Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

В Центре Робототехники Сбера мы строим антропоморфного робота общего назначения. Наш робот вышел из стадии первых демонстраций — и мы переходим к надёжной автономной работе в реальных задачах. Для этого нужен инженер, который одинаково уверенно чувствует себя в железе, в алгоритмах и в коде: интегрирует наработки исследовательских команд, реализует недостающие алгоритмы и собирает из этого стабильно работающий продукт.

Это кросс-функциональная роль на стыке команд локомоции, манипуляции, навигации и нижнего уровня (HAL). Вы будете тем человеком, через которого проходит интеграция: от обученной RL-политики в симуляторе до стабильно работающего контроллера на реальном роботе.

Ключевые технологии:

C++17, Python, ROS2, DDS (CycloneDDS/FastDDS), MuJoCo, PyTorch/ONNX, Docker, Helm, GitLab CI.

• разрабатывать и поддерживать middleware-инфраструктуру управления роботом на базе ROS2 (C++17, Python)

• интегрировать RL/WBC (Whole Body Control) - политики локомоции в production: загрузка моделей (ONNX, TorchScript), inference в real-time, переключение режимов на лету

• разрабатывать систему безопасности: отказоустойчивость и корректные реакции на сбои на уровне поведения WBC

• обеспечивать сквозную интеграцию между командами: принимать результаты исследований (locomotion, manipulation/VLA, navigation) и доводить их до стабильной работы на железе

• проектировать архитектуру программного стека: конфигурация, state management, диагностика, inter-process communication через DDS

• отлаживать и тестировать ПО на реальном роботе — находить и устранять расхождения между симуляцией и железом

• поддерживать инфраструктуру развёртывания: Docker, Helm, CI/CD, контейнеризация ROS2-компонентов.

• уверенное владение C++ (17+) и Python

• опыт разработки ПО для систем реального времени или робототехники

• понимание архитектуры ROS2: nodes, topics, services, lifecycle, QoS

• уверенное знание линейной алгебры

• умение читать и интегрировать чужой исследовательский код — превращать прототип в production

• опыт работы с Linux, Git, Docker на уровне повседневного инструмента

• способность самостоятельно разбираться в незнакомых системах и находить корневые причины проблем

• желание брать ответственность за то, что политика работает на роботе, а не только в симуляторе

• умение декомпозировать неформализованную задачу в конкретные шаги.

Будет плюсом:

• опыт деплоя ML-моделей (PyTorch, ONNX Runtime) в real-time системы

• знание DDS (CycloneDDS, FastDDS) и настройки middleware

• опыт работы с симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim)

• понимание основ теории управления, кинематики, динамики шагающих роботов

• опыт с Helm, Kubernetes, CI/CD для робототехнических систем

• опыт отладки на реальном оборудовании

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

• комфортный современный офис г. Москва, МЦК ЗИЛ

• формат работы - лаборатория робототехники

• 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 вакансий уровня Junior)

• 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.

Центр корпоративных риск-решений развивает интеллектуальных агентов и ML-модели для автоматизации внутренних процессов, сокращения ручных операций и повышения качества принимаемых решений.

Мы ищем Senior-разработчика, который будет отвечать за полный цикл создания решений: от проверки гипотезы и разработки MVP до внедрения в промышленную эксплуатацию.

Основной фокус позиции: 80% времени — AI-агенты и решения на базе LLM; 20% времени — классические ML-модели, преимущественно для табличных данных.

• разрабатывать AI-агентов: от архитектуры и MVP до промышленной эксплуатации

• создавать RAG-системы, включая подготовку данных, гибридный поиск и реранжирование

• интегрировать агентов с внутренними системами, API, базами данных и брокерами сообщений

• разрабатывать серверную часть решений и обеспечивать её надёжность и масштабируемость

• создавать инструменты оценки, мониторинга и трассировки AI-агентов

• разрабатывать классические ML-модели, в том числе модели градиентного бустинга

• проводить эксперименты, проверять гипотезы и оценивать качество решений

• участвовать в развитии общей инфраструктуры для AI- и ML-решений.

• уверенное владение Python, включая асинхронное программирование

• опыт промышленной разработки AI-агентов и решений на базе LLM

• опыт создания RAG-систем: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск и реранжирование

• опыт backend-разработки и интеграции систем через API

• опыт работы с базами данных, SQL и брокерами сообщений

• опыт обработки данных с использованием pandas, PySpark или Spark

• опыт разработки классических ML-моделей, включая градиентный бустинг, подготовку признаков и валидацию

• кмение формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и доводить решения до промышленной эксплуатации

• высшее техническое или физико-математическое образование.

Будет преимуществом

• опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами

• опыт оценки, мониторинга и трассировки AI-агентов.

• комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект

• годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• регулярные митапы и развитое DS-community

• 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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В Департамент Корпоративной архитектуры в agile-команду МЕТА ищем специалиста группы тиража для организации внедрения новых фичей продукта и изменений методологии проектирования детальной архитектуры.

МЕТА - флагманский продукт Департамента Корпоративной архитектуры. МЕТА дает возможность на детальном уровне спроектировать архитектуру автоматизированных систем, описать и согласовать взаимодействия между ними, а также открыть необходимые сетевые доступы. Команда МЕТА активно внедряет AI для сокращения T2M, снижения количества ручных действия и автоматизации сопровождения пользователей. MAU продукта - 14 тыс.

• Организация и управления тиражами/пилотами новых фичей продукта и изменениями в методологии процесса детального проектирования архитектуры АС

• Консультирование пользователей по процессу проектирования детальной архитекторы АС в системе МЕТА и методологии проектирования

• Вторая линия поддержки пользователей (разбор сложных кейсов, методологическая и технологическая поддержка запросов архитекторов АС по работе в МЕТА)

• Организация и проведение митапов с пользователями

• Обработка обратной связи и идей от пользователей

• Формирование списка необходимых дополнений в обучающий курс по МЕТА и взаимодействие с коллегами из Корпоративного университета, формирование спецификаций для реализации онбординга новых архитекторов в инструмент и методологию детального проектирования

• Актуализация CookBook проектирования детальной архитектуры, координация работ по учету в кукбуке технологического описания принципов работы архитектора АС в инструменте (МЕТА) с коллегами из смежных change-команд

• Формирование и внедрение идей по оптимизации работы команды, в частности, связанных с внедрением AI в процессы сопровождения пользователей

• Основные критерии успеха: рост CSI продукта МЕТА, снижение кол-ва жалоб и эскалаций, рост доли автоматизации в процессах клиентской поддержки.

• Понимание архитектуры ПО и принципов разработки (Agile, Scrum)

• Навыки написания технической документации (Бизнес-требования, Технические задания, Инструкции пользователя)

• Понимание принципов проектирования AI-агентов и подхода Spec-Driven Development (SDD). Практический опыт в подготовке спецификаций с использованием LLM будет преимуществом

• Знакомство с методологией TOGAF

• Опыт работы с продуктами Atlassian: Confluence, Jira

• Коммуникативные навыки (активное слушание, задавание правильных вопросов, ясное изложение мыслей, презентационные навыки)

• Аналитическое и системное мышление, критическое мышление

• Умение работать в условиях недостатка информации, адаптироваться к изменениям, проактивность

• Опыт командного взаимодействия и работы в agile-команде

• Опыт консультирования пользователей и работы на 2-ой линии поддержки

• Опыт организации и проведения дистанционных митапов с кол-вом участников до 500 человек

• Наличие опыта работы в АС МЕТА будет преимуществом.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• Гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов

• Большой спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• Программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Отдел карьерного развития и обучения

• Организация внутреннего и внешнего обучения сотрудников и партнеров компании.

• Проведение тренингов очно и онлайн для специалистов и руководителей по развитию Soft-навыков (в т.ч. продажи и коммуникации, управленческие навыки).

• Проведение развивающих мероприятий разных форматов (воркшопы, фасилитации, мастер-классы, мозговые штурмы, деловые игры).

• Организация пред-тренингового и\или пост-тренингового сопровождения сотрудников.

• Управление результатом обучающих мероприятий (мониторинг развития навыка).

• Организацией наполнения групп для обучения.

• Создание, актуализация программ обучения под задачи бизнеса.

• Взаимодействие с руководителями\ ключевыми сотрудниками функциональных блоков.

• Выполнение установленных КПЭ.

• Знание методологии проведения обучающих мероприятий.

• Навыки проведения учебных мероприятий различных форматов.

• Знание методологии и навыки разработки учебных мероприятий.

• Знания и навыки ведения обучающих мероприятий.

• Владение инструментами наставничества.

• Умение принимать нетиповые решения.

• Клиентоориентированность.

• Официальное трудоустройство по ТК РФ.

• График работы 5/2 с 9 до 18:00, офис.

• Адрес: ул. Евдокимова 37.

• Отсутствие строгого дресс-кода.

• Корпоративная программа ДМС для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких (включает стоматологию, обследования, лечение заболеваний и т.д.), страхование жизни, посещение санатория в Крыму одному или с семьей и корпоративный спортзал.

• Корпоративное обучение за счет компании.

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

• Корпоративные мероприятия: Новый год, командные выезды, участие в интеллектуальных играх. Еще мы помним о Ваших детях и дарим подарки на новый год.

• Корпоративная пенсионная программа.

Наша команда занимается разработкой витрин данных в области управления рисками.

Мы команда профессионалов.

Мы доверяем друг другу и совместно достигаем намеченных результатов.

Мы осваиваем новые технологии и повышаем надёжность и качество нашего продукта.

Мы ценим доброжелательность и ответственность.

Ты можешь добиться успеха вместе с нами.

• анализ поступивших бизнес-требований к витринам данных

• общение с заказчиком по бизнес-требованиям

• построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных

• сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику

• разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу

• тестирование разработанного решения

• подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ

• сопровождение внедренного решения (3лс).

• опыт работы в роли системного аналитика/разработчика витрин данных от года

• понимание процесса разработки витрин данных с нуля

• опыт разработки технической документации приветствуется

• хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов, опыт работы с ClickHouse

• понимание принципов проектирования реляционных БД

• понимание методологии проектирования витрин данных (ETL).

Будет плюсом:

• опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala);

• опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst;

• знание и умение работы с wiki-системой Confluence, трекинговыми системами (Jira, Redmine и т.д.);

• знание банковской предметной области

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

• офис рядом со станцией метро Кутузовская или Даниловская Мануфактура, метро Тульская

• график работы 5/2 с 9.00 до 18.00

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Центр аналитики — корпоративное SPA-приложение для топ-менеджеров Сбера, которое объединяет AI-ассистента, работу с метриками и их паспортами, конструктор аналитических отчётов, визуализацию целей и управленческие дашборды.

• разработка и согласование с проектной командой ТЗ и функциональных спецификаций

• разработка проектной и сопроводительной документации

• проработка API интеграционных взаимодействий с внешними системами

• моделирование базы данных (er-диаграмма)

• взаимодействие с тестировщиком по подготовке сценариев тестирования дорабатываемых или новых функций продукта

• участие в приемо-сдаточных испытаниях, в устранении сбоев, связанных с поставкой и распространением данных

• консультации разработчиков, тестировщиков, заказчиков по вопросам, возникающим в процессе разработки и тестирования.

• опыт проведения обследований, сбора, формализации и анализа требований для разработки трактов данных

• опыт разработки детальных функциональных и технических спецификаций

• опыт описания интеграционных взаимодействий (SOAP/REST API, Kafka, MQ) с обоснованием выбора варианта для каждого конкретного случая

• знание SQL и основ реляционных баз данных

• знание нотаций графического моделирования (UML, BPMN и др.)

• знание форматов описания данных - JSON, YAML, XML

• понимание принципов гибкой разработки (Agile,Scrum), базовые знания программирования.

Будет плюсом

• практический опыт использования AI-инструментов для решения аналитических задач как большой плюс

• знакомство со swagger, curl, postman.

• 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

• 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.

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

• Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

• Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

• Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

• RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

• Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

• Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

• Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

• Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

• Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

• Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

• Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

• Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

• Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

• Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

• Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

• Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

• Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

• Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

• Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

• Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

• Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

• Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

• Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

• Английский язык: (Upper-Intermediate+).

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

• ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

• end-to-end разработка компонентов
• прототипирование агентов
• интеграция ML-моделей в приложение
• техническая поддержка
• быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

• образование высшее
• опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
• уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
• глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
• сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
• практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
• понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе
• опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
• опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
• знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

• офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты
• 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления.

Наша ключевая задача: исследовать и рассказывать, что происходит и будет происходить с человеком, как эти изменения переложить в продукт, коммуникации, HR-процессы, чтобы они стали лучше.

Работа в Лаборатории – это возможность прикоснуться практически к любому бизнес-подразделению экосистемы Сбера, к большим данным Сбера, к клиентской базе более 100 млн человек.

Мы ищем сильного старшего руководителя проектов в команду аналитических исследований с фокусом на AI, Data-Science, исследования на базе больших данных.

Важно: вы лично должны интересоваться темой человека, психологии, AI, трендвотчинга. Вам предстоит много с этим работать. Также мы ожидаем продуктово-предпринимательский подход - вы хорошо должны обнаруживать и формулировать ценность для клиента, что мы делаем и зачем.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, 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 вам предстоит заниматься:

• в целом – отвечать за ваш портфель проектов, его качество, развитие и людей, задействованных в нем
• в частности: управлять проектами на стыке data-science и поведенческих исследований
• взаимодействовать с командой штатных исследователей, а также привлекать специалистов с рынка
• работать с большим уровнем неопределенности – часто к нам приходят с абстрактной идеей и нам понять реальную проблему, способ ее исследовать и имплементировать результаты в бизнес-процесс
• создавать интеллектуальную ценность и инсайты для бизнеса – от нас ждут disrupt, чтобы мы удивляли руководство тем, что находим и как превращаем это в преимущество для бизнеса
• развивать культуру, процессы, искать точки роста
• много взаимодействовать с клиентами, управлять ожиданиями, предлагать идеи и проекты.

Наши ожидания от вас:

• опыт от 5ти лет в роли старшего проджект / продакт менеджера: делали исследования аудитории, кастдевили, строили гипотезы, работали с ИИ, увлеклись психологией и хотите заниматься нестандартными нелинейными проектами и хотите перейти от run-деятельности в change / disrupt
• исследовательский опыт – custdev, анализ данных, формирование гипотез
• вы - автономный сильный управленец с опытом управления сложными мультидисциплинарными проектами и командами
• вы не просто умеете качественно выполнять поставленные задачи, превосходя ожидания, вы также умеете их создавать – общаться с бизнесом, находить боли, придумывать с ними проекты и развивать портфель клиентов
• вам не требуется четкое ТЗ и турбулентность в процессе работы вас не пугает
• понимание принципов работы с IT-командами (data-science / programming): постановка задач, сроки реализации, особенности коммуникации
• опыт управления командами от 4 человек в прямом подчинении
• опыт, евангелизм и глубокий интерес к работе с ИИ – вы активно используете все ведущие LLM для разных задач, вы “навайбкодили” хотя бы одно приложение в курсоре или подобных сервисах, вы работали с агентными системами (n8n и др.)
• большой уровень собственной энергии и мотивации: мы не будем “ставить задачи”, “четкое ТЗ” и ждать результата по нему, т.к. это для middle-уровня
• понимание принципов продуктовой и исследовательской аналитики, статистики, A/B-тестирования: вы должны разбираться в метриках, понимать что такое стат.значимость и как проводить эксперименты
• понимание принципов работы discovery-проектов: как формулировать исследовательскую задачу, как работают исследовательские методы (качественные, количественные, аналитические), как правильно формулировать гипотезы и проверить их
• сильные soft-skills: умение формулировать мысли понятно для разных аудиторий от С-level до исследователя-психолога, эмпатия, адекватная экстраверсия

Будет плюсом:

• знание SQL, Python и BI-инструментов (DataLens, Tableau и др.)
• опыт работы в технологических, мультидисциплинарных или международных командах
• знакомство с работами научного руководителя Курпатова А.В. (книги, youtube)

Условия:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19, возможен гибрид (1-2 дня в неделю вне офиса)
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы сопровождаем интеграционный модуль высококритичной АС Токенизатор Интеграционный модуль. Основная цель проекта заключается в обеспечении связи между различными компонентами процессинга и реализации функций токенизации номеров банковских карт.

• проведение плановых работ в контуре системы - обновление компонентов, устранение уязвимостей

• подготовка инфраструктуры и внедрение новых приложений

• анализ прикладных мониторингов, трендов утилизации компонент системы и оборудования

• приоритетное реагирование на сбои в работе системы, устранение влияния и контроль восстановления

• проработка мероприятий по повышению надежности совместно с экспертами разработки

• автоматизация рутины, снижение нагрузки и рисков ручной работы

• построение качественного мониторинга компонент в своей зоне ответственности

• желание развиваться в сфере администрирования высоконагруженных систем.

• знание принципов SRE и применение практик обеспечения надежности в работе

• уверенная работа в консоли ОС Linux, скрипты в ежедневной работе

• понимание принципов ITIL/ITSM

• общее понимание специфики работы java-приложений; навыки настройки JVM, снятия дампов, анализа логов будут преимуществом

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

Приветствуются знания:

• распределенная БД Apache Ignitе

• реляционные БД Oracle/Postgres

• кластер Kafka/Zookeeper

• контейнеры Kubernetes, Openshift

• сертификаты, ЭЦП, создание защищенных соединений

• системы мониторинга: Grafana, VictoriaMetrics, Prometheus

• инструменты DevOps: Ansible, Jenkins, Git

• автоматизация на Bash/Go/Python.

• работа в офисе г Хабаровска, Краснореченская 111В

• график работы 5/2 с 9.00 до 18.00

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Управление Модельных Рисков - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели.

Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах.

Мы ищем DS/Quant с экспертизой на стыке финансовой математики, торговых алгоритмов и ML для работы в напралении Модельного Риска Торговой Книги. Вы будете выступать ключевым звеном контроля качества моделей и агентов, используемых в оценке рисков и ценообразовании финансовых инструментов.

Обязанности

• оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, в том числе: торговые алгоритмы, оценка эластичности по цене, кластеризация клиентов и т.д.
• проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE)
• анализ корректности математических предпосылок, устойчивости моделей и их соответствия бизнес-требованиям и рыночным условиям
• оценка и контроль рисков агентов, работающих в торговых алгоритмах, процессах прайсинга финансовых инструментов и оценки рыночных рисков
• создание инструментов для автоматизации процессов мониторинга моделей и агентов с использованием Python
• подготовка аналитических заключений по результатам валидации, формирование рекомендаций по доработке моделей
• презентация результатов работы, аргументация выводов и защита предложенных решений перед разработчиками моделей, риск-менеджментом и бизнес-заказчиками.

Будет плюсом:

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

Требования

• знание теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов
• опыт работы на стороне разработки или валидации ClassicML моделей
• уверенные навыки программирования на Python, опыт разработки структурированного и поддерживаемого кода
• знание базовых принципов построения моделей прайсинга производных финансовых инструментов
• опыт работы с количественными моделями в финансах или смежных областях будет преимуществом
• участие в летних школах или курсах: Vega, ЦМФ – также является преимуществом.

Условия

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Проект «Фокус» - это мобильное рабочее место для клиентской вертикали малого бизнеса Сбера. Что у нас есть: работа с данными клиента, планирование встреч, процесс продаж, оформление продуктов и другие полезные функции. Еще у нас есть Фокус.Чаты, с помощью которых менеджеры могут получать консультации по разным экспертизам и общаться с клиентом текстом.

«Фокус» – веб-приложение для планшетов, охват – до 7 тыс пользователей по всей России. Пишем фронт на ReactWeb, Typescript, бэк на java, всё это в рамках целевых технологических платформ Сбера, никаких легаси.

На проекте 10 команд (штаб, платформа, 6 фичекоманд, дизайн и поддержка), примерно 90 чел. Работаем на скрам и канбан фреймворках, практикуем agile-церемонии.

Обязанности

• участвовать во всех этапах жизненного цикла проекта
• работа в команде с другими разработчиками, аналитиками и тестировщиками
• анализировать и оптимизировать производительность приложения
• решать проблемы, возникающие в процессе разработки
• разрабатывать новый и поддерживать существующий функционал
• реализовывать пользовательские истории
• разрабатывать интеграции со смежными системами.

Требования

• опыт Java разработки от 2 лет
• опыт работы с Spring Framework (SpringBoot)
• опыт проектирования и работы с PostgreSQL
• опыт работы с Kafka
• опыт работы с maven, git
• знание паттернов проектирования и архитектурных решений
• высокий уровень ответственности и самоорганизации
• навыки работы с генеративными AI-моделями.

Будет здорово, если вы:

• имеете опыт работы с OpenShift или аналогами
• имеете опыт работы с Ignite
• имеете опыт принятия архитектурных решений
• имеете широкий технический кругозор
• имеете опыт работы с Maven, Jenkins, Jira, Bitbucket
• имеете опыт создания AI-агентов и использования их в работе
• имеете опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

• комфортный современный офис рядом с метро Кутузовский
• гибридный график работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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
• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Центр Исследований занимается созданием SoTA технологий искусственного интеллекта для анализа финансовых данных и их применения для AI-трансформации Блока Риски. Наша задача разработать и обучить мультимодальную reasoning модель, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов для улучшения качества решений банковских задач.

• проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов
• обучать большую мультимодальную LLM (текст + цифровые следы клиентов)
• применять RL подходы для улучшения reasoning способностей модели
• выполнять валидацию на современных бенчмарках разработанного решения с точки зрения точности и корректности рассуждений
• оценивать решения на real-world данных.

Железо и данные:

• выделенный кластер 500+ GPU A100 80GB

• Spark/Hadoop для работы с Big Data

• доступ ко всем банковским данным, необходимым для построения решения.

• опыт работы от 3-х лет

• глубокие знания ML/DL (трансформеры, большие языковые модели)

• уверенный опыт обучения LLM моделей

• уверенные знания Python: torch, transformers, peft

• Английский B2+.

Будет плюсом:

• опыт работы с мультимодальными моделями

• знание методов RL для LLM (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO)

• опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism)

• публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A-A*)

• общее понимание современных ИИ-инструментов и их возможностей.

• комфортный современный офис м. Кутузовский пр. или м. Волгоградский проспект

• формат работы - офис

• ежегодный пересмотр зарплаты и 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 вакансий уровня Junior)

• 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.

Команда развития внутренних технологических продуктов ищет Backend-разработчика с сильным профилем в обработке данных, исследовательской аналитике и построении AI-агентов. Будем исследовать данные о продуктах и продуктовых командах, формировать и проверять аналитические гипотезы, а также разрабатывать backend сервисы и AI-агентов, которые дают продуктовым командам и руководству верифицированную аналитику для принятия решений по развитию и балансировке портфеля инициатив.

• проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python) для доступа продуктовых команд и руководителей к аналитике и агентным ответам с цитированием источников

• строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — оркестрация LLM-агентов, интеграция через MCP servers, RAG поверх knowledge graph

• собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы), строить ETL/ELT-пайплайны на Python, в том числе потоковые данные через Kafka

• готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами

• разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, Jenkins(CI/CD)

• взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы

• готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов.

• от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production; опыт построения агентных систем — обязателен

• умение работать с неполными и слабоструктурированными данными, оценивать их качество и ограничения и выбирать корректный способ анализа

• Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах

• SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами

• Python, FastAPI, промпт-инжиниринг, LangChain, LangGraph, MCP servers

• опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных(Qdrant)

• Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень.

Будет плюсом:

• базовое понимание жизненного цикла ML-модели (данные → обучение → оценка → внедрение), опыт с MLflow, Apache Airflow.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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.

Наша команда занимается созданием и развитием продукта «Нецелевой кредит под залог недвижимости». Сейчас находимся в поиске Senior Системного аналитика для усиления экспертизы нашей команды.

Обязанности

• сбор, описание и согласование функциональных и нефункциональных требований к АС
• участие в моделировании архитектуры программного обеспечения
• проектирование бизнес-процессов совместно со смежными подразделениями
• детальное проектирование интеграций со смежными сервисами (включая API)
• участие в контроле корректности реализации описанных решений
• организация и проведение приёмо-сдаточных испытаний
• разработка и поддержание документации по разрабатываемым системам
• участие в разборе инцидентов ПРОМа и обращений клиентов (3 линия поддержки)

Требования

• опыт работы на позиции системного аналитика / архитектора в ИТ-компании или финансовой организации — от 3 лет
• опыт разработки функциональных и бизнес-требований, проектной документации
• знание типовых веб-технологий: REST, HTTP/HTTPS; форматов данных: XML, JSON, XSD; нотаций UML, BPMN
• опыт построения интеграций между автоматизированными системами
• умение лаконично формулировать мысли устно и письменно
• умение работать в команде, опыт взаимодействия с владельцами продуктов, разработчиками, тестировщиками, аналитиками смежных систем
• опыт разработки AI-агентов
• понимание принципов работы с LLM (на проекте используется GigaChat) и опыт интеграции с ними по API, умение писать системные инструкции промпты для LLM
• понимание жизненного цикла ML-моделей в production: интеграция через MLflow / BentoML / Triton, версионирование моделей, health check’и
• коммуникабельность, ответственность, инициативность

Будет плюсом

• опыт работы с LLM через API (GPT и аналоги), умение писать системные промпты
• знакомство с подходами spec-driven development (SDD)

Мы готовы предложить:

• гибридный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких.

Команда развития внутренних технологических продуктов ищет Backend-разработчика с сильным профилем в обработке данных, исследовательской аналитике и построении AI-агентов. Будем исследовать данные о продуктах и продуктовых командах, формировать и проверять аналитические гипотезы, а также разрабатывать backend сервисы и AI-агентов, которые дают продуктовым командам и руководству верифицированную аналитику для принятия решений по развитию и балансировке портфеля инициатив.

Обязанности

• проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python) для доступа продуктовых команд и руководителей к аналитике и агентным ответам с цитированием источников
• строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — оркестрация LLM-агентов, интеграция через MCP servers, RAG поверх knowledge graph
• собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы), строить ETL/ELT-пайплайны на Python, в том числе потоковые данные через Kafka
• готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами
• разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, Jenkins(CI/CD)
• взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы
• готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов.

Требования

• от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production; опыт построения агентных систем — обязателен
• умение работать с неполными и слабоструктурированными данными, оценивать их качество и ограничения и выбирать корректный способ анализа
• Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах
• SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами
• Python, FastAPI, промпт-инжиниринг, LangChain, LangGraph, MCP servers
• опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных(Qdrant)
• Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень.

Будет плюсом:

• базовое понимание жизненного цикла ML-модели (данные → обучение → оценка → внедрение), опыт с MLflow, Apache Airflow.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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.

Разрабатывается новая система для автоматизации закупок Банка на Java и web, с использованием AI. Система представляет собой разработку инновационного программного решения, призванного оптимизировать и упростить процесс закупок в банковской сфере. Ключевой особенностью проекта является использование LLM, для автоматизации различных этапов закупочного процесса. Система будет поддерживать автоматическую генерацию документов и интеграцию с существующими банковскими и внешними системами.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, 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!

• разработка и согласование функциональных и нефункциональных требований к системе

• подготовка технических заданий, user stories, sequence диаграмм и прототипов интерфейсов

• участие в оценке трудозатрат и сроков реализации функциональности

• участие в декомпозиции задач для команды разработки

• активное участие в процессе разработки - тестирование, приемка функциональности, обучение пользователей

• сопровождение системы после ввода в промышленную эксплуатацию - сбор обратной связи, предложений по развитию.

• общее представление о процессах разработки ПО, жизненного цикла проектов, гибких методологий (Agile, Scrum)

• навыки проектирования архитектуры систем, баз данных, интеграционных взаимодействий

• базовые навыки SQL (SELECT, JOIN)

• знание методов интеграций, форматов и стандартов (REST, SOAP)

• понимание транспортных протоколов (HTTP, HTTPS)

• понимание взаимодействие через Kafka, MQ будет преимуществом

• умение описывать взаимодействия (UML)

• базовое понимание основ микросервисной архитектуры и облачных технологий (OpenShift, Kubernetes)

• знание основ тестирования и управления дефектами

• опыт формирования функциональных и нефункциональных требований

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

• комфортный современный офис в Санкт-Петербурге

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Ищем DevOps-инженера для поддержки двух ключевых продуктов экосистемы: платформы SberUnity (10K+ пользователей) и крупнейших в России бесплатных образовательных акселераторов для школьников и студентов (50K+ участников). На платформе SberUnity вы будете обеспечивать бесперебойную работу инфраструктуры на Kubernetes, автоматизировать CI/CD пайплайны микросервисов и гарантировать доступность сервиса во время высокой нагрузки, чтобы стартапы могли безопасно презентовать свои продукты инвесторам. В рамках школьных и студенческих акселераторов предстоит поддерживать высоконагруженные образовательные порталы, где выпускники с 2021 года привлекли более 620 млн рублей инвестиций и заключили 75 пилотных контрактов с ведущими корпорациями страны. Ваша ключевая задача — создать единую надежную инфраструктуру, которая обеспечит стабильный запуск пилотов, привлечение капитала и непрерывное обучение десятков тысяч молодых предпринимателей по всей стране.

·      обеспечивать построение и стандартизацию конвейеров CI/CD под различные архитектурные решения команд

·      проводить работу с дефектами и инцидентами для устранения технологических проблем

·      исследовать новые инструменты и подходы в части применяемых DevOps инженерных практик автоматизации CI/CD

·      осуществлять работу с CI Tools: Jenkins

·      осуществлять написание кода, выявление и устранение ошибок

·      осуществлять написание документации по построение конвейеров от коммита до продуктовой среды

·      проводить оценку трудоемкости проектов и распределение задач на разработку

·      обеспечивать бесперебойную работу инфраструктуры (Kubernetes, CI/CD)

• скриптовые языки и Linux: уверенное владение Bash и Groovy, администрирование Linux (управление пользователями, правами доступа, процессами) и оптимизация серверов под веб-приложения

• микросервисы и оркестрация: понимание принципов взаимодействия сервисов, диагностика неисправностей в распределенной системе, а также настройка Kubernetes (деплойменты, сервисы, Ingress)

• CI/CD пайплайны: практический опыт настройки сборок и развертывания в Jenkins или GitLab CI с интеграцией автоматического тестирования по принципам GitFlow/GitHub Flow

• контейнеризация: создание Docker-образов, работа с Docker Compose и деплой микросервисных приложений в кластер Kubernetes

• мониторинг и логирование: настройка систем сбора метрик Prometheus, Grafana и Zabbix, анализ логов через ELK Stack для диагностики производительности

• сетевая инфраструктура и безопасность: настройка Nginx и Apache (включая балансировку нагрузки), брокеров сообщений Kafka/RabbitMQ, брандмауэров, VPN, SSL/TLS (Let's Encrypt) и управление реляционными БД (PostgreSQL — репликация, резервное копирование и восстановление)

• оптимизация инфраструктуры: кэширование данных, тюнинг времени ответа приложений и баз данных, масштабирование ресурсов под высокую нагрузку.

• полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)

• график 5/2, офис на м. Нагатинская/Верхние Котлы

• формат работы гибрид (на период испытательного срока - офис)

• достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия)

• ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников

• социальная поддержка сотрудников

• работа с лучшими практиками Agile и AI

• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;

• многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры.

Мы - команда, создающая комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты собственной разработки для:

• Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек)
• Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт
• Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений
• Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой

Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу:

• AI-решения для глубокого анализа данных

• Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы

• Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов

• Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов

• RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями

• Наш передовой технологический стек:

• Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL

• Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink

• Вackend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp)

• Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet

• AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant)

• QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure

• DevOps - Docker, Helm, Jenkins

• Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки

• Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence

• Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций

• Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных

• Участие в полном цикле разработки и внедрения

• Статус студента 3-5 курса, готовность выделять на стажировку минимум 30 часов в неделю в офисном формате

• Понимание жизненного цикла разработки ПО и роли системного аналитика в данном процессе

• Умение быстро погружаться в исследуемую область

• Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы

• Базовые знания SQL: понимание принципов реляционных баз данных, умение писать SQL-запросы различной сложности

• Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API

• Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать

• Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий

• Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды

Будет плюсом

• Опыт проектирования логической и физической моделей данных

• Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.)

• Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps

• Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka)

• Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j)

• Опыт проектирования логической и физической моделей данных

• Экспертизу на стыке больших данных, backend- и frontend- разработки, AI и безопасности, которую невозможно получить в типовых IT-проектах

• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды

• Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать

• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам

• Стабильную заработную плату и годовой бонус

• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом

Команда отвечает за внутренние инженерные инфраструктурные сервисы баз данных, работающие в инфраструктуре Сбера. По клику или через API поднимает сервис БД и настраиваем всю инфраструктуру вокруг него:железо: Baremetal, Virtual, k8s/OpenShift. Автоматизирует обслуживание сервиса: от рестарта сервера до апгрейда версии без даунтайма. Все также через UI или API. Двигаемся в сторону Managed Service.

• взаимодействие с заказчиком : интервью, выявление, проработка и согласование требований

• составление технических заданий

• разработка сценариев автоматизации

• формирование комплекта сопроводительной эксплуатационной документации

• участие в приемо-сдаточных испытаниях

• участие в третьей линии поддержки.

• опыт работы: не менее 3 лет в области системного анализа

• знание объекта автоматизации (Mongo/Redis)

• базовые знания SQL и опыт работы с нереляционными БД

• высшее техническое образование в сфере ИТ

• опыт работы с командой разработки в энтерпрайзе: Jira, Confluence, Kanban-доски

• опыт организации и проведения приемо-сдаточных испытаний

• знание английского языка на уровне понимания технической документации

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• комфортный офис БЦ «Южный Порт» (10 минут пешком от ст. м. Кожуховская),

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал, зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование семьи

• гибкий дисконт по ипотеке — всего ⅓ ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного пользования на трех близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы - финтех команда, разрабатывающая передовую брокерскую платформу. Мы выводим нашего брокера на новый уровень и создаем решения способные выдержать любую нагрузку и обеспечить доступность сервиса миллионам клиентов. Мы не поддерживаем legacy и полностью переосмысливаем все старые процессы.

Ищем:

Java разработчика, готового создавать крутые технологические решения. Необходимо будет писать красивый и эффективный код, разрабатывать архитектуру, писать unit-тесты. Высокий профессионализм, нацеленность на результат, самостоятельность, организованность и ответственность – такие черты очень потребуются.

Обязанности

• разработка и реализация
• написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Java 17-21
• реализация новых функциональных требований по задаче
• разработка REST API и микросервисов
• работа с базами данных (SQL-запросы, проектирование схем, оптимизация запросов)
• роддержка и рефакторинг
• написание unit-тестов (JUnit)
• участие в code review коллег
• участие в архитектурных обсуждениях
• ведение технической документации.

Требования

• от 3-х лет опыт в разработке высоконагруженных проектов, микросервисов
• опыт проектирования и разработки распределенных нагруженных систем, понимание принципов и идеологии EDA
• знание работы с Apache Kafka
• желательно опыт работы с Kafka Streams
• знание и опыт работы с Java 8+ а лучше Java 11+ (коллекции, stream, исключения, наследование и ООП)
• знание принципов и опыт работы с реляционными БД (Postgres)
• знание Spring Framework, Boot, Web
• опыт работы с форматами XML/JSON (желательно Protobuf)
• опыт написания Unit-тестов, функциональных тестов
• опыт работы с Git, Maven, Gradle
• знание и опыт работы с k8s/OpenShift
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Условия

• во время испытательного срока обязательна работа в офисе, после прохождения возможен смешанный формат занятости. (3 дня офис / 2 удаленка)
• офис: Технохаб на Уральской 1, есть корпоративная развозка, зоны отдыха, столовая
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• социальный пакет (ДМС, страхование от несчастных случаев, льготное кредитование, подключение родственников к полису)
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью использования до трех близких, скидки от партнеров
• материальная помощь при наступлении значимых событий в жизни;
• дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм)
• подарки и мероприятия для детей сотрудников. Оздоровительные программы для детей сотрудников.

Мы ищем аналитика данных с продуктовым мышлением, который любит данные, умеет находить в них смысл и готов влиять на развитие бизнеса в одном из ключевых направлений сегмента Микро и малый бизнес.

Обязанности

• формировать витрины данных под задачи команды
• автоматизировать процессы сбора и анализа данных
• участвовать в формировании регулярной отчетности по продуктам и бизнес-процессам
• проводить глубокий анализ данных по запросам сегмента (фронт-офис, маркетинг, продукт).

Требования

• высшее техническое образование (математика, информатика, физика)
• опыт работы дата аналитиком/дата инженером от 2 лет
• продвинутый уровень SQL (сложные JOIN, оконные функции, оптимизация запросов)
• ответственность, нацеленность на результат и умение работать в команде.

Будет плюсом

• опыт работы с большими данными (Big Data): Hadoop (HDFS, Hive) и PySpark
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• комфортный современный офис рядом с метро Кутузовский
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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
• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда Транзакционного банкинга B2C отвечает за сайты эквайринга и альтернативных платежных методов, лидогенерацию и конверсию на них, SEO/GEO продвижение.

Ищем Менеджера продуктового продвижения.

Чем предстоит заниматься:

• администрировать сайты
• продвигать сайты SEO/GEO
• собирать рекламные пакеты
• участвовать в маркетинговых проектах
• администрировать процесс согласования маркетинговых акций
• запускать распоряжения по акциям
• вести отчетность.

Мы ожидаем:

• опыт работы с SEO и GEO по сайтам от 2 лет
• опыт работы с Excel (сводные, формулы, ВПР)
• опыт взаимодействия с дизайнерами, разработкой
• понимание продуктовых и бизнес-метрик и воронок
• понимание веб-аналитики (Яндекс.Метрика).

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис на Кутузовском, 32 к.1
• офисный формат работы 5/2 9-18
• 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 работает над современными и актуальными продуктами "Переводов" на фронтальной системе (ЕФС) в банке. Внедряем микросервисные продукты на основе openshift. Результат нашей работы можно увидеть в короткие сроки в клиентском приложении. Наша команда состоит из разработчиков, аналитиков, тестировщиков и группы сопровождения. Команда работает по методологии Agile.

• оценивать трудоёмкость написания тестовых сценариев и тестирования

• анализировать требования, декомпозировать задачи бэклога и прорабатывать тест-кейсы

• тестировать программное обеспечение

• выстраивать оптимальный процесс работы команды тестирования на проекте

• работать с автоматизацией тестирования

• внедрять современные методы работы в тестирование ПО, такие как работа с ИИ и агентами

• работать с дефектами: анализировать, локализовывать, регистрировать, проверять устранение

• участвовать в приемо-сдаточных испытаниях;

• активно взаимодействовать со всеми участниками процесса

• запускать новые функции для миллионов пользователей.

• имеете опыт создания тестовой модели с нуля

• имеете опыт работы тестировщиком от 3 лет. Практический опыт функционального, интеграционного тестирования сервисных шин и процессов интеграции данных

• знаете основы теории тестирования и имеете опыт работы с тест-дизайном (опыт проектирования тестовой модели и создания набора тестовых случаев, обеспечивающих оптимальное тестовое покрытие приложения)

• знаете жизненный цикл разработки ПО

• умеете работать в системах проектного управления и базах знаний, таких как Confluence, Jira

• понимаете технологии и принципы работы приложений (клиент-серверная архитектура, REST-сервисы, GET- иPOST-запросы)

• имеете опыт работы с JSON, XML, XSD

• имеете опыт работы с Postman, Insomnia

• опыт тестирования веб и мобильных приложений. Понимание особенностей тестирования различных платформ

• внимательны, аккуратны, терпеливы, ответственны, имеете аналитический склад ума

• опыт настройки тестовых сред: установка прикладного программного обеспечения, конфигурирование

• знаете основы Java core

• имеете опыт написания и поддержки UI/API-автотестов на языке программирования Java

• работаете с Git

Будет плюсом:

• имеете опыт управления небольшой командой тестирования, внедрение оптимизации и улучшения процессов в работу команды

• работали по Agile

• имеете опыт работы в банковской сфере

• имеете опыт настройки CI/CD пайплайнов (GitLab CI, Jenkins) для прогона автотестов

• имеете опыт написания и построения заглушек

• имеете опыт внедрения ИИ-инструментов в процессы тестирования

• имеете инструментальное владение AI для анализа, генерации тестовых данные и автоматизации тестирования.

• офисный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (после исп. срока возможен гибрид)

• 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.