Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

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.

Сервис Всего Средств позволяет клиенту решить две основных финансовых задачи:

1. Получить подробную информацию об актуальной стоимости и составе своего портфеля в разрезе продуктов (вклады, брокерские счета, НСЖ и тд) и групп (карты, депозиты, инвестиции, пенсии)

2. Проанализировать доходность портфеля за последние 5 лет с гранулярностью год/квартал/месяц и получить информацию о доходности в относительном/абсолютном выражении по методологии TWR/MWR с детализацией по группам и продуктам, а также сравнить доходность портфеля с лучшими бенчмарками на рынке и получить инвестиционные рекомендации.

• реализация компонентов системы на базе новой технологической платформы Сбера с применением лучших практик

• участие в планировании процесса разработки

• написание unit, интеграционных тестов

• выработка предложений по оптимизации devops процесса

• опыт работы на Java (core) от 3-х лет

• знание Spring Framework, тестов (unit, интеграционные), Git

• знание основных паттернов разработки ПО, алгоритмов, структур данных

• опыт работы с Kubernetes/Openshift

• понимание принципов работы с многопоточностью, методологий разработки ПО: Scrum

• опыт работы с системами контроля версий Git

Будет плюсом:

• 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

• срочный трудовой договор

• формат работы - гибрид (ул. Спартаковская 2А)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• бесплатная подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы занимаемся развитием и поддержкой системы класса BPM, автоматизирующей задачи Юридического департамента. В системе реализованы как правовые (автоматизированная оценка заемщика, правовые заключения и др.), так и судебные бизнес-процессы юридической службы. Для реализации этих процессов широко используются технологии искусственного интеллекта (AI), OCR компоненты.

Мы используем самые современные технологии:

• Jenkins, Ansible, Groovy
• Git (BitBucket), SonaQube, Nexus
• Maven, Gradle, NPM
• Docker, оркестраторы Kubernetes/OpenShift
• Istio
• PostgreSQL
• Linux SberOS, Ubuntu based.

Твои задачи:

• автоматизировать процессы сборки, деплоя и конфигурирования приложений с помощью Jenkins, Helm, Kustomize и ArgoCD
• поддерживать релизные процессы, DevSecOps
• подготавливать, настраивать и эксплуатировать тестовые стенды
• настраивать мониторинг работы серверов
• решать нетривиальные задачи по настройке процессов CI/CD
• работать вместе с разработчиками, ML-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов
• консультировать, обучать коллег.

Мы ожидаем, что у тебя есть:

• опыт в роли devops инженера от 5 лет
• знание SQL на уровне написания простых запросов
• опыт построения CI/CD на техстэке Groovy, Helm, Python, Bash
• опыт использования и понимание работы систем контроля версий Git
• опыт работы с СУБД Postgresql
• опыт настройки веб-сервера Nginx
• опыт контейнеризации: Docker и/или Podman (Containerfile/Dockerfile, volumes, networking, registry).

Будет плюсом:

• опыт работы с Kubernates/Openshift
• опыт работы с Ansible
• опыт работы и настройки ALG (NGINX, IBM DataPower, SOWA.)

Работа в Сбере-это:

• гибридный формат работы (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 Ленинском проспекте 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.

Наша команда занимается управлением модельным риском, возникающим в результате некорректной работы моделей. Этот риск может приводить к финансовым и репутационным потерям.

Главным образом, мы работаем с моделями на табличных данных. Также анализируем модели NLP. Пишем методики оценки рисков, разрабатываем валидационные тесты на Python. В ходе валидации, погружаемся в бизнес-процесс и строим альтернативные решения. Также настраиваем и проводим регулярный мониторинг моделей.

Мы автоматизируем процессы, как при помощи агентов, так и используя не агентские технологии и внутренние платформы.

• оценка качества моделей Classic ML: uplift, отклик, мультикласс, мультилейбл так же оценка работы модели и ее применимости в бизнес-процессе, верификация эффекта модели на бизнес

• исследование подхода к моделированию и валидации, улучшение методологии, применение передовых технологий и распространение наработки

• автоматизация процессов (валидация, мониторинг и т.д.), как с использованием агентов, так и без.

• высшее образование в области технических / физико-математических наук

• ML, DS опыт от 5 лет

• знание классического машинного обучения

• опыт работы и понимание подходов, используемых в кампейнинге: uplift, PyBoost, модели отклика, модели склонности

• понимание связи бизнес целей с ML метриками

• понимание основ A/B тестирования

• знание Python и библиотек анализа данных: PyTorch, HuggingFace и Transformers

• знание PySpark, SQL

• опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессе

• знание основ NLP.

Будет плюсом:

• опыт построения агентов/ агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации.

• 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.

Наша команда разрабатывает SDK, встраивающийся в мобильные и веб приложения банка и ДЗО, предоставляющий возможность отвечать на вопросы и решать задачи пользователя посредством большой языковой модели GigaChat. Работая с нами, вы станете частью команды, которая создаёт инновационные продукты и сервисы, открывающие новые горизонты для миллионов клиентов и помогающие им решать ежедневные задачи максимально эффективно.

Ищем лида компетенции в формате "играющий тренер".

Обязанности

• тестировать SDK (ручное тестирование и автотесты на iOS/Android/Web)
• писать тестовую документацию и составлять тестовую модель
• проводить регрессионное тестирование и тестирование новой функциональности в рамках релизов выпускаемых приложений
• участвовать в релизном процессе фичи (от постановки задачи до релиза)
• отвечать за качество продукта и процессы тестирования в своей команде и делиться экспертизой со смежными командами
• увеличивать покрытие автотестами и максимально сократить время регресса.

Требования

• опыт тестирования мобильных и веб приложений от 3 лет
• опыт написания тестовой документации (тест-кейсы, тест-планы и т.д.)
• уверенное понимание клиент-серверной архитектуры и сетевых протоколов прикладного уровня
• опыт работы с инструментами тестирования мобильных и веб приложений (снифферы/прокси, эмуляторы, devtools в браузерах)
• опыт работы с командной строкой
• навыки автотестирования, знание хотя бы одного языка программирования
• опыт работы с Git
• умение читать логи
• хорошие коммуникативные навыки

Будет плюсом:

• понимание особенностей разработки и тестирования SDK
• опыт работы с инструментами разработки для сборки и дебага мобильных и веб приложений
• опыт выстраивания процесса тестирования в одной или нескольких командах разработки
• высокий уровень самостоятельности, умение работать с задачами без четкой постановки

Условия

• гибридный формат работы (м Кутузовская)
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

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. Локомоция и управление всем телом (Whole Body Control) — основа этой работы: именно от них зависит, насколько устойчиво и предсказуемо робот движется в реальном мире.

Мы ищем инженера, который разрабатывает, обучает и доводит до робота RL-политики управления всем телом — от постановки задачи в симуляторе до стабильной работы контроллера на железе. Это роль для того, кто хочет видеть результат своих алгоритмов не в метриках на графике, а в том, как робот уверенно идёт, поворачивает и держит равновесие.

Наша команда действительно работает над уникальным проектом в России, а у Вас будет прямой доступ к железу, Вы будете видеть результат своей работы в физическом мире.

Ключевые технологии:

Python, PyTorch, RL (PPO/SAC), MuJoCo/Isaac Sim, ONNX, C++, ROS2.

• разрабатывать, обучать и деплоить RL-политики локомоции и whole body control

• подбирать observations, actions и типы моделей, которые дают максимальную производительность

• *находить и закрывать ключевые факторы в sim-to-real gap — добиваться, чтобы политика, обученная в симуляторе, работала на реальном роботе

• определять, измерять и интерпретировать метрики качества обученных политик

• доводить control stack до стабильной и предсказуемой работы в реальных условиях

• настраивать reward-функции, domain randomization и curriculum под конкретные двигательные задачи

• работать в связке с командами интеграции и middleware — доводить политику до надежного исполнения на железе.

• уверенное владение Python; знание C++ как плюс для интеграции на робота

• опыт применения RL-алгоритмов для робототехники или управления (PPO, SAC и подобные)

• *понимание динамики и управления, в идеале — шагающих роботов

• опыт подбора гиперпараметров и cost/reward-функций для RL

• знакомство с типовыми техниками RL: domain randomization, curriculum learning, reward shaping

• опыт работы с симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim или аналоги)

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

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

Будет плюсом:

• опыт деплоя обученных политик на реальное железо

• опыт с behavior cloning и дистилляцией политик

• понимание основ теории управления, кинематики и динамики шагающих роботов

• опыт работы с middleware робота (ROS2, DDS)

• 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.

Основным направлением работы команды является разработка моделей по продуктам кредитов физических лиц (КФЛ) для Блока Финансы. Ключевыми задачами являются:

* Модели досрочного погашения кредитов/вкладов ФЛ на портфельном/клиентском уровне

* Модели эластичности КФЛ

* Модели рефинансирования КФЛ

* Модели детекции аномалий по НОСТРО счетам

• сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark)

• тестирование различных гипотез

• полный пайплайн разработки модели (бустинг, нейронные сети, временные ряды)

• общение с заказчиками и DE.

• опыт работы Data Scientist от 2 лет

• образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)

• глубокие знания в области теории вероятностей, статистики.

• понимания алгоритмов ML-моделей (регрессии, классификации, и т. д.)

• владение Python (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)

• как плюс будет владение одним из фреймворков DL, pyspark.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

• 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.

Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.

Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.

Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.

• Отвечает за архитектуру и качество агентного поиска: от решения модели вызвать поиск до получения достаточного набора фактов для формирования ответа.

• Руководит разработкой многошаговых поисковых сценариев, вызовом инструментов, переформулировкой запросов, проверкой результатов и восстановлением после ошибок.

• Формирует систему метрик и экспериментов, позволяющую измерять успешность вызова инструментов, полноту найденных фактов, стоимость, задержку и качество всего агентного цикла.

• Глубокое понимание устройства современных языковых моделей, особенности обучения с подкреплением, обучения на предпочтениях и настройки моделей для работы с инструментами.

• Необходим практический опыт разработки агентных систем, включая планирование, управление состоянием, многошаговые рассуждения и ограничение числа действий модели.

• Требуется сильная подготовка в машинном обучении и умение самостоятельно проводить эксперименты: формировать выборки, обучать модели, анализировать ошибки и проверять статистическую значимость изменений.

• Знание и опыт работы с поисковыми технологиями: извлечение кандидатов, разреженный и векторный поиск, переранжирование, многошаговый поиск и методы оценки релевантности.

• Требуется опыт построения распределённых высоконагруженных систем и понимание ограничений по задержке, стоимости вычислений и отказоустойчивости.

• Опыт перевода исследовательских идей в промышленную архитектуру

• Декомпозиция задач команды, эффективное планирование работ и реакция на обстоятельства

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская

• гибридный 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — исследовательская команда, на переднем крае LLM-технологий. Мейнстрим-рецепт LLM для нас — это потолок, который мы пытаемся пробить.

Ищем архитектурные ходы, новые objective-функции, нестандартные режимы reasoning'а — всё, что может дать кратный прирост качества/скорости. Жизненный цикл идеи: от гипотезы → PoC-фреймворк → прод. флагманской LLM. Если коротко: ищем людей, которым интересна прикладная исследовательская работа в среднем и высоком risk-reward профиле.

Направление, под которое ищем лида: омнимодальная память.

— как модель хранит, обновляет и использует знание за пределами контекстного окна — по тексту, аудио, видео

— память как часть архитектуры, а не обвязка вокруг модели: обучаемые механизмы записи и чтения, консолидация, забывание

— длинный контекст и длинные сессии, работа с KV-кэшем

— метрики и бенчмарки под память — чем меряем прогресс, чтобы не обманывать себя

— стыковка с остальными треками команды: reasoning, агенты, инференс

Над чем работаем помимо этого

Альтернативные архитектуры

— encoder-decoder, гибридные attention (linear + softmax), sparse/MoE с нестандартным dispatching, итеративные/loop-трансформеры

Новые training objectives и режимы обучения

— multi-token и future-state prediction, RL-pretraining, дистилляция против ансамблей teacher-моделей

Reasoning

— латентный/омнимодальный reasoning, обучаемые value-сети, MCTS-подобный поиск, self-play, ансамбли гетерогенных моделей

Эффективность и inference

— адаптивные вычисления, MoD/early-exit, serving для нестандартных архитектур

Специализированные направления

— символьные/фонетические задачи, креативная генерация, agentic capabilities

Часть гипотез доедет до PoC/прода, часть умрёт на small-scale. Это ожидаемо.

Обязанности

— Собрать и защитить план направления: какие гипотезы берём, какие не берём, чем меряем успех

— Разбирать существующие LLM-пайплайны до компонент и находить места для апгрейда не на 1%, а в разы

— Вести несколько гипотез параллельно — от абляций до полного pretrain/post-train цикла со scaling laws

— Обучать, валидировать и имплементировать новые архитектуры и objectives — иногда с залезанием в инфраструктуру (kernel'ы, training-фреймворк, serving)

— Упаковывать результаты в PoC, инференс-движок, пилоты

— Растить команду под трек: нанимать, ставить задачи, ревьюить код и эксперименты

— Публиковаться на A/A*-конференциях — опционально, но поощряем

Требования

— Глубокое понимание современного трансформера и всех этапов LLM-пайплайна

— Качественный воспроизводимый ML-код, опыт обучения в multi-GPU (лучше multi-node) режиме

— Практический опыт на каком-то из этапов LLM-строения — индустрия или серьёзный pet-project, формат не принципиален

— Хорошая насмотренность по литературе, способность читать paper'ы критически — отличать зёрна от плевел

— Умение быстро валидировать смелые гипотезы

Будет плюсом

— опыт в классическом ML/NLP до эпохи больших моделей

— публикации уровня A/A* и опыт прохождения review-цикла

— large-scale training (multi-node, FSDP/DeepSpeed/Megatron)

— призовые места на Kaggle и подобных

Предлагаем:

• compute без бюрократии
• выделенная команда на направление и инженерная поддержка под скейлинг
• прямое участие в стратегии направления — что делаем, во что не верим, на чём фокусируемся на длинном горизонте

Условия

• комфортный современный офис - м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
• 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
• корпоративная пенсионная программа.

АС DLP – автоматизированная система контроля возможных каналов утечек конфиденциальной информации, проведения расследований инцидентов ИБ и ретроспективного анализа. Крупнейшая промышленная инсталляция в Европе: десятки тысяч ядер CPU, петабайты трафика, миллисекунды SLA на проверку «в разрыв», самые современные методы детектирования, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

Задача – разработка функциональной подсистемы проверок контента на наличие конфиденциальной информации методами AI.

Задачи:

• участие в проектах по развитию решений в области информационной и кибербезопасности
• участие в проектировании решений в соответствии с существующим архитектурным ландшафтом Банка.

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование в ИТ направлении
• понимание принципов ООП и знание основных паттернов проектирования ПО
• опыт коммерческой разработки от 3-х лет на Java, использования Spring Framework (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA) и Unit-тестов (Junit)
• опыт написания rest вебсервисов и openapi документации к ним
• опыт работы с Kafka, с инструментами миграции баз данных (Liquibase), PostgreSQL (сложные запросы, оптимизация запросов и структур хранения)
• опыт работы с Git, Maven
• понимание принципов работы инструментов CI/CD (Docker, k8s, Jenkins)
• опыт работы с многопоточностью и виртуальными потоками в частности.

Будет дополнительным плюсом:

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
• опыт работы с S3 совместимыми хранилищами
• знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы в высоконагруженных проектах
• знание протоколов SMTP, ICAP.

Мы предлагаем:

• комфортный офис по адресу г. Москва, ул. Ваваилова, 23
• формат - только офис
• 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.

Мы - команда Disrupt в Сбере, часть блока ГенИИ. Отвечаем за все новые воплощения Гиги на рынках и работаем в формате фабрики гипотез: ищем перспективные сценарии, запускаем MVP, масштабируем лучшие продукты.

• создавать пользовательские интерфейсы AI-продуктов

• отвечать за клиентскую логику, взаимодействие с AI-API, удобство работы с LLM-чатами и агентами

• опыт работы с TS от 6 лет

• один или более современных фреймворков — React, Vue.js или аналоги

• Computer Science — алгоритмы, структуры данных, асинхронность, Event Loop, промисы, сети, безопасность и т.д.

• понимание работы AI-скиллов (инструментов агентов)

• понимание, что такое LLM, как они работают

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• 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-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В команду кластера данных направления «Мониторинг корпоративных клиентов» открыта вакансия продуктового аналитика. Мы строим полностью автоматизированные процессы: в них уже не участвуют люди — только данные, алгоритмы и агенты.

Чем предстоит заниматься:

• выявлять точки роста (bottleneck) до релиза

• тестировать поведение системы при увеличении потока данных в Kafka (текущая нагрузка + 2x, 5x)

• проверять, как возросший объем влияет на семафоры, лимиты соединений, memory usage

• фиксировать метрики и строить baseline для сравнения между релизами

• покрытие интеграционных тестов (не только позитивные кейсы)

• моки и настройка стендов, чтобы не зависеть от их изменений

• проверка retry-логики, fallback-механизмов, timeout-ов

• общее понимание REST

• умение работать с инструментами тестирования rest (insomnia/postman/soapUi)

• работа в интерфейсе системы для проверки сценариев тестирования

• поддержка и расширение тестового покрытия

• автоматизация рутинных проверок, которые сейчас делаются руками

• контроль состояния стенда

• валидация ответов GigaChat (промпты, семплинг, семафоры)

• проверка дедупликации и классификации на реальных данных

• тестирование на edge-cases (пустые новости, дубликаты, некорректный формат)

• проверка reasoning store и других ML-фич

• валидация миграций Liquibase (data integrity before/after)

• тестирование db-запросов на корректность и производительность

• проверка обработки inn, duplicate records

• анализ логов

• документирование шагов проверки каждого релиза

Мы ждём что ты:

• имеешь опыт тестирования Python(java)-приложений (pytest, unittest, junit)

• понимаешь асинхронный код (asyncio, aiohttp) — система работает асинхронно

• имеешь опыт написания интеграционных и желательно нагрузочных тестов (например: pytest-benchmark, locust, k6, jmeter или самописные решения)

• понимаешь принципы работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) — у нас Kafka

• имеешь опыт работы с SQL-базами и понимаешь, как тестировать data pipelines

• умеешь работать с REST API, понимаешь статус-коды, retry-логику, timeout-ы

• читаешь логи и умеешь работать с логирующими системами (ELK, Grafana, Prometheus — плюс)

• имел опыт создания автотестов с использованием cucumber/java/junit

• используешь инструменты ИИ для работы создания и запуска тестов

Будет плюсом:

• опыт работы с LLM / ML-системами (хотя бы понимание, как тестируются модели)

• опыт настройки CI/CD и запуска тестов в пайплайне

• опыт написания кода на python, реализации своих сервисов

• знание Docker, k8s (написание и запуск тестов в контейнерах)

• понимание SDD-спецификаций и аудиторских требований (не пугаться, а адаптировать процесс тестирования под них)

Что мы предлагаем:

• офисный формат работы (график 9:00-18:00).

• ежегодный пересмотр заработной платы и премиальные выплаты.

• более 400 курсов от СберУниверситета для профессионального и личностного роста.

• расширенную медицинскую страховку, льготы на страхование близких и корпоративную пенсию.

• льготную ипотеку с пониженным процентом.

• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки у партнеров.

• возможность получить бонусы за рекомендации своих знакомых.

Отдел занимается разработкой AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов. В фокусе — задачи NLP и CV: работа с текстовыми и визуальными документами, извлечение информации, принятие решений на основе содержимого. Требуется усилить отдел ML-экспертизой в области языковых моделей, промпт-инжиниринга и качества агентных решений.

На этой позиции нужен Data Scientist, который отвечает за смысл и качество решений агента и обработки документов. Это возможность участвовать в создании агента enterprise-уровня с высокими требованиями к качеству и стабильности.

Обязанности

• развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов
• строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам
• решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента
• работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска
• работать с open-source LLM и GigaChat во внутреннем контуре; предлагать и обосновывать стек под задачу

Требования

• опыт в Data Science / NLP / LLM от 2 лет
• опыт prompt engineering на продакшн-задачах
• понимание tool calling / function calling
• понимание RAG-архитектур
• опыт классификации текстов и документов
• уверенный Python (эксперименты, скрипты, оценка качества)
• понимание метрик качества LLM и подходов к оценке (eval-наборы, precision / recall по кейсам)

Будет преимуществом

• богатый опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine-tune, contrastive learning, оценка retrieval
• опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer)
• опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента
• опыт в доменах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты
• опыт LoRA / SFT
• опыт CV / мультимодальных моделей

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект
• формат работы – офис/гибрид
• 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 продуктовой аналитикой в рамках процесса дистанционного взаимодействия с клиентом: мы изучаем, как наши коммуникации влияют на возврат денежных средств, взаимодействуем с продуктовыми командами с целью выявления наиболее эффективных процессов и проводим полный цикл A/B-тестирования.

Вам предстоит:

• запускать и сопровождать A/B-тестирование как на специализированной платформе, так и при проведении ручных пилотов
• Обеспечивать статистическую достоверность экспериментов: рассчитывать p-value, применять t-test и bootstrap, оценивать мощность теста, определять необходимый размер выборки и сроки проведения пилота
• настраивать регулярные выгрузки данных, автоматизировать процедуры их перекладки через crontab или Airflow
• проводить ad hoc исследования по запросам бизнес-заказчиков для поиска точек роста продукта
• взаимодействовать с продуктовыми менеджерами и разработчиками для формирования гипотез и интерпретации результатов тестов.

Мы ждем, что вы:

• имеете высшее техническое или аналитическое образование
• уверенно владеете SQL (Greenplum), Python (библиотеки Pandas, PySpark, NumPy, SQLAlchemy)
• имеете практический опыт работы с большими массивами данных
• обладаете подтвержденным опытом настройки и анализа A/B-тестов от постановки метрики до принятия решения о раскатке фичи
• понимаете математическую статистику не только на уровне готовых функций, но и умеете интерпретировать результаты применительно к бизнесу
• имеете опыт работы с ИИ-инструментами.

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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу

Мы — команда специалистов, создающая сервисы и компоненты для платформы внутренней безопасности, с целью выявления внутренних угроз и мошенничества. Нам нужен специалист, способный эффективно анализировать табличные и текстовые данные.

Ищем Data Analyst, которому предстоит заниматься извлечением, подготовкой и очисткой данных. Ты станешь частью команды опытных инженеров и аналитиков, работающих над сложными проектами в сфере информационной безопасности.

• анализ структур данных в разных источниках и форматов, оценка их пригодности для конкретных бизнес-задач

• загрузка, обработка и преобразование больших объемов данных из разнородных хранилищ (Postgres, Clickhouse, Hadoop) в рабочие среды (Hadoop)

• проектирование и создание аналитических витрин данных

• постановка задач для Data Engineer внутри команды, тестирование по результатам выполнения

• мониторинг и оптимизация рабочих процессов обработки и загрузки данных

• контроль качества входных данных и автоматизация проверки качества данных

• разработка инфраструктуры и внутренних сервисов для эффективной обработки больших объемов данных

• автоматизация повторяющихся операций с данными

• создание технической документации и поддержка баз знаний по работе с данными

• консультация пользователей внутри компании по вопросам использования данных.

• подтвержденный опыт работы от 4-х лет в роли Data Analyst

• оконченное высшее образование

• продвинутый уровень владения SQL, включая работу с аналитическими функциями, подзапросами, процедурами и функциями, оптимизацию производительности запросов

• базовые знания синтаксиса Python

• практический опыт работы с большими объемами данных в реляционных СУБД (Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum, PostrgeSQL)

• понимание концепции и принципов организации хранилища данных (DWH)

• преимуществом будет наличие опыта проектирования витрин данных

• полезным будет знакомство с технологиями экосистемы Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)

• 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.

• комфортный современный офиc

• график работы: офис

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В Департамент кооперативной архитектуры (направление B2B) открыт проект по созданию и развитию платформы цифровых валют. Ищем Enterprise Architect для проектирования целевой ИТ-архитектуры, интеграции решений с корпоративными системами банка и разработки стратегии внедрения на стороне клиентов.

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 или Макс.

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.

Обязанности

• проектирование прикладных систем и принятие инженерных решений
• создание и внедрение концепций и подходов в области программы
• взаимодействие с бизнес-заказчиками, архитекторами всех направлений, агрегация требований, продвижение идей
• управление программой в партнерстве с бизнес-заказчиком
• построение архитектурного процесса проектирования и governance для программы.

Требования

• умение управлять архитектурой большого ландшафта (портфель проектов)
• глубокое понимание современных технологий и тенденций GenAI, LLM
• знание актуального технического стека (включая ИИ системы, open-source)
• умение мыслить четко, структурно, от абстракций до конкретики
• умение выходить за рамки, работать в нечеткой постановке
• самостоятельно ставить задачи и планировать шаги к реализации
• опыт работы с кодом и способность самостоятельно проверять гипотезы - будем плюсом.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект
• график – гибрид
• 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.

Мы разрабатываем ядро калькуляторов по всей продуктовой линейке Сбера — от онлайн-сервисов до систем потоковой обработки данных. Одно из ключевых направлений нашей работы — CLTV: платформа для расчета ценообразования и оценки доходности сделок юридических лиц. Наша распределенная команда работает в Москве, Санкт-Петербурге и Самаре. Для усиления команды ищем системного аналитика уровня senior.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту 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!

Задачи

• сбор, анализ и формализация требований к системе
• согласование требований с заинтересованными сторонами
• передача требований в разработку и сопровождение реализации
• консультации членов команды по бизнес-логике
• согласование тестовых сценариев
• участие в тестировании и подготовке документации.

Требования

• высшее техническое/математическое/экономическое образование
• опыт работы системным аналитиком от 2,5 лет
• знание технологий интеграции (REST, Web Services, Kafka)
• опыт описания API-контрактов (OpenAPI Specification)
• умение работать с Jira и другими системами трекинга
• знание SQL (DDL, DML) и основ работы с данными
• опыт построения UML-диаграмм (sequence diagrams).

Будет вашим преимуществом

• понимание BPMN нотации и Agile/Scrum принципов
• опыт работы с ARIS или другими BPMS-системами
• знакомство с нереляционными БД
• базовые знания машинного обучения
• опыт работы в банковской сфере.

Мы предлагаем

• официальное оформление с первого дня
• гибридный формат работы
• график работы 5/2 с 9:00-18:00, а в пятницу у нас сокращенный рабочий день до 16:45
• стабильный ежемесячный доход и годовое премирование. Пересмотр заработной платы происходит каждый год
• льготные условия кредитования
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• корпоративную пенсионную программу
• обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию
• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
• профессиональные сообщества, а также участие в различных волонтерских проектах, КВН, Сбербанкиаде, музыкальных группах и многих других.

MarketRiskCalculator — корпоративная система расчета рыночных рисков, такая как VaR/CVaR, дельта-вега-ро чувствительность, сценарии анализа и стресс-тестирования. Система обрабатывает портфели из 40+ различных финансовых инструментов, включая акции, облигации, фьючерсы, опционы, свопы, структурированные продукты, паевые инвестиционные фонды.

Чем предстоит заниматься:

• разработка ядра расчетов VaR на C++17 с использованием Boost, QuantLib, Eigen, Ceres Solver;

• реализация финансовых моделей: state-space модели с Kalman-фильтрацией, GBM, Gaussian Vasicek term structure;

• оптимизация производительности: распараллеливание через C++ REST SDK (Casablanca), OpenMP, векторизация Eigen;

• работа с кривыми доходностей, поверхностями волатильности, риск-факторами proxy;

• написание unit-тестов (gtest, более 1000 уже существует);

• управление зависимостями через Conan, сборка через CMake+Ninja.

Backend (~20–25% времени):

• разработка Python-сервисов (Tornado, Celery, MongoDB, PostgreSQL);

• интеграция с внешними системами;

• работа с RabbitMQ, Kafka, LDAP, REST API;

• создание AI-ассистента на основе GigaChat + LangChain/LangGraph.

Frontend (~10–15% времени):

• поддержка и развитие веб-интерфейса на React 17 + TypeScript + Bootstrap;

• взаимодействие с REST API, обработка данных, визуализация.

Инфраструктура (~5–10% времени):

• настройка и поддержка CI/CD (Jenkins, SonarQube);

• миграции PostgreSQL (Alembic, более 100 миграций);

• контейнеризация, деплой.

Мы ждём что ты:

• уверенно пишешь на C++17 (опыт от 2 лет);

• готов разбираться в Python-бэкенде и вносить небольшие изменения во frontend;

• можешь самостоятельно понять незнакомый код;

• интересуешься вопросами оптимизации производительности: профилированием, параллелизмом, оптимизацией кода.

Будет плюсом:

• опыт работы с QuantLib, MLlib или аналогичными численными библиотеками;

• понимание финансовых инструментов: облигации, акции, деривативы, yield curves;

• знание линейной алгебры и численных методов (матричные операции, оптимизация, стохастические модели);

• понимание риск-менеджмента (VaR, стресс-тесты, чувствительность);

• опыт работы с Celery, Tornado, MongoDB;

• умение работать с React/TypeScript на уровне поддержки и модификации интерфейсов;

• опыт настройки CI/CD (Jenkins, SonarQube);

• знакомство с принципами микросервисной архитектуры и event-driven систем.

Что мы предлагаем:

• гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удалённо (после испытательного срока);

• ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии;

• доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста;

• расширенная медицинская страховка, скидки и специальные условия для членов семьи, корпоративная пенсия;

• особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы;

• возможность получать бонусы за рекомендации.

Работа банка неразрывно связана с рисками финансовых потерь или невыполнения клиентами своих обязательств. Банк создаёт резервы, объем которых регулируется Центральным Банком России. Для расчёта резервов и подготовки отчетности наша команда развивает несколько специализированных систем. Эти системы рассчитывают различные виды рисков, готовят отчетность для Центрального Банка и предоставляют структурированную аналитику внутренним подразделениям.

Чем предстоит заниматься:

• Поддерживать постоянный контакт с заказчиками, обеспечивая одинаковое понимание системы всеми участниками процесса

• Повышать качество дизайна системы, делая её развитие проще и эффективнее

• Совершенствовать свою экспертизу в предметной области, автоматизировать повседневные задачи

• Изучать и внедрять новые технологии только тогда, когда они действительно нужны команде и системе

Мы ждём что ты:

• уверенно владеешь языками программирования: Java и Kotlin

• понимаешь основы многопоточности и умеешь работать с потоками, Executor Framework, Concurrent-коллекциями

• имеешь хороший опыт работы с фреймворками Spring Framework и Spring Boot

• обладаешь опытом работы с базами данных PostgreSQL, Hibernate/JPA, инструментами миграции схем БД

• хорошо разбираешься в устройстве JVM, можешь анализировать производительность приложений

• умеешь создавать автоматизированные тесты с использованием JUnit 5, Mockito, MockK

• знаешь и используешь Gradle для настройки сборок и управления проектами

• свободно читаешь техническую документацию и общаешься на английском языке

Будет плюсом:

• опыт работы с безопасностью (HTTPS, TLS, сертификаты)

• владение навыками DevOps

• знакомство с инструментами автоматизации тестирования и разработки

• практический опыт применения языков программирования и инструментов для повышения эффективности разработки

Что мы предлагаем:

• Гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удаленно (после испытательного срока)

• Ежегодный пересмотр заработной платы и возможность получить годовую премию

• Доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста

• Расширенную медицинскую страховку, льготы для твоей семьи и корпоративную пенсию

• Специальные условия по ипотеке, скидку на подписочные сервисы

• Возможность получать бонусы за рекомендации коллег

Архитектор кибербезопасности — ключевая роль в структуре Центра кибербезопасности Группы Сбера. Вы будете курировать построение и развитие системы обеспечения кибербезопасности в дочерних зависимых организациях (ДЗО), организовывать внедрение СЗИ и процессов КБ и контролировать эффективность реализованных мер.

Вам предстоит:

• участие в разработке, развитии общей архитектуры КБ ДЗО
• методологическая помощь CISO ДЗО в разработке и реализации архитектуры КБ
• согласование и контроль реализации планов развития КБ ДЗО
• кКонтроль соблюдения ДЗО ключевых метрик КБ, содействие в устранении отклонений
• отслеживание и координация мероприятий по выходу из критических ситуаций в области КБ в курируемых ДЗО
• координация реагирования на высокоприоритетные инциденты КБ в ДЗО, помощь ДЗО в расследовании инцидентов КБ и реагировании на критические угроз
• консультирование ДЗО по вопросам обеспечения КБ, внедрению лучших практик, реализации требований методологии КБ Группы
• анализ лучших практик управления и обеспечения КБ в ДЗО для последующего тиражирования в Группе
• участие в проектах по развитию системы управления КБ Группы Сбер
• реализация стратегических инициатив Центра кибербезопасности Группы по направлению деятельности.

Что для нас важно:

• высшее техническое образование
• глубокое понимание принципов и процессов построения КБ, современных фреймворков, стандартов по КБ
• практические знания и навыки в информационных технологиях – ИТ-инфраструктура, сетевые протоколы, разработка
• понимание актуальных рисков и угроз КБ
• опыт управления проектами в области ИТ и кибербезопасности
• опыт реагирования и расследования инцидентов кибербезопасности
• практический опыт работы с СЗИ (AV, EDR. МСЭ, сканеры уязвимостей, DLP, СКЗИ и др. ) и сервисами КБ
• знание отечественного и зарубежного рынка СЗИ и поставщиков услуг КБ
• знания и навыки работы с ИИ
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис
• офисный формат работы
• 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.

Отдел занимается разработкой AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов. В фокусе — задачи NLP и CV: работа с текстовыми и визуальными документами, извлечение информации, принятие решений на основе содержимого. Требуется усилить отдел ML-экспертизой в области языковых моделей, промпт-инжиниринга и качества агентных решений.

На этой позиции нужен Data Scientist, который отвечает за смысл и качество решений агента и обработки документов. Это возможность участвовать в создании агента enterprise-уровня с высокими требованиями к качеству и стабильности.

• развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов

• строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам

• решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента

• работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска

• работать с open-source LLM и GigaChat во внутреннем контуре; предлагать и обосновывать стек под задачу

• опыт в Data Science / NLP / LLM от 2 лет

• опыт prompt engineering на продакшн-задачах

• понимание tool calling / function calling

• понимание RAG-архитектур

• опыт классификации текстов и документов

• уверенный Python (эксперименты, скрипты, оценка качества)

• понимание метрик качества LLM и подходов к оценке (eval-наборы, precision / recall по кейсам)

Будет преимуществом

• богатый опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine-tune, contrastive learning, оценка retrieval

• опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer)

• опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента

• опыт в доменах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты

• опыт LoRA / SFT

• опыт CV / мультимодальных моделей

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект

• формат работы – офис/гибрид

• 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 сопровождением Интеллектуальной системы управления, которая позволяет повысить эффективность руководителей и сотрудников Сбера, автоматизируя процессы, внедряя AI-помощников и GenAI для принятия лучших решений и развития подчиненных.

• сопровождение инфраструктуры автоматизированных систем (порядка 200 серверов)

• развертывание и настройка приложений на OpenShift/K8s

• настройка интеграционных взаимодействий между системами

• работа с рисками безопасности, возникающими при эксплуатации

• участие в устранении и разборе инцидентов

• подготовка инструкций для тиражирования решений, опробованных на тестовых средах в ПРОМ

• участие в пилотировании новых инструментов

• проведение плановых работ.

• опыт администрирования Linux

• опыт работы с контейнеризацией приложений (K8s, OpenShift)

• лпыт работы с системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus, GATM, Victoria metrics) Понимание процессов и требований информационной безопасности (работа с сертификатами (выпуск, проверка, замена), знание принципов mTLS, SSL)

• опыт работы с инструментами логирования и доставки сообщений (ELK, Kafka)

• опыт работы с инструментами DevOps (Git, BitBucket, Nexus, Jenkins)

• базовые знания программирования и автоматизации задач (bash, python)

• базовые знания SQL.

• работа в удобном и современном офисе на ул. Уральская д.1

• 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.

Наша команда занимается развитием системы по сопровождению проблемных активов юридических лиц и принятию решений по выбору стратегий урегулирования. Наш продукт – это совокупность уникальных сервисов, позволяющих максимально упростить весь workflow по взысканию: от поступления информации о проблемах у клиента и до успешного урегулирования его задолженности.

Мы пишем юнит-тесты, следим за качеством через Sonar, деплоим через devops pipeline, для UI используем REST и реактивное программирование, пишем автотесты с Selenium на Python и Java, мониторим Zabbix-ом, реализуем продукт на микросервисах.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• участвовать в тестировании новой бизнес-функциональности

• разрабатывать и поддерживать тестовую модель

• проводить функциональное, интеграционное тестирование

• готовить отчёты по результатам тестирования

• участвовать в анализе требований

• диагностировать ошибки, сбои и искать их корневые причины

• разрабатывать и поддерживать автоматизированные back-end и интеграционные тесты на Java.

Требования

Мы ждём что ты:

• имеешь опыт работы в QA 5+ лет (автоматизированное тестирование)

• обладаешь опытом работы 2+ года на позиции Senior Automation QA Engineer (будет плюсом)

• свободно владеешь языками программирования Java и/или Python

• умеешь писать сложные автотесты с использованием ООП, паттернов проектирования

• разбираешься в разработке и поддержке внутренних тестовых фреймворков (Python + pytest + Playwright, Java + JUnit 5)

• знаком с работой с брокерами сообщений

• способен спроектировать масштабируемую архитектуру автотестов, выбрать и адаптировать фреймворки, управлять тестовыми данными

• уверенно владеешь Git (pull request, code review, стратегии ветвления)

• интегрировал автотесты в CI/CD-пайплайны (Jenkins)

• имел опыт с контейнеризацией (Docker)

• успешно строил процессы автотестирования либо трансформировал текущие

• сокращал time-to-market

• повышал уровень покрытия регрессионных сценариев автотестами и надежность релизов

• готов строить и поддерживать автоматизацию на разных языках и фреймворках

• применял AI-агенты в повседневной работе QA, понимаешь их возможности и ограничения, умеешь выбирать подходящие сценарии для их применения.

Условия

Что мы предлагаем:

• работу в современном офисе в Москве

• гибридный график: 2 дня в офисе, 3 – удалённо (обсуждаемо), после испытательного периода. На испытательном периоде - офис

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративную пенсионную программу

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

• подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи

• возможность получить вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Наша основная задача сформировать - чёткий и прозрачный вектор развития Рекламной платформы, для чего мы активно погружаемся во все процессы, непрерывно ищем точки роста и помогаем руководству обратить на них внимание.

Задачи команды: генерировать гипотезы, проверять их на данных, запускать A/B тесты и формировать BI отчётность.

Наше преимущество, это возможность совместить лучшее от двух миров: от Банка - структурированность и системность, от Рекламной Платформы - гибкость, современный AdTech стек и минимум бюрократии, что в совокупности с ролью команды позволяет видеть результат от своей работы в кратчайшие сроки.

Обязанности

• Ad-Hoc аналитика
• проверка Гипотез
• проведение A/B тестов
• построение BI отчетности
• взаимодействие со смежными командами.

Требования

• хорошая математическая база (ТеорВер, МатСтат)
• практический опыт работы с аналитическими СУБД (используем ClickHouse)
• практический опыт построения Дашбордов (используем Redash/SuperSet)
• опыт работы с BigData (используем Spark, Trino, Flink).

Будет плюсом:

• опыт работы в AdTech
• понимание принципов работы классических алгоритмов машинного обучения и рекомендательных систем
• 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

• гибридный/офисный формат работы
• офис: Оружейный переулок, д.41, метро «Маяковская»
• 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Нам нужен опытный DevOps-инженер, который сможет построить и автоматизировать всю инфраструктуру: от развертывания виртуальных машин до отказоустойчивых CI/CD-конвейеров.

Вам предстоит:

• проектировать, разворачивать и поддерживать облачную/on-prem инфраструктуру (AWS/GCP/Azure или другие)
• настраивать виртуальные машины, кластеры (Kubernetes, OpenShift), балансировку нагрузки (HAProxy, LBOSSE), мониторинг и логирование
• создавать и оптимизировать CI/CD-пайплайны (GitLab CI/CD, Jenkins и др.), поддерживать релизный процесс, DevSecOps
• автоматизировать процессы с помощью Terraform, Ansible или аналогичных инструментов
• обеспечивать безопасность инфраструктуры (IAM, VPC, Secrets Management, сетевые политики)
• настраивать мониторинг и алертинг (Prometheus, Grafana, ELK)
• работать с базами данных, бэкапами, disaster recovery
• оптимизировать производительность и стоимость инфраструктуры.

Что для нас важно:

• опыт от 5 лет в DevOps/SRE/Infrastructure
• глубокие знания Linux, сетей, безопасности
• опыт с облачными провайдерами
• опыт с контейнерами и оркестрацией (Docker, k8s)
• автоматизация CI/CD (GitLab CI, Jenkins)
• обязательный опыт настройки nginx
• умение работать с нуля и принимать архитектурные решения
• опыт в базах данных PostgreSQL
• опыт работы с IMDG (Ignite, Hazelcast)
• знание Python/Bash/Go для автоматизации
• понимание назначения и принципа работы брокеров сообщений (kafka/rabbitmq или других), опыт установки и настройки
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис
• офисный формат работы
• 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.

Требуется инженер по кибербезопасности.

• пилотирование, внедрение и администрирование СЗИ

• обеспечение безопасности рабочих станций

• автоматизация задач администрирования

• участие в проведении технических аудитов КБ

• реагирование на инциденты КБ, взаимодействие с SOC

• управление уязвимостями

• харденинг систем, разработка стандартов КБ

• понимание основ и технологий кибербезопасности, знание основных стандартов в области КБ - ISO 27001, NIST 800-53, OWASP, лучших практик, модели MITRE

• опыт защиты конечных устройств (Antivirus, EDR, MDM)

• опыт внедрения и администрирования СЗИ (AntiVirus, NGFW, AntiDDOS, WAF, SIEM, PAM, MDM, DLP)

• опыт разработки требований КБ к информационным системам

• знание ОС Windows и Linux на уровне администратора

• готовность разбираться и работать в новых инструментах и с новыми технологиями.

Будет плюсом:

• опыт работы с облаками, опыт программирования, опыт харденинга ОС и прикладного ПО, опыт проведения тестов на проникновение

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти;

• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;

• Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать;

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

• Стабильная заработная плата и годовой бонус;

• Удаленный или гибридный формат работы. Офис - Новослободская 16;

• 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 использования трёх близких;

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.