Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Команда SberCIB Investment Research — это аналитики, формирующие взгляд на глобальные и локальные финансовые рынки для крупнейших институциональных инвесторов. Мы ищем проактивного стажера, готового погрузиться в работу с данными макроэкономического уровня и применить современные технологии искусственного интеллекта к классическому инвестиционному анализу.

• Автоматизация сбора данных и ведение баз по рынкам процентных ставок, валют и облигаций (включая ОФЗ, корпоративный долг и суверенные еврооблигации);

• Участие в построении эконометрических моделей для прогнозирования рыночных метрик и оценки влияния макрофакторов;

• Развитие ИИ-агентов отдела: от проектирования архитектуры до внедрения LLM-решений, используемых для автоматизированной генерации регулярных аналитических комментариев и дайджестов;

• Помощь в подготовке ежедневной рыночной аналитики, расчетах дюраций, кривых доходности и кредитных спредов;

• Визуализация данных и подготовка презентационных материалов для внутренних клиентов Сбера.

• Высшее образование в одном из ведущих профильных ВУЗов или обучение на последних курсах бакалавриата/магистратуры очной формы обучения;

• Наличие представления о больших языковых моделях, ИИ-агентах и опыта их использования

• Наличие навыков программирования на Python/R

• Наличие общего представления о макроэкономике и облигациях, мотивация по развитию в этой области

• Свободное владение английским языком.

• Офисный формат работы по адресу ул. Вавилова, д.19;

• Годовой бонус и ежегодный пересмотр заработной платы;

• Подписка Прайм с возможностью использования на трёх близких;

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

• Корпоративная пенсионная программа;

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

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

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.

Мы команда разработки витрин данных для Feature Store и бизнес-подразделений.

Ждем именно тебя!

Разработка витрин данных для Feature Store и бизнес-подразделений.

• знание SQL на высоком уровне (CTE, оконные функции, оптимизация запросов)
• знание одного из языков программирования: Python,Java, Scala
• высшее образование.

Будет плюсом:

• теоретические знания об экосистемеHadoop.

• гибридный формат работы

• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты

• статус аккредитованной ИТ-компании

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи после ИС

• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

• 90 дней в году удаленной работы

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

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

Ждем именно тебя!

• изучение написанных тест-кейсов,

• написание тест-кейсов на новую функциональность

• автоматизация UI-тестирования с помощью ZeroCode фрэймворка

• взаимодействие с аналитиками и разработчиками

• взаимодействие со смежными командами в рамках тестирования.

• понимание структуры и работы веб-приложений, хорошее знание json

• знание html разметки, структуру DOM элементов, поиска элементов на странице и xpath

• базовые знания javascript: поиск элементов по ID, написание обработчиков событий (onclick, onsubmit и т.п)

• опыт ручного тестирования, написания тест-кейсов, прохождение кейсов по тест-плану с опытом заведения и описания дефектов.

• гибридный формат работы

• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты

• статус аккредитованной ИТ-компании

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи после ИС

• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

• 90 дней в году удаленной работы

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.

Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.

Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.

• разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн

• дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)

• оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python

• переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.

• опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM

• LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов

• NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов и алгоритмов классического ML

• Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)

• Инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код на Python

• Владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

• опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы

• интерес к SOTA-подходам в агентной разработке

• практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах

• опыт работы с Kubernetes.

• 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 (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения.

Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E): ML-инженеры и бэкенд-разработчики работают вместе над реализацией сервисов, в связке с фронтендом и дизайнерами. У нас есть собственная команда разметки для оценки качества и сбора датасетов, с помощью которых мы дообучаем доменные модели под банковские сценарии.

Масштаб задач:

Сейчас в портфеле более 200 реализованных сценариев.

В планах — реализация еще 300+ сценариев, включая создание слоя процедурной памяти для агентов, специализированных поисковых агентов и систем автоматической оценки качества GenAI (Auto-Eval).

Развитие Self-Service инструментов (песочниц с UI), где команды банка могут тестировать гипотезы перед интеграцией.

Чем предстоит заниматься

Мы ищем инженеров, которым интересно не только R&D, но и создание полноценных продуктовых систем, способных обучаться на пользовательском фидбэке и решать конкретные бизнес-задачи.

• Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов

• обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)

• MLOps и Data Management: Организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга)

• развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge

• Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды.

• Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM

• инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных.

• LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS)

• Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов

• Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии.

Будет плюсом

• Активный профиль на GitHub с качественным кодом

• достижения (медали) на Kaggle

• участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP.

• комфортный современный офис - м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• 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.

В Центре робототехники Сбера мы разрабатываем модели, которые позволяют роботам понимать окружающий мир, выполнять инструкции и решать задачи в реальных условиях. Мы работаем над Vision-Language-Action (VLA) и World Action Models (WAM), объединяя обучение на изображениях, видео, языке и робототехнических данных.

Мы ищем Research Engineer, который будет заниматься предобучением и дообучением этих моделей: исследовать архитектуры и методы обучения, работать с большими мультимодальными датасетами, масштабировать обучение и адаптировать модели под конкретные задачи и робототехнические платформы. Работа охватывает полный цикл экспериментов — от постановки гипотезы и подготовки данных до оценки качества и проверки результатов на роботах совместно со смежными командами.

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

• разрабатывать и обучать VLA/WAM-модели для понимания сцен и инструкций, предсказания динамики окружающего мира и генерации действий робота

• развивать методы предобучения на разнородных данных: изображениях, видео, текстах, демонстрациях и траекториях роботов

• дообучать и адаптировать модели под новые задачи, объекты, условия и робототехнические платформы

• исследовать архитектуры, представления действий и функции потерь, включая transformer-, autoregressive- и diffusion/flow matching-подходы

• формировать смеси обучающих данных, выбирать стратегии семплирования и исследовать влияние качества, объёма и состава данных на способности моделей

• разрабатывать и оптимизировать пайплайны распределённого обучения на GPU-кластерах: повышать стабильность обучения, эффективность вычислений и использования памяти

• проводить воспроизводимые эксперименты и абляционные исследования, анализировать динамику обучения и причины ошибок

• разрабатывать методики оценки моделей: измерять качество предсказаний и действий, успешность выполнения задач, устойчивость и перенос на новые условия

• совместно с командами робототехники и инфраструктуры интегрировать модели в контур управления и проверять их на реальных роботах

• формировать рекомендации по сбору дополнительных данных и улучшению обучающих выборок на основе результатов экспериментов и испытаний.

• опыт разработки и обучения современных DL-моделей в одной или нескольких областях: computer vision, video understanding/generation, multimodal learning, LLM/VLM или robot learning

• уверенное владение Python и PyTorch

• хорошее понимание современных нейросетевых архитектур, прежде всего transformers, методов оптимизации и принципов обучения на последовательностях

• практический опыт pretraining или finetuning моделей: подготовка данных, выбор функций потерь, настройка обучения, оценка качества и анализ ошибок

• опыт работы с большими датасетами и эффективными пайплайнами загрузки и обработки данных

• опыт обучения моделей на нескольких GPU и понимание принципов распределённого обучения

• умение ставить исследовательские гипотезы, планировать эксперименты и делать обоснованные выводы по их результатам

• умение писать поддерживаемый и воспроизводимый код, работать с Git и инструментами отслеживания экспериментов

• способность читать научные статьи и реализовывать перспективные подходы

• самостоятельность и готовность доводить исследовательскую идею до работающей модели совместно со смежными командами.

Будет плюсом

• опыт работы с VLA, world models, action-conditioned video models или другими моделями для embodied AI

• опыт обучения политик по демонстрациям: imitation learning, behavior cloning, diffusion policies

• опыт с diffusion, flow matching, авторегрессионной генерацией видео и моделированием пространственно-временной динамики

• опыт мультимодального предобучения, self-supervised learning или обучения на эгоцентрическом видео

• опыт переноса моделей между робототехническими платформами и работы с разными представлениями действий

• опыт reinforcement learning, offline RL или улучшения политик на основе обратной связи и результатов выполнения задач

• опыт масштабирования обучения на нескольких узлах, работы с FSDP, DeepSpeed, Megatron или аналогичными инструментами

• опыт исследования scaling laws, оптимизации смесей данных и планирования экспериментов при ограниченном вычислительном бюджете.

• опыт запуска моделей на реальных роботах, анализа неудачных действий и оптимизации инференса

• публикации, открытые проекты или воспроизводимые исследовательские результаты в ML, computer vision или робототехнике.

• 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.

• офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2

• 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.

Мы — команда, которая стремится к disrupt ключевых процессов Банка и его партнеров через внедрение прорывных решений в области прогнозной аналитики и сценарного планирования с применением больших языковых моделей. Наш подход объединяет три ключевых элемента:

• передовые модели — используем state-of-the-art архитектуры в области forecasting и LLM, включая агентные системы и мультимодальные решения, не боясь экспериментировать с новейшими исследованиями;
• мощный harness — создаём собственную инфраструктуру для быстрого прототипирования, обучения и деплоя прогнозных моделей, что ускоряет цикл разработки в разы;
• глубокая экспертиза — опираемся на накопленный опыт внедрения forecasting-решений в production, от прототипа до масштабирования на высоконагруженные системы.

Наши проекты охватывают широкий спектр направлений: от анализа изображений и видео до построения автономных систем и Моделей Мира (World Models).

• анализ требований и проектирование архитектуры решений на стыке классического forecasting и LLM

• разработка гибридных прогнозных моделей: от традиционных задач (временные ряды, регрессия, классификация) до агентных LLM-решений для сценарного планирования и стратегического прогнозирования

• интеграция LLM-агентов в forecasting-пайплайны для задач генерации сценариев, объяснения прогнозов, кросс-модального анализа и сложного многофакторного моделирования

• оптимизация моделей для промышленного внедрения: квантование, дистилляция, ускорение инференса для работы в production-среде

• взаимодействие с командой разработки для передачи моделей в production, включая разработку API и интеграцию с существующими системами

• документирование экспериментов, метрик и результатов (MLflow, Tensorboard, WandB)

• Code review, менторство младших специалистов и поддержка качества кода в команде

• исследование и внедрение новых подходов из научных публикаций по forecasting, LLM и агентным системам.

• опыт работы Data Science / Forecasting / Time Series — от 3 лет

• хорошие инженерные навыки, понимание процесса ИТ-разработки и DevOps-процессов

• глубокое знание Python и основных библиотек для ML/Forecasting: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Prophet, statsmodels, Darts, GluonTS

• понимание основ классического прогнозирования: ARIMA, SARIMA, экспоненциальное сглаживание, регрессионные модели, ансамбли;

• опыт работы с LLM и агентными архитектурами (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI и др.)

• знание основных архитектур нейронных сетей для forecasting-задач (LSTM, GRU, Transformer, Temporal Fusion Transformer, N-BEATS, Chronos) и понимание принципов их интеграции с языковыми моделями

• опыт работы с фреймворками для деплоя моделей (ONNX, TensorRT, TorchScript) и оптимизации инференса

• умение читать научные статьи на английском (ICML, NeurIPS, KDD, IJCAI, ICLR) и быстро прототипировать новые подходы

• понимание принципов работы с большими языковыми моделями: fine-tuning, prompt engineering, LoRA, адаптеры, RAG

• опыт работы с агентными системами для автоматизации аналитических задач и генерации сценариев будет преимуществом.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный 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

• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищем IT Delivery Lead в небольшую команду, отвечающую за развитие и эксплуатацию крупной высоконагруженной ИТ-системы.

Нам нужен человек, который не ограничивается координацией задач и контролем сроков. Важно понимать, как устроен процесс разработки ПО, уметь погружаться в технический контекст и при необходимости подключаться к ИТ-процессам команды: от декомпозиции и планирования до тестирования, релиза и эксплуатации.

• управлять процессом поставки изменений end-to-end: от появления бизнес- или технической инициативы до промышленной эксплуатации

• координировать разработку, тестирование, релизы и внедрение изменений в высоконагруженную систему

• совместно с разработчиками, архитекторами и другими техническими экспертами определять приоритеты, зависимости и оптимальный порядок реализации задач

• вести одновременно несколько инициатив и контролировать сроки, зависимости, риски и блокирующие факторы

• погружаться в техническую составляющую задач и понимать, какие изменения происходят в системе и как они могут повлиять на её работу

• организовывать подготовку релизов: контролировать готовность разработки и тестирования, необходимые согласования, планы внедрения и отката

• при необходимости самостоятельно участвовать в проверке реализованных изменений и взаимодействовать с разработчиками при разборе возникающих проблем

• контролировать прохождение изменений через CI/CD и понимать состояние сборок и развертываний

• участвовать в разборе инцидентов и проблем промышленной эксплуатации, контролировать выполнение корректирующих мероприятий

• отслеживать ключевые показатели delivery-процесса и выявлять узкие места, влияющие на скорость и качество поставки

• постоянно улучшать процессы разработки, тестирования, релизов и взаимодействия внутри команды.

• от 2-3 лет опыта в роли Delivery Lead, Technical Project Manager, IT Project Manager или аналогичной позиции в проектах разработки ПО

• опыт работы с backend- или интеграционными ИТ-системами

• опыт управления несколькими параллельными инициативами

• опыт организации и сопровождения production-релизов

• опыт взаимодействия с разработчиками, тестировщиками, DevOps/SRE и архитекторами

• опыт работы с промышленными ИТ-системами, где критичны доступность, производительность и качество изменений

• достаточную техническую базу для самостоятельной работы с ИТ-командой

• практический опыт работы с Agile-подходами — Scrum, Kanban или их адаптацией под конкретную команду

Будет плюсом:

• практический опыт работы с Jira, Confluence, GitLab/Bitbucket, Jenkins/TeamCity, Grafana, Kibana и аналогичными инструментами

• техническое образование

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• офисный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (после ИС 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.

Команда занимается создание ИИ продукта по кредитованию юридических лиц

Чем предстоит заниматься:

• определение целей агента для управления структурой продуктов и процесса ценообразования, образа результата, фиксация заказчика и стейкхолдеров
• синхронизацией и приоритизацией (если необходимо) целей включая RoRWA и ALM-индекс, допустимого уровня качественных показателей и плана проекта
• формированием рисков проекта, согласованием плана, регулярным трекингом плана
• постановкой задач в ИТ в соответствии с правилами работы
• контролировать этапы IT-разработки модели
• сопровождать процессы при размещении агентов на фронте смежников, общая координация, обеспечение включения в бэклоги смежных команд
• проведение dev стенд, ИФТ, ПСИ

Мы ждем что, вы:

• имеете образование физмат/ИТ
• имеете знания основ финансов, риск менеджмента, ALM
• имеете знания и опыт работы в agile
• имеете знания и использование в работе AI

Что 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

Продукт «Динамический баланс» Это комплексная ALM-система для управления процентным риском и доходностью в масштабе всего Банка Сбер. Миссия продукта — создание единого источника правды для принятия решений по управлению активами и пассивами на основе стохастического моделирования.

Проект находится в стадии активного развития модулей. Нам предстоит синхронизировать эконометрические модели со структурой баланса, разработать поведенческие модели (Big Data/ML) и автоматизировать загрузку фактических данных из банковских источников.

Главное конкурентное преимущество работы у нас — прямое влияние на финансовый результат крупнейшего банка страны через оптимизацию структуры его баланса. На рынке эта позиция выделяется глубокой интеграцией классического финансового моделирования (ALM, IRRBB) с передовыми методами анализа данных.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• созданием архитектуры текущей модели Dynamic Balance Sheet и анализом потребностей бизнес-блоков (КИБ, Розница)
• развитием функционала модулей расчета, постановкой задач на загрузку данных из ЦХД/MIS
• внедрение ML-моделей прогнозирования ставок и валютных курсов.
• актуализациией ВНД/ОРД под новые процессы
• управлением развития ядра DSB, инфраструктурной синхронизацией витрин данных

Мы ждем что, вы:

• имеете опыт от 3–5 лет в роли PO или Senior Business Analyst. Опыт управления проектами планирования, прогнозирования и понимаетм ALM
• обладаете навыками Power BI или Tableau, Jira.
• имеете знания Asset-Liability Management (ALM), IRRBB, Funds Transfer Pricing (FTP).
• имеете опыт самостоятельного построения поведенческих моделей (например, досрочного погашения кредитов или оттока депозитов)
• имеете высшее финансово-экономическое или техническое образование (с уклоном в математику/анализ данных)
• умеете использовать нейросети в работе

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис на Кутузовском проспекте 32\3
• 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 ищем опытного инженера для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбербанке. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.

• написание промптов для конкретных задач (аналитика, генерация писем, работа с возражениями)

• интеграция AI-решений с корпоративными системами, базами данных и API

• пилотирование AI-решений, тестирование гипотез, отладка и оптимизация

• подготовка AI-решений к промышленной эксплуатации и техническое сопровождение внедрения

• проведение демо, консультаций и обучения сотрудников практическому применению ИИ.

• навыки программирования на Python и работы с основными библиотеками анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

• опыт внедрения AI-решений в бизнес-процессы — от 2-х лет, как минимум 1 успешный запущенный пилот или готовый прототип с измеримым результатом (ссылки, рекомендации, портфолио)

• понимание LLM и RAG — знаете, как работают большие языковые модели, чем отличаются модели (GPT vs Claude vs российские), как работает retrieval-augmented generation, как собирать и подготавливать данные для баз знаний

• промпт-инжиниринг — умеете писать промпты для разных сценариев, знаете техники (few-shot, chain-of-thought, role prompting)

• навыки интеграции — понимание, как подключить AI-агента к CRM, базе данных, Excel, и др

• продуктовый подход — умеете формулировать задачу в виде: «пользователь → проблема → сценарий → MVP → метрики успеха → ROI»

• умение работать с большими данными и базами данных (SQL, NoSQL)

• хорошие аналитические и коммуникативные способности.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный 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.

Мы — команда экономической оценки. Сейчас мы поиске коллеги бизнес-аналитика с финансовой экспертизой, который станет «мостом» между финансовым бизнесом и командой разработки. Основная задача — переводить финансовую бизнес-логику (расчёты, калькуляторы, модели, работа с финансовыми данными) в формальные требования, понятные системным и ИТ-аналитикам. Типовые задачи: автоматизация финансовых расчётов, описание работы калькуляторов (P&L, unit-экономика), требования к финансовым данным, сверки.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером, вы можете пройти его в Telegram или MAX. Диалог займёт примерно 10 минут. Задача ГигаРекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

Задачи

• сбор и анализ требований: выявлять требования у заказчиков, проводить интервью со смежными командами и декомпозировать их до уровня понятных задач
• описание спецификаций: готовить детальные описания функционала для разработки
• описание требований к данным и требований к обработке данных
• управление изменениями: участвовать во всех этапах ревью решений (с командой бизнеса, архитектуры, ИТ, финансов)
• помогать тестировщикам и системным аналитикам проверять корректность реализации финансовой логики (эталонные расчёты, сверка с Excel-моделями)
• участвовать в приёмке: сверять результаты автоматизированных расчётов с бизнес-ожиданиями.

Требования

• высшее образование
• опыт работы бизнес-аналитиком от 1 года
• владение нотациями и инструментами: BPMN, UML
• понимание жизненного цикла требований (от сбора до приёмки)
• умение описывать расчётную логику: формулы, алгоритмы, исключения, граничные случаи
• умение формализовывать требования к данным
• SQL и Python на уровне чтения/проверки данных, умение сверить расчёт с данными в БД
• понимание основ системного анализа и разработки (API, интеграции, справочники).

Мы предлагаем

• официальное оформление с первого дня
• офисный формат работы в здании Сбера в Екатеринбурге на Горького, 67
• 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.

Мы – подразделение в Департаменте ИТ блока КИБ, которое отвечает за повышение уровня ИТ-зрелости и технологической интеграции дочерних компаний блока КИБ в экосистему Сбера.

Нам необходим сотрудник с инженерной экспертизой, который в состоянии провести аудит текущего состояния ИТ (в своей предметной области), предложить улучшения, помочь их внедрить и проконтролировать результат.

• аудит текущего состояния процессов разработки ПО (PDLC) в компаниях экосистемы Сбера (КЭС)

• внедрение в КЭС показателей оценки эффективности процессов разработки ПО

• формирование, согласование и контроль выполнения планов развития КЭС по данному направлению

• продвижение внедрения в КЭС AI-native процессов разработки ПО

• экспертная поддержка КЭС по вопросам развития по данному направлению

• помощь по внедрению ИТ-стандартов Сбера в КЭС по данному направлению

• контроль и согласование бюджетов КЭС на разработку ПО, поиск возможностей для оптимизации.

• высшее техническое образование

• опыт работы по направлению поддержки и аудита процессов разработки (в ИТ-компании / интеграторе) — не менее 5 лет

• глубокое понимание современных методов разработки ПО (Agile/Scrum/Kanban и др.)

• навык выбора и внедрения инструментов управления проектами (Jira, Confluence, GitLab, Bitbucket и др.)

• умение разрабатывать техническую документацию и регламенты процессов

• навыки разработки SLA и регламентов, для сервисов под контролем отдела

• опыт проводения аудита текущих процессов и определять направления для улучшения.

• комфортный современный офис

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Департамент Корпоративной Архитектуры ПАО "Сбербанк" ищет архитектора в блок "Развитие клиентского пути B2C". Блок занимается созданием продуктов формирующий уникальный клиентский путь и условия для каждого клиента. Вам предстоит разрабатывать архитектурные решения для большинства из которых сложно найти прямых конкурентов в РФ и мире.

• разработка и актуализация Целевой Архитектуры и управление изменениями Целевой Архитектуры приложений Банка в блоке "Развитие клиентского пути B2C"

• проведение оценки бизнес-инициатив курируемых подразделений

• актуализация и анализ текущего состояния архитектуры и контроль плана перехода к Целевой Архитектуре

• разработка документов Концептуальная архитектура на основании бэклога команд, описания фич, архитектурных стандартов, принципов и требований

• контроль выполнения задач в рамках архитектуры функциональной области, в том числе контроль технологического долга

• контроль разработки Архитектур АС и архитектур сервисов по курируемому функционалу

• регулярное исследование рынка новых решений, анализ возможности их применения в рамках Банка

• формирование целевого видения развития продуктов с учетом современных тенденций (AI-native) и защита предлагаемых решений.

• опыт работы в Банках, компаниях-разработчиках или в компаниях-интеграторах на позициях аналитик, архитектор или руководитель проектов не менее 5 лет

• опыт проектирования автоматизированных систем и решений

• опыт внедрения сложных корпоративных информационных систем

• навыки ведения переговоров, навыки убеждения и продвижения идей, коммуникабельность и способность выстраивать эффективное общение с заказчиками

• владение одной из методологий построения Корпоративной архитектуры организации (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.)

• знание английского языка на уровне не ниже Intermediate

• владение техническими стандартами и нотациями ArchiMate, ITIL, BPMN, UML

• погруженность в LLM, ML и создаваемые с их помощью современные продукты и близкие смежные области: AI-агенты, harness, skill, мультиагентные системы, саморазвивающиеся агенты и т.д.

Будет плюсом:

• владение средством управления архитектурой предприятия ARIS.

• комфортный современный офис рядом с м. Кропоткинская

• формат работы - офис (возможно обсуждение гибридного формата после испытательного срока, но офисный формат приемуществено

• 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.

В команду Мониторинга условий Сервисов Мониторинга ДРКИБ открыта вакансия Системного аналитика. Вам предстоит работа над внедрением AI-агентов в системах мониторинга корпоративных клиентов, разработку интеграций между информационными системами внутри компании, формирование требований по доработке продукта.

Чем предстоит заниматься:

• разработка требований и их документирование для развития автоматизации процессов страхования,

• взаимодействие с поставщиками решений и внутренней командой разработки,

• управление и самостоятельная разработка интеграций между информационными системами внутри компании, с системами партнеров и клиентов,

• участие в приемке разработанного функционала,

• участие в проработке системной архитектуры,

• участие в работе третьей линии технической поддержки.

Мы ждём что ты:

• опыт работы аналитиком от 3-х лет,

• знания процессов разработки в целом, понимание роли и места требований, архитектуры и проектирования в соответствующих процессах,

• знание и навык использования нотаций моделирования (умение моделировать BPMS процессы, знание нотации BPMN),

• опыт проектирования и документирования REST (знание принципов REST-full взаимодействия) и SOAP-сервисов (знание XSD и WSDL),

• знание принципов информационной безопасности в системах (JWT, OAuth2, mTLS),

• знание спецификации OpenAPI (Swagger),

• опыт работы с брокерами сообщений Kafka, RabbitMQ,

• понимание микросервисной архитектуры, контейнеризации (Docker, Kubernetes),

• знание реляционных и нереляционных (NoSQL) СУБД: PostgreSQL, MongoDB, Redis,

• знание OLTP / OLAP, нормализации, шардинга, репликации,

• умение адаптировать требования в задачи и детализировать их,

• умение формулировать критерии приемки и опыт подготовки и согласования требований (DoR, DoD),

• знания современных практик и подходов к разработке ПО,

• опыт менторства и наставничества младших системных аналитиков.

Что мы предлагаем:

• формат работы — гибридный,

• стабильный оклад и годовое премирование, официальная соцподдержка сотрудников,

• официальное оформление с первого дня,

• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для членов семьи,

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

• корпоративная пенсионная программа,

• корпоративное обучение за счёт компании, посещение конференций по профессиональной тематике и доступ к огромному каталогу образовательных программ,

• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. руб.,

• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы партнёры,

• современное оборудование и всё необходимое для комфортной работы,

• работу по Agile с ведущими специалистами отрасли: более 2000 продуктовых команд и возможность внутренних перемещений,

• свободную одежду.

Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.

Обязанности

Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.

Обязанности:

Основные задачи будут лежать в следующих сферах:

Инфраструктура:

• поддержка данных для обучения VLM на кластере YTSaurus.
• построение удобной платформы для эффективного анализа/обработки данных (фильтрация, дедупликация и пр.)
• автоматизация процессов через Airflow.

RnD:

• поиск и синтез данных для обучения VLM (есть несколько областей: OCR/Charts&Tables/Grounding&Counting/General и тд).
• исследование пайплайнов по созданию чистых и разнообразных датасетов (на примере FineVision).

Эксперименты и метрики:

• Обучение VLM на подготовленных данных.
• проведение исследований релевантных intrain метрик, бенчмарков для замера качества.

Требования

• Опыт построения дата пайплайнов и data quality процессов
• Опыт работы в production ml команде (большие нагрузки как преимущество)
• Понимание задач CV и современных подходов в больших языковых моделях
• Опыт решения задач, связанных с влиянием данных на качество VLM
• Практический опыт работы с VLM.

Условия

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

Команда развивает в банке продукт «Выписка по счетам корпоративных клиентов» – это сервис подготовки и предоставления клиентам-ЮЛ и ИП выписок по их расчетным счетам.

Мы не просто поддерживаем существующий функционал – мы проводим цифровую трансформацию процессов: переводим юридически значимые действия клиентов из бумаги в электронный вид, разрабатываем новые и дорабатываем уже существующие формы предоставления, выстраиваем интеграции между банковскими системами, развивает собственного агента для различных каналов Банка.

Чем предстоит заниматься:

• анализировать и описывать бизнес-процессы «AS IS» и «TO BE» по продукту выписок для корпоративных клиентов
• формализовать бизнес-требования и критерии приёмки для новых возможностей и изменений
• обеспечивать связь между заказчиком/бизнесом, разработкой и тестированием: уточнение требований, ответы на вопросы, участие в приёмке
• работать с нормативной и регуляторной базой: юридическая значимость документов, сроки хранения, подтверждение действий клиента
• описывать интеграционные требования и взаимодействие с внутренними/внешними автоматизированными системами
• поддерживать аналитическую документацию актуальной на всех этапах жизненного цикла задач.

Для нас важно:

• опыт работы бизнес-аналитиком от 2 лет в банковской или финтех-сфере
• уверенное владение инструментами: нотация BPMN, составление функциональных и нефункциональных требований, User Story
• навык описания процессов as-is / to-be и выявления узких мест
• опыт работы с LLM и понимание сущности ИИ-агента, RAG
• понимание и применение в работе подходов к клиентским исследованиям (поиск болей клиентов)
• понимание основ платёжных и расчетных процессов, интеграционных подходов (обмен данными между АС, api)
• умение работать с требованиями в jira/confluence и вести аналитическую документацию развитые коммуникативные навыки: работа со сложными и разноуровневыми стейкхолдерами системное мышление, внимание к деталям, ответственность за результат

Будет плюсом

• опыт работы с корпоративными клиентами / расчетными счетами / выписками
• опыт в проектах, связанных с переводом бумажных процессов в электронный вид, юридически значимыми документами, эп/подтверждениями
• понимание регуляторных требований банка (сроки хранения документов, нормативы).

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальная система 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
• корпоративная пенсионная программа.

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.

Мы, команда офиса CDO B2C, строим платформу данных, которая обеспечивает быстрый, надежный и качественный обмен информацией между Сбером и компаниями-партнерами. Это основа для персонализированных предложений умных продуктов и эффективных бизнес-решений.

Наша команда - Команда развития Платформы в офисе CDO B2C ищет DE-инженера для реализации задач по загрузке, аналитике и трансформации данных.

• проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки и обработки данных (включая DAG в Apache Airflow)

• оптимизировать и сопровождать процессы обработки больших данных (Apache Spark, Apache Flink)

• интегрировать источники данных (базы данных, API, файловые хранилища) в единую pipeline-архитектуру

• настраивать и администрировать Airflow для оркестрации workflows

• участвовать в разработке архитектуры хранения и обработки данных (включая Hadoop-экосистему)

• документировать решения и формировать базы знаний.

• наличие высшего образования

• опыт разработки ETL/ELT-процессов (реализация, оптимизация, мониторинг)

• профильное владение Python (включая библиотеки для работы с данными)

• практический опыт с распределенными вычислениями: Apache Spark (PySpark/Scala) или Apache Flink

• глубокое понимание SQL и опыт работы с РСУБД (PostgreSQL, MySQL и др.)

• знание Apache Airflow (создание DAG, настройка сенсоров, операторов)

• навыки администрирования Linux (развертывание, мониторинг, troubleshooting)

Будет преимуществом:

• базовые знания Scala (или готовность к изучению)

• опыт с Hadoop (HDFS, YARN, Hive)

• знание облачных платформ (AWS S3/Glue, GCP BigQuery, Azure Data Factory)

• навыки автоматизации (Ansible, Terraform)

• опыт работы с стриминговыми данными (Kafka, Debezium).

• гибридный формат в Москве (ул.Поклонная, 3)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.

Обязанности

• генерировать синтетические данные: математика, код, произвольная синтетика с сидами - документами из Web
• исследовать токенизацию и ее влияние на качество модели (возможно написание статей)
• решать задачи кластеризации миллиардов документов
• исследовать разные факторы, которыми обладают текстовые данные
• генерировать Vision данные для прокачки VLM
• разрабатывать новые алгоритмы парсинга HTML и исследовать его влияние на качество модели
• исследовать зависимости между pretrain данными и agentic capabilities итоговой модели
• разрабатывать стабильную инфраструктуру, которая будет поддерживать проведение сотен и тысяч экспериментов над данными.

Требования

• имеешь коммерческий релевантный опыт связанный с NLP или построением инфраструктуры для данных от двух лет.

Будет плюсом:

• 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
• опыт с MapReduce системами.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• льготная программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В дружную команду Центра киберзащиты требуется специалист по сопровождению и эксплуатации систем защиты от утечек критичной информации.

Обязанности

• Администрирование, настройка и сопровождение системы защиты от утечек конфиденциальной информации (DLP).
• Контроль целостности инфраструктуры DLP-системы, мониторинг её работоспособности и производительности.
• Анализ журналов, выявление аномалий и иных нестандартных событий в работе системы.
• Подготовка отчетов о состоянии защищенности информации, рекомендации по повышению уровня безопасности.
• Участие в разработке инструкций и регламентов работы с системой DLP.
• Проведение расследований инцидентов информационной безопасности, связанных с возможными утечками данных.

Требования

• Высшее образование в области информационных технологий, кибернетики или смежных специальностей.
• Опыт работы с системами DLP не менее 2 лет.
• Глубокое понимание принципов работы современных решений класса Data Leak Prevention (DLP), знание механизмов анализа трафика и мониторинга активности пользователей.
• Навыки настройки политик безопасности и фильтрации сетевого трафика.
• Практический опыт интеграции DLP-решений с корпоративными информационными системами и инфраструктурой (Active Directory, прокси-серверы, почтовые шлюзы, файловые серверы и др.).
• Владение инструментами анализа сетевых протоколов и трафик-анализа (Wireshark, tcpdump и другие аналогичные средства).
• Понимание принципов работы операционных систем Windows/Linux, сетевых устройств Cisco/Juniper/Huawei и основных сервисов ИТ-инфраструктуры (DNS, DHCP, VPN и пр.).
• Знание базовых основ криптографии и методов шифрования данных.
• Хорошее владение русским языком и способность составлять техническую документацию высокого качества.
• Базовый уровень английского языка — чтение технической документации и инструкции разработчиков оборудования и ПО.

Будет плюсом:

• Приветствуются дополнительные сертификаты специалистов по защите информации (CISSP, CEH, CISM, GIAC и другие).
• Опыт участия в проектах по внедрению и настройке крупных корпоративных систем защиты информации будет преимуществом.
• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• Комфортный современный офис: г. Москва, ул. Большая Андроньевская, 6.
• Работа в офисе.
• 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.
• 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.

Коротко о команде

Наша команда «Кредитное решение» решает масштабные и нетривиальные задачи. Основной фокус – обеспечение роста и снижение риска портфеля сегмента «Средний+» в отраслях потребительского спроса: торговле, сельском хозяйстве, услугах, фармацевтике, а также легкой и пищевой промышленностях. От наших решений зависит кредитная стратегия банка, а в управлении — портфель на триллионы рублей.

Если ты хочешь видеть реальный результат своей работы в масштабах страны, тебе к нам.

Задачи

• Аналитика качества кредитного портфеля и риск-метрик в разных сегментах.
• Исследование новых взаимосвязей и влияний внешних факторов.
• Сбор данных для проведения портфельного риск-менеджмента.
• Формирование и тестирование гипотез.
• Оценка внедряемых изменений, подготовка сопровождающей аналитики.
• Подготовка дэшбордов и отчетов для анализа и презентации результатов.
• ADHOC-аналитика.

Требования

• Высшее математическое или техническое образование.
• Знание принципов и инструментов работы с большими данными SQL/Python.
• Знание ключевых финансовых показателей компаний.
• Знание основных портфельных риск-метрик в идеале – знания статистики, принципов мат. моделирования, концепции статистической проверки гипотез, построения доверительных интервалов, регрессионного анализа.

Будет плюсом

• владение инструментом PySpark.
• классический ML.
• работа с корпоративными хранилищами данных (Hadoop, Hive).
• опыт работы в финансовом секторе от 2-х лет.

Условия и бенефиты

• комфортный современный офис на Кутузовском проспекте 32 — предусматривается 100% офисный формат работы.
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы – Трайб «Управление модельного риска». Мы разрабатываем новую инновационную Платформу Sberbank.DS Ecosystem. Sberbank.DS Ecosystem - это линейка продуктов, решающая задачи по ускоренной разработке, валидации и мониторингу AI моделей в инфраструктуре Банка, SberCloud.

• руководство небольшой командой разработки (10 человек: сеньоры и мидлы). соотношение разработка/тимлид — 60/40: распределение задач, code review, обучение коллег

• разработка фронтенд- и бэкенд-частей высоконагруженной банковской системы на java

• самостоятельный анализ предметной области и уточнение требований

• управление техническим долгом

• проработка и защита архитектурных решений

• организация процесса планирования и оценки трудозатрат

• выстраивание траектории развития команды.

• опыт руководства командой разработчиков от 3 лет

• опыт работы разработчиком от 5 лет

• экспертное владение java, spring/spring boot (понимание модели памяти jvm, многопоточности)

• понимание сетевых протоколов (http/https, tls, tcp, grpc)

• опыт создания масштабируемых и контейнеризированных приложений

• опыт работы с gradle

• опыт работы с реляционными субд (postgresql)

• понимание процессов ci/cd

будет плюсом:

• наличие собственных проектов в сфере разработки по

• опыт внедрения ai в процесс разработки

• понимание процессов devsecops и принципов безопасной разработки

• навыки в области sre

• 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.

• работа в офисе в Санкт Петербурге

• 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.

Команда блока финансов развивает платформу для создания операционно-драйверных моделей доходов, расходов и детальных прогнозов. Команда переводит расчётные модели из Excel и разрозненных процессов в воспроизводимые решения с управляемыми данными, сценариями, версиями и понятным пользовательским путём.

Миссия роли: построить управляемую функцию бизнес-анализа для портфеля драйверных моделей.

Чем предстоит заниматься:

• нанимать, онбордить и развивать аналитиков
• создать единый процесс от бизнес-потребности до принятой модели и постановки в разработку
• управлять портфелем: приоритет, WIP, зависимости, риски, сроки и управленческие решения
• представлять кластер в работе с DME, DWH и ядровыми командами; формировать консолидированные заказы
• добиваться закреплённой ёмкости, SLA, правил изменения и эскалации, а не строить процесс на личных контактах
• вместе с архитектором обеспечивать ранний review, повторное использование решений и минимальный комплект артефактов
• ввести измерение lead time, времени ожидания, first-pass yield, rework, качества и использования моделей.

Мы ждем, что вы:

• имеете 8+ лет в бизнес-анализе, финансовом планировании, data/product analytics или консалтинге; 2+ года управления людьми или практикой
• имеете опыт перевода Excel/ручной модели в промышленный продукт с данными, разработкой, UAT и внедрением
• мыслите категориями change management
• понимаетеP&L, драйверные модели, сценарии, plan/fact/forecast и финансовой методологии
• отлично владеетеSQL
• имеете опыт построения процесса: intake, DoR/DoD, RACI, SLA/SLO, WIP, change management и метрики lead time
• умение договариваться с независимыми сервисными командами о приоритете, ёмкости и проверяемом результате.

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

Команда SberNBA занимается тремя большими направлениями:

• платформа коммуникаций и персональных предложений Сбера,
• поведенческая foundation model человека,
• бизнес направление коммуникаций от потребности клиента.

Цель команды – сделать управление коммуникациями проще и эффективнее за счет гибкости платформенных инструментов и GenAI, моделировать поведение человека на краткосрочном и долгосрочном горизонте и использовать эти данные в бизнес-процессах банка, помогать человеку закрывать потребности быстрее и проще.

Обязанности

• В роли CDS вы будете развивать команду и компетенции трайба на уровне DS экспертизы.
• Строить, развивать и реализовывать стратегию развития трайба в части ML/AI.
• Участвовать в создании кампейн платформы нового поколения, основанного на агентах.
• Развивать системы генерации персонализированного контента.
• Развивать Foundation Model (Трансформерная модель понимания клиента на основе его действий в банке и экосистеме Сбера) и рекомендательные модели.

Требования

• 10+ лет в DS / 5+ лет в промышленных RecSys в крупных компаниях
• Интеграция LLM в RecSys (RAG / генерация текста офферов)
• Опыт управления командой 10+ DS и развития ML экспертизы на уровне подразделения
• Успешный опыт реализации сложных и масштабных ML проектов с доказанным бизнес-эффектом
• Хорошие коммуникативные навыки, готовность договариваться и находить оптимальные решения
• Стратегическое мышление
• Амбициозность и ориентация на бизнес-результат

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• 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.