC

• аналитика/Визуализация: Qlik Sense

• языки программирования: Python, JavaScript, C, Rust

• документация/Процессы: Confluence, Jira

• моделирование: UML, BPMN

• интеграции: REST API, брокеры сообщений.

• сбор, анализ и формализация бизнес- и технических требований к VoIP-продуктам

• проработка и согласование решений с архитекторами, разработчиками, QA и продуктовыми менеджерами

• подготовка и ведение технической и пользовательской документаций (ТЗ, описание интеграций, API)

• проектирование и описание интеграций между системами, участие в проектировании архитектуры сервисов

• контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки

• участие в приемо-сдаточных испытаниях продукта.

• опыт работы системным/бизнес-аналитиком в IT от 2 лет

• понимание принципов работы VoIP, протоколов (SIP, RTP, WebRTC), телефонии

• опыт работы с REST API, JSON, XML

• опыт работы с UML (диаграммы последовательностей, классов и др.)

• понимание принципов микросервисной и монолитной архитектуры, синхронного и асинхронного взаимодействия

• навыки декомпозиции требований, управления приоритетами

• опыт написания технической и пользовательской документаций

• высокий уровень коммуникативных навыков, умение работать в команде

Будет плюсом

• опыт работы с Python, NumPy, Pandas

• понимание основ AI, LLM, ML, опыт работы с AI моделями, агентами.

• локация: Москва, м.Кожуховская (БЦ "Южный порт")

• конкурентная заработная плата: оклад + годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты

• график работы – 4 дня офис / 1 удалённо

• масштабные и интересные задачи в Agile-команде

• социальный пакет: ДМС, страхование, льготное кредитование

• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия, бассейн

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников с возможностью подключить близких

• профессиональный и позитивный коллектив.

Мы — центр развития Индийского направления Сбера.

Индия — это около 1,46 млрд человек и более 85 млн бизнесов

Российско-индийский товарооборот в 2025 году составил $63 млрд, и до 70% платежей идут через Сбер.

Индийское направление находится в процессе быстрого роста, поэтому команда формирует AI-native направление для внедрения и развития внутренних AI-инструментов, а также новых B2B/B2C решений для достижения целей бизнеса в Индии.

Ищем руководителя, который вырастит эффективную локальную команду, определит стратегию направления и выстроит полный цикл создания AI-продуктов: от бизнес-гипотезы до production и измеримого результата.

О команде: основные партнеры — бизнес и продуктовые команды Индии, команда IT-платформы филиала.

Задачи

• Формировать и развивать локальную Data Science & AI-команду в Бангалоре: участвовать в найме, ставить цели, развивать сотрудников и управлять результатом.
• Определять AI-стратегию, roadmap, бюджет и приоритетный портфель инициатив.
• Оценивать AI-use cases с учётом бизнес-эффекта, доступности данных, рисков и time-to-value.
• Переводить бизнес-задачи в проверяемые AI/ML-гипотезы с понятными критериями успеха.
• Выбирать подходящую архитектуру: классический ML, прогнозирование, рекомендательные системы, LLM-приложения, enterprise RAG, мультимодальные модели или AI-агенты.
• Руководить полным циклом разработки: оценка данных, прототипирование, разработка, evals, внедрение, мониторинг и улучшение решений.
• Развивать управляемые агентные сценарии с tool calling, retrieval и human-in-the-loop.
• Совместно с инженерными командами развивать MLOps/LLMOps, observability, стандарты качества и AI security.
• Управлять качеством, latency, стоимостью эксплуатации и надёжностью AI-систем.
• Представлять результаты и защищать технологические решения перед стейкхолдерами в России и Индии.

Требования

• 7+ лет опыта в Data Science, ML или Applied AI.
• 5+ лет управления техническими командами в сфере AI.
• Опыт запуска масштабируемых AI/ML-продуктов.
• Опыт формирования стратегии, roadmap и бюджета.
• Глубокая экспертиза минимум в двух областях: ML и рекомендации, CV, NLP/LLM и RAG, AI-агенты, multimodal AI или продуктовая аналитика.
• Понимание MLOps/LLMOps, evals, observability и полного жизненного цикла моделей.
• Умение связывать технологии с бизнес-метриками и экономикой продукта.
• Свободный английский на уровне C1 для ежедневной работы с международной командой.

Будет преимуществом

• Опыт управления международной или распределённой командой.
• Опыт работы с рынком Индии.
• Опыт создания multilingual или multimodal AI-решений.
• Практика работы с неполными и разрозненными данными.
• Опыт работы в банке, финтехе или другой регулируемой отрасли.

Условия и бенефиты

• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжёлых заболеваний.
• Корпоративную пенсионную программу и социальную поддержку.
• Обучение в СберУниверситете и участие в профильных конференциях.
• Льготные условия по продуктам Сбера, включая ипотечную программу.
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких

Управление рекламными каналами коммуникаций / Медиапланирование

• обеспечение устойчивого роста ключевых бизнес-метрик (MAU, DAU, установки, авторизации, новые пользователи) за счет эффективного управления перформанс-каналами и постоянной оптимизации воронки

• управление маркетинговым бюджетом от десятков миллионов рублей в месяц; планирование, закупка и оптимизация трафика во всех ключевых digital-каналах (яндекс директ, vk ads, dsp/programmatic, affiliate и cpa-сети, mobile-инструменты для привлечения установок, включая предустановки)

• построение сквозной аналитики и регулярный расчет юнит-экономики продукта (cac, cpa, cpi, roas, romi, cir); принятие решений о масштабировании каналов на основе их эффективности

• глубокий анализ данных с помощью sql (желательно), продвинутого уровня excel / google sheets, bi-систем (tableau, power bi, looker) и продуктовых платформ (amplitude, mixpanel, appmetrica, ga4) для поиска инсайтов, формулирования гипотез и выявления причин изменения метрик

• совместная работа с product manager и growth-командой над улучшением пользовательского пути: onboarding, активация, конверсия, retention, реферальные механики и монетизация

• выстраивание культуры экспериментов: постоянное проведение a/b-тестов, быстрая проверка гипотез с контролем статистической значимости результатов и поиск новых точек роста

• формирование структуры команды маркетинга, наем и развитие сотрудников, выстраивание процессов работы, управление агентствами и подрядчиками.

• высшее образование

• опыт работы: 7+ лет в performance marketing

• подтвержденный опыт управления бюджетами от десятков миллионов рублей в месяц

• опыт руководства командой от 5–10 человек, кейсы масштабирования продуктов с миллионами пользователей

• глубокая экспертиза в Яндекс Директ, VK Ads, DSP/Programmatic, Affiliate/CPA, Mobile Install; владение экономикой (CAC, CPA, CPI, ROAS, ROMI, CIR); продвинутые навыки SQL, Excel/Sheets, BI (Tableau, Power BI, Looker), Amplitude, Mixpanel, AppMetrica, GA4; понимание onboarding, activation, retention, реферальных механик; опыт проведения A/B-тестов со знанием статистической значимости.

• знание рекламных кабинетов Яндекса и VK, DSP-платформы, AppsFlyer/Adjust, Tableau/Power BI/Looker, Amplitude/Mixpanel/AppMetrica, Google Analytics 4, MMP, системы маркетинговой автоматизации и CDP.

• системное мышление, высокая аналитическая культура, умение принимать решения в условиях неопределенности, предпринимательский подход, лидерство, ориентация на результат.

Будет преимуществом:

• опыт в массовых B2C продуктах (мобильных приложениях, AI/SaaS/подписки)

• опыт с ИИ - инструментами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Команда SberPay – высоконагруженные платежные онлайн сервисы федерального уровня с инновационным подходом: биометрия, крипта использование Bluetooth.

Задачи: проектирование мобильных приложений и их backend на базе Rest API.

• работа с требованиями: сбор, анализ, декомпозиция, согласование, управление

• разработка спецификаций и технической документации на разработку нового функционала и развитие существующего

• проектирование API и моделей данных (Rest API, Kafka)

• проведение демонстраций решений и согласование приемки и безопасностью, и архитекторами

• взаимодействие со смежными командами и внешними подрядчиками

• коммуникации с командой разработки, тестирования и сопровождения

• уверенные знания микросервисной архитектуры ПО и межсистемного взаимодействия

• опыт работы с Web приложениями в роли системного аналитика

• опыт разработки документации по веб-приложению: описание интерфейса, интеграционных взаимодействий, сценариев тестирования и т.д.

• умение грамотно излагать свои мысли в устной и письменной форме, хорошие коммуникативные навыки

• опыт проектирования клиент-серверного и интеграционного взаимодействия – REST/JSON, Kafka либо другие брокеры сообщений

• подготовка требований в виде спецификации OpenApi 3.x

• понимание принципов методологий разработки

• опыт работы с Jira, Confluence, Postman/insomina

Будет преимуществом:

• опыт проектирования высоконагруженных распределенных решений

• опыт работы с инструментами разработки Intellij IDEA

• знание смежных проф. областей (UI/UX, Data Science, поведенческая аналитика и т.д.)

• умение использовать AI агентов.

• гибридный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (первое время полный офис)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

В команду дивизиона Авто ищем владельца продукта.

• управлять бизнес и продуктовыми метриками продуктов Автоиндустрии: GMV, unit-экономика, активные пользователи, воронки, retention, CSI

• достигать плановых финансовых показателей по продукту

• создавать и развивать лучшие пользовательские сценарии в цифровых каналах (приложение и вэб)

• изучать последние тенденции как в российской, так и мировой, практике и внедрять самые эффективные, доходные и прорывные инновации в свои продукты

• искать способы повышения эффективности, доходности и точек роста существующих продуктов и внедрять изменения

• сотрудничать с внутренней и внешней командой разработки, расставлять приоритеты, выявлять и оценивать риски, предлагая решения по их минимизации, мотивировать команду

• инициировать запуск новых фичей, продуктов и сервисов, направленных на рост выручки и клиентской активности.

• опыт работы в роли Product Owner (web/app) от 3-х лет в финтехе/банках/e-commerce/ИТ

• опыт создания и развития продуктов и сервисов в вэб и мобайл с большим количеством пользователей, которые приносили измеримый результат для бизнеса

• свободное владение продуктовыми метриками, опыт работы с большими объемами данных и построения воронок по продукту, умение опираться на данные и метрики при принятии решений

• умение выстраивать процессы взаимодействия как внутри команды, так и с внешними партнерами и командами.

• комфортный современный офис на Кутузовском, 32

• возможность самореализации, видеть результаты своих трудов

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративные мероприятия.

Наша команда занимается разработкой платформы по запросу и автоматизированному формированию пакета справок для юридических лиц. Стек: готовые микросервисы на бэке, фронтенд-решения для клиентского портала и рабочего места сотрудника поддержки.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Чем предстоит заниматься:

• уточнением требований у заказчика, выявлением бизнес-требований
• проработкой детальной архитектуры сервисов модуля и составлением ТЗ для разработчиков
• разработкой сценариев исполнения бизнес-сервисов
• формированием и согласованием структуры входящих/исходящих параметров сервисов (JSON/Protobuf)
• разработкой требований к интерфейсу для пользователей Банка
• участием в приемо-сдаточных испытаниях готового продукта заказчику.

Мы ожидаем, что вы:

• имеете опыт выявления, фиксации, согласование бизнес и функциональных требований в проектах разработки и/или внедрения информационных систем
• знаете принципы ООП
• имеете знания методологии моделирования в нотациях BPMN, UML
• знаете интеграционные технологии REST, gRPC, JMS/kafka.

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис (СЖМ, Центр на выбор)
• гибридный формат работы
• оформление на декретную ставку
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда АС Завершения расчетов, строим высоконагруженную систему (обработка до 600 млн транзакций в день), которая помогает бизнесу вести учет карточных операций и операций устройств самообслуживания.

• общение с внутренним заказчиком и постановка задачи разработчику

• сбор требований с экспертов предметной области

• разработка сценариев использования

• участие в моделировании архитектуры программного обеспечения

• согласование тестовых сценариев

• разработка и поддержание документации по системе.

• опыт работы системным аналитиком от 3 лет

• опыт работы с микросервисами

• опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, Rabbit, etc)

• опыт работы с нагруженными реляционными БД (структура данных, индексы, ключи, партиции)

• знание и опыт работы с методологией Agile

• опыт анализа поверхностных бизнес-требований

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• комфортный современный офис рядом с м.Кожуховская (г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

О проекте:

AC CF — ключевая система Сбербанка для полного цикла работы с финансовыми моделями денежных потоков (cashflow) крупного бизнеса: от создания и мониторинга до стресс-тестирования.

Вы будете работать на стыке финансов, риск-менеджмента и передовых Data Science-технологий.

• сбор, формализация и согласование требований от бизнес-подразделений банка (финансы, риски), а также внешних стейкхолдеров (ЦБ РФ, аудиторы)

• самостоятельная работа с данными: написание сложных SQL-запросов, обработка массивов на Python для финансового анализа и построения cashflow-моделей

• описание процессов в нотациях BPMN/UML, подготовка технических заданий для команд разработки на интеграцию данных и доработку функционала

• контроль качества данных (Data Quality): проверка типов, корректности агрегаций и логической целостности между источниками

• применение AI/LLM для исследований, продвинутой аналитики, поиска аномалий в финансовых операциях и прототипирования нового функционала

• валидация моделей через стресс-тестирование и анализ чувствительности к изменениям макроэкономических факторов

• разработка и поддержка метрик продукта, регулярная отчетность по эффективности внедряемых изменений для руководства.

• глубокое понимание финансовой отчетности (РСБУ/МСФО) и банковских продуктов: кредитование, ковенанты, управление ликвидностью, расчет EBITDA/CAPEX/OPEX

• владение SQL (оконные функции, сложные джойны) и Python (библиотеки Pandas/NumPy) для самостоятельного анализа больших объемов финансовых данных

• опыт описания бизнес-процессов (BPMN/UML), написания User Stories/Use Cases и работы в Jira/Confluence при подготовке ТЗ

• навык перевода сложного технического языка на язык бизнеса и умение вести переговоры со стейкхолдерами любого уровня — от линейных аналитиков до топ-менеджмента

• понимание принципов управления проектными и технологическими рисками, опыт взаимодействия с регуляторами (ЦБ РФ)

• проактивность в поиске решений системных проблем и готовность брать ответственность за результат в условиях неопределенности

Будет преимуществом:

• опыт финансирования строительства жилой недвижимости или применения LLM для автоматического анализа транзакций

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

• офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития

• спортзал и зоны отдыха

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.