Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Мы создаем передовые решения в области интеллектуальной обработки неструктурированного контента бизнес-инициатив Банка и жизненного цикла AI Агентов, в том числе хранения и эволюции памяти. Наши продукты составляют сервисы от high-load до UI и располагаются в 3 сегментах сети:

• RAG Platform
• AI Agents SkillHub
• AI Agents Memory
• LLM Harness
• AI Studio UI

Наша платформа поддерживает и развивает более 300 инициатив, обрабатывает 100М+ запросов ежемесячно и интегрирована во все клиентские сценарии банка.

Мы ищем Lead DevOps с сильным уклоном в Platform Engineering, который возглавит направление DevOps платформы: сформирует эффективные процессы, осуществит переход с ClickOps, legacy кодовой базы на тестируемый код, современные GitOps практики (в том числе перестройка CI/CD пайплайнов) для всех продуктов трайба.

Вы будете отвечать за конечные метрики пользования платформой несколькими командами разработки и сопровождения (DORA и пр) и будете напрямую влиять на процессы внедрения наших продуктов, улучшая их стабильность, предсказуемость и общие трудозатраты команд на релиз.

• руководство направлением DevOps платформы

• проектирование и реализация перехода на GitOps подход

• подбор команды, планирование целей на спринт/квартал/год

• выстраивание процессов по взаимодействую с платформой со смежными командами разработки и сопровождения

• контроль и влияние на DORA метрики.

• проверенный опыт в создании DevOps платформы, которой пользуются несколько команд/продуктов

• инженерный подход к написанию тестируемого кода

• продвинутое понимание k8s/openshift, ArgoCD, Helm

• архитектурное понимание и умение планировать вид платформы на годы вперед

• навыки технического ведения platform engineering направления - от сбора требований от стейкхолдеров до реализации CI/CD пайплайнов

• сильный уровень Python / Java / иной язык разработки. Понимание groovy бонусом.

Будет плюсом

• желание разбираться и устранять проблемы в корне, нетерпимость к "заплаткам" и накоплению техдолга

• умение обосновывать сложные технические решения и в том числе выдержка и умение говорить "нет"

• опыт миграций DevOps стека работающего продукта

• кросс-командная коммуникация и трансляция требований на команды разработки и сопровождения

• работа с multi-tenant / segmented-network продуктами.

• гибридный формат работы

• 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.

Приглашаем студентов на стажировку по направлению аналитики данных. Вам предстоит работать с данными, выявлять закономерности, проверять гипотезы и готовить аналитические выводы для решения бизнес-задач.

Сбор, обработка и анализ данных.

Написание SQL-запросов и работа с базами данных.

Подготовка отчётов и визуализация результатов анализа.

Проверка гипотез и поиск закономерностей.

Проверка качества и полноты данных.

Участие в автоматизации обработки данных и регулярной отчётности.

Курс обучения: 3-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры.

Знание SQL: объединение таблиц, группировки, подзапросы и оконные функции.

Базовое знание Python, опыт работы с Pandas и NumPy.

Понимание принципов работы реляционных баз данных.

Базовые знания математической статистики.

Умение структурировать информацию, интерпретировать данные и понятно формулировать выводы.

Внимательность к деталям, готовность учиться и работать в команде.

Будет преимуществом: знакомство с Data Engineering, процессами ETL/ELT и инструментами обработки больших данных — Hadoop, Hive, Spark и PySpark; опыт учебных или личных проектов по аналитике данных.

Оплачиваемая стажировка.

Длительность стажировки: 3-6 месяцев.

формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр.

гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю

возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка

бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Приглашаем студентов на стажировку по направлению системного анализа. Вам предстоит участвовать в проработке требований к IT-системам, описании их работы и подготовке документации, взаимодействовать с разработчиками и другими участниками команды.

Сбор, анализ и описание требований к IT-системам.

Подготовка и актуализация технической документации в Confluence.

Описание процессов, сценариев использования и взаимодействия систем.

Участие в проработке интеграций и структур данных.

Работа с данными с помощью SQL.

Постановка и сопровождение задач в Jira.

Курс обучения: 2-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры.

Понимание роли системного аналитика и основных этапов разработки ПО.

Базовые знания SQL и реляционных баз данных, знакомство с PostgreSQL.

Понимание клиент-серверного взаимодействия и основ микросервисной архитектуры.

Базовое понимание REST API, HTTP и формата JSON.

Умение структурировать информацию и формулировать требования.

Внимательность к деталям, готовность учиться и работать в команде.

Оплачиваемая стажировка.

Длительность стажировки: 3-6 месяцев.

формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр.

гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю

возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка

бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда занимается сбором данных для различных процессов кредитования крупного бизнеса.

Задачи

• Анализ поступивших бизнес-требований к витринам данных.
• Общение с заказчиком по бизнес-требованиям.
• Построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных.
• Сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику.
• Разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиям и прототипу.
• Тестирование разработанного решения.
• Подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ.
• Сопровождение внедренного решения (3 лс).

Требования

• Опыт работы в роли системного аналитика/разработчика витрин данных от 2 лет.
• Понимание процесса разработки витрин данных с нуля.
• Опыт разработки технической документации приветствуется.
• Хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале — оптимизация запросов).
• Понимание принципов проектирования реляционных БД.
• Понимание методологии проектирования витрин данных (ETL).
• Владение английским языком от уровня B2 и выше.
• Готовность работать в офисном формате.

Будет преимуществом

• опыт работы со стеком технологий больших данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala).
• опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst.
• знание и умение работы с wiki-системой Confluence, трекинговыми системами (Jira, Redmine и т. д.).
• знание банковской предметной области.

Условия и бенефиты

• Работа в современном комфортном офисе.
• Конкурентные условия труда (белая заработная плата, оклад, премии).
• Гибкий график, сокращенный рабочий день в пятницу (до 16.45).
• ДМС.
• Льготная ипотечная программа (после 6 месяцев работы в Сбере).
• Отличная программа софинансирования пенсионных накоплений.
• Широкий спектр дисконт-программ, скидок и привилегий от компаний-партнеров.
• Льготное кредитование в Сбербанке — возможность пользоваться премиальными продуктами Банка на специальных условиях.
• Возможность проходить обучение в лучшем Корпоративном Университете.

Наша команда работает над инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения, работаем с системами хранения данных, серверными мощностями, виртуальными машинами и системным ПО для них. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы занимаемся обновлением существующей платформы виртуализации и развитием системы управления внутренним облаком.

Задачи:

• формировать архитектурные принципы и требования к инфраструктуре, закреплять их в корпоративных стандартах и регламентах, обязательных для всех команд разработки.
• проектировать и развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка, включая серверную виртуализацию, системы хранения данных (SAN) и сетевые решения.
• участвовать в развитии одного из внутренних продуктов команды, включая архитектурную проработку и постановку задач на разработку.
• выступать связующим звеном между командами разработки и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать командам учитывать стандарты при проектировании своих систем.
• прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI (GigaChat, Kandinsky), оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов.

Мы ждем от тебя:

• понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры, отказоустойчивости (HA) и катастрофоустойчивости (DR)
• опыт работы с серверной виртуализацией и системами хранения данных
• уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC) и жизненного цикла приложений
• владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code)
• опыт разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов
• способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения.

Будет плюсом:

• опыт использования или внедрения AI-сервисов (GigaChat, Kandinsky)
• навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях.

Мы предлагаем:

• офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская
• 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
• 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 обеспечивает бесперебойную работу высоконагруженной системы, обрабатывающей 200 миллионов клиентов 24х7.

Генерируем инновационные концепции и воплощаем их в жизнь, создавая нечто уникальное и значимое для обеспечения высокого качества обслуживания наших клиентов.

Ядро — это сердце процессинговой системы, отвечающее за управление всеми операциями с банковскими картами и платежными счетами. Выпускаем, авторизуем, рассчитываем!

Наши технологии:

Мы используем DataGrid и Pangolin Platform V: высокопроизводительные базы данных для обработки больших объёмов данных. Для обеспечения высокой производительности и готовности к росту объёма транзакций внедрено линейное масштабирование, механизмы гибкого распределения трафика и собственные решения по репликации данных.

• разработка backend высоконагруженной банковской системы на Java

• написание Unit и интеграционных тестов

• рефакторинг и оптимизация кода, Code review

• подготовка документации

• участие в сопровождении разработанных компонентов на тестовых стендах(ИФТ, ПСИ, НТ) и исправлении дефектов

• участие в принятии архитектурных решений

• участие в анализе метрик и работы системы в ПРОМ.

• коммерческий опыт разработки на Java от 5 лет

• знания принципов проектирования ПО (SOLID, паттерны проектирования) и построения архитектуры микросервисов

• знание и опыт работы с Java-фреймворками Spring и ORM

• опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, аналоги)

• опыт работы k8s

• навыки агентной разработки, cli

• навыки работы с генеративными AI-моделями

работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская

формат работы: фултайм офис

годовой бонус и ежегодный пересмотр

расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи

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

льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Наша команда работает над инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения, работаем с системами хранения данных, серверными мощностями, виртуальными машинами и системным ПО для них. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы занимаемся обновлением существующей платформы виртуализации и развитием системы управления внутренним облаком.

Задачи:

• формировать архитектурные принципы и требования к инфраструктуре, закреплять их в корпоративных стандартах и регламентах, обязательных для всех команд разработки
• проектировать и развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка, включая серверную виртуализацию, системы хранения данных (SAN) и сетевые решения
• участвовать в развитии одного из внутренних продуктов команды, включая архитектурную проработку и постановку задач на разработку
• выступать связующим звеном между командами разработки и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать командам учитывать стандарты при проектировании своих систем
• прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI (GigaChat, Kandinsky), оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов.

Мы ждем от тебя:

• понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры, отказоустойчивости (HA) и катастрофоустойчивости (DR)
• опыт работы с серверной виртуализацией и системами хранения данных
• уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC) и жизненного цикла приложений
• владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code)
• опыт разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов
• способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения.

Будет плюсом:

• опыт использования или внедрения AI-сервисов (GigaChat, Kandinsky)
• навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях.

Мы предлагаем:

• офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская
• 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
• 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.

В команду проектного офиса GenAI-трансформации B2C ищем руководителя проектов.

• участие в формировании методологии общей системы управления GenAI-трансформации B2C

• формирование и ведение дорожных карт: приоритизация задач, детализация этапов развития, интеграции новых функций и выявление ключевых рисков

• лидирование управляющих комитетов (протоколы, поручения, повестка и т.д.) на уровне топ-менеджмента Сбера

• операционное управление и регулярная отчетность по статусу и рисках выполнения целей GenAI в B2C

• участие в формировании видения GenAI-трансформации B2C и сходимости всех ключевых элементов в единый образ результата

• самостоятельное выстраивание рабочих процессов и взаимодействия между командами В2С

• взаимодействие с высшим руководством, директорами департаментов и техническими специалистами для обеспечения своевременной и качественной реализации проектов

• подготовка отчетности и презентационных материалов для топ-менеджмента в рамках комитетов, PD лидеров и пр.

• опыт работы на позиции руководителя ИТ-проектов/в проектном/продуктовом управлении не менее 5 лет (желательно в области AI/GenAI)

• понимание подходов и трендов в области искусственного интеллекта

• опыт подготовки отчетных презентационных материалов для топ-менеджмента

• опыт лидирования управляющих комитетов (протоколы, поручения, повестка и т.д.) на уровне руководства крупных компаний

• знание и понимание производственного процесса ИТ/AI продуктов

• высокая самостоятельность и проактивность, умение работать в условиях многозадачности

• отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать эффективные отношения с руководителями разных уровней

• применение LLM в работе

• наличие сертификации PMP, IPMA, PRINCE2 будут преимуществом

• комфортный современный офис на Кутузовском, 32

• возможность самореализации, видеть результаты своих трудов

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

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

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративные мероприятия

👥 О нас:

Мы — управление экспериментальных систем машинного обучения (УЭСМО или RnD ML), разрабатываем прорывные AI-решения.

🤖 Native Omnimodality & VLA

Создание нативных омнимодальных архитектур, новых способов кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д. Разработка принципиально новых представлений и кодирования информации, а также стрим VLA взаимодействия с роботами 🤖

🚀 LLM "bleeding edge" R&D

Эксперименты с архитектурами LLM, оркестрация моделей, разработка прототипов агентных фреймворков и перспективных подходов к обучению, исследования по всему фронтиру современного LLM-строения.

🎙️ Native Speech & Audio Editing

Разработка омнимодальной Full-Duplex архитектуры, которая слышит, говорит, нативно понимает перебивания и одновременно работает с речью, текстом и визуальной информацией. Проектирование архитектуры инструктивного редактирования в домене аудио. 🎼✨

🧠 Omnimodal reasoning

Задачи имплементации нативного латентного и омнимодального ризонинга в LLM и VLM. Мультимодальный reasoning и синхронизация потоков разных модальностей (audio–text–vision), включая стримы UI и VLA.

💻 Computer Operator

Задачи управления компьютерами, телефонами, браузерами и т.п. Мы прицельно улучшаем работу моделей в этих задачах, используя передовые методы обучения (такие как online RL в средах).

🔎 Benchmarking

Занимается передовыми исследованиями в области LLM и мультимодальных моделей, AI-агентов и LM-as-Judge. Создаем новые подходы к оценке, обучаем генеративные модели и исследуем их способности. Результаты представляем на ведущих конференциях высшего уровня А/А*, а также применяем в продуктах.

👩‍💻 Product Manager

Ищем PM в команду, которая работает на переднем крае технологий. Никакой поддержки легаси — только R&D, early stage и high uncertainty. Здесь не работает подход «собрал требования — передал в разработку». Мы превращаем свежие исследования в MVP, структурируем хаос и проверяем гипотезы в условиях, когда готового решения нет.

🛠 Data Engineering

Ищем дата-инженеров, которые будут выстраивать сложные мультимодальные пайплайны сбора, разметки, валидации данных для обучения моделей во всех перечисленных выше ML-стримах.

📩 В сообщении укажите, на какую позицию откликаетесь!

• работа с большими языковыми моделями, разбор имеющихся пайплайнов по кирпичикам, поиск направлений, где можно сделать diff +1-10%, генерация исследовательских гипотез, где можно сделать diff x2-x10

• обучение, валидация и имплементация новых state-of-the-art подходов для соответствующих задач

• упаковка исследований и презентация результатов, delivery до прод GigaChat

• публикация результатов исследований в топовых научных конференциях (опционально).

• опыт в современном трансформерном NLP, отличное теоретическое понимание этапов разработки топовых индустриальных LLM, практический опыт (включая pet-проекты) хотя бы в одном релевантном этапе

• хорошая насмотренность по научным и индустриальным статьям, понимание, в какую сторону развивается отрасль, какие направления исследований самые «горячие», какими методами/моделями/датасетами достигаются те или иные результаты, какими бенчмарками это валидируется и т.п.

Будет плюсом:

• большой опыт в классическом ML/NLP
• публикации уровня А/А* и опыт написания статей
• призовые места в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle, etc.).

Мы создаем передовые решения в области интеллектуальной обработки неструктурированного контента – разрабатываем Context Services для AI Agents – RAG as a Service, SkillHub и Memory Layer. Эти сервисы предоставляю агентам актуальные знания, управляют жизненным циклом скиллов для агентов, и предоставляют сервисы хранения и эволюции памяти.

Наша платформа поддерживает и развивает более 300 инициатив, обрабатывает 100М+ запросов ежемесячно и интегрирована во все клиентские сценарии банка.

Ищем DevOps-инженера, который будет развивать CI/CD-процессы, сопровождать Kubernetes/OpenShift-инфраструктуру, усиливать наблюдаемость платформы и повышать надёжность ключевых сервисов в промышленном контуре.

• проектировать и развивать CI/CD-пайплайны для сборки и развертывания сервисов платформы

• разворачивать, настраивать и сопровождать тестовые среды и кластеры

• повышать отказоустойчивость, масштабируемость и стабильность инфраструктуры

• настраивать и развивать мониторинг приложений и сервисов.

• релевантный опыт работы DevOps-инженером от 5 лет

• опыт работы с Kubernetes и OpenShift

• навыки разработки CI/CD-пайплайнов на Groovy и Python

• опыт работы с Jenkins, Argo CD, Git, Ansible и Helm

• опыт построения сервисных сетей с использованием Istio

• опыт работы с Prometheus и Grafana

• опыт работы с OpenClaw и Ouroboros

• уверенные навыки администрирования Linux

• опыт написания bash-скриптов.

Будет плюсом

• опыт работы с AI-системами, агентными платформами, LLM-платформами или смежными решениями

• опыт развития инфраструктуры для высоконагруженных сервисов

• понимание требований к надёжной эксплуатации платформ в корпоративной среде.

• гибридный формат работы

• 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.

Команда Управления развития инвестиционного бизнеса в поиске бизнес-аналитика.

Вы присоединитесь к динамичной команде, которая с нуля создаёт и выводит на рынок передовые криптовалютные продукты для физических лиц, интегрируя их в экосистему Сбера. Наша цель — не просто реализовать функционал покупки, продажи и хранения активов, а построить надёжный мост между миром традиционных финансов и блокчейн-технологиями, создав лучший пользовательский опыт на рынке.

Чем предстоит заниматься:

• проводить анализ и формализацию требований к продуктам, связанным с криптовалютными активами, цифровыми финансовыми активами (ЦФА) и классическими финансовыми инструментами
• анализировать устройство криптовалютного рынка: принципы работы блокчейна, специфику обращения цифровых активов, особенности различных видов криптовалют и токенов
• моделировать бизнес-процессы фондового рынка (торговля, клиринг, расчеты) и их интеграцию с IT-архитектурой
• настраивать и сопровождать процессы, связанные с работой торговых терминалов (в т.ч. QUIK): описывать логику торговых алгоритмов, настраивать лимиты, осуществлять пре-трейд контроль, обрабатывать заявки
• анализировать процессы учета прав на ценные бумаги и безналичного документооборота
• взаимодействовать с депозитариями: описывать процессы взаимодействия между брокерами, депозитариями (НРД, депозитарии-кастодианы) и регистраторами, анализировать схемы учета и перевода активов.

Что для нас важно:

• высшее образование
• опыт составления технических заданий, User Stories, диаграмм потоков данных (UML/BPMN) от 2-х лет
• опыт работы с терминалом QUIK (настройка рабочих мест, понимание лимитов, логики работы «Стакан», «Стоп-заявки»)
• знание криптовалютного рынка и блокчейна: понимание архитектуры блокчейна (BTC, ETH, токены стандартов ERC20/BEP20), принципов работы бирж (CEX/DEX), стейкинга, DeFi-протоколов
• знание фондового рынка РФ: уверенное понимание структуры торгов (MOEX), механизмов поставки ценных бумаг против денег (DVP), расчета вариационной маржи, особенностей торговли различными типами инструментов (акции, облигации, фонды)
• понимание разграничения криптовалют, утилитарных токенов и ЦФА с точки зрения правовой природы, механизмов выпуска и обращения
• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский).

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис по адресу: ул Поклонная, 3к1
• гибридный формат работы
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• программу адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу.

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

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

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

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

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

И NRT пайплайны, Kafka, dynamic tables.

языки - Python, Java, Scala.

• разработка DWH/DataLake/LakeHouse

• построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime

• оптимизация ETL

• повышение актуальности данных

• снижение latency доступа к данным

• разработка и валидация архитектуры данных

• отличное знание SQL (join, CTE, оконные функции, фреймы и др.)

• опыт работы с Hadoop, Spark, Iceberg/Paimon

• опыт работы с Kafka и др. Брокерами

• опыт работы с оркестраторами (например, Airflow) и CI/CD

• опыт построения архитектуры данных (например, Data Vault, Инман, Кимбалл и др.)

• опыт кратной оптимизации ETL

• практическое знание python на уровне разработки ETL будет преимуществом

• практическое знание java/scala будет преимуществом

• практический опыт создания и защиты архитектуры данных будет преимуществом

• практический опыт разработки solution-архитектуры data-продуктов будет преимуществом

• офисный формат работы (м Кутузовская ул. Поклонная 3)

• 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.

Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы.

Мы ищем сильного Middle Python-разработчика/AI-Engineer для создания и развития AI-агентов и интеллектуальных сервисов на базе LLM.

• интеграция решений с API, базами данных и внутренними сервисами

• разработка backend-логики и сервисов под агентские решения

• взаимодействие с заказчиками и смежными командами

• разработка и вывод в продакшн AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain, LangGraphФормирование и проверка гипотез

• поддержка и развитие существующих решений, контроль качества данных и результатов работы агентские решений.

• релевантный опыт работы от 2 лет (в ML/AI/back-end направлении)

• высшее образование по одному из направлений: «Математика», «Физика», «ПМИ», «ПИ», «Мат. методы в экономике».

• уверенный Python и опыт написания промышленного кода

• знание ООП, структур данных и архитектурных подходов

• опыт разработки backend-сервисов и использования API

• опыт работы с фреймворками FastAPI / Flask / аналогами

• опыт разработки AI-агентов или LLM-приложений, знание LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов

• опыт работы с RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)

• опыт с open-source LLM (GigaChat, Llama, Mistral, Qwen и др.)

• понимание полного цикла AI-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга.

Будет плюсом:

• опыт работы с высоконагруженными сервисами, умение оценивать риски и ограничения различных подходов к выполнению задач

• навыки работы с git, Jira, Confluence

• имеешь понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный 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.

Мы — core-команда, которая отвечает за ML для понимания аудио во всем Сбере.

За последний год мы выложили в open source SOTA-модель для распознавания речи на русском языке — GigaAM, а прошлой весной первыми в России запустили нативное понимание звука в LLM — GigaChat Audio.

Сейчас мы активно улучшаем мультимодальные возможности GigaChat: работаем над качеством на сложных аудио- и визуальных контекстах и учим модель понимать видео не только по звуковому потоку, но и по кадрам.

Цель — совместное обучение на vision+audio и video+audio диалогах длительностью 90+ минут.

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

• Проводить эксперименты по обучению Vision / Audio / Video LLM: данные, стадии обучения, способы смешивания модальностей

• Оптимизировать ML-инфраструктуру для обучения на длинных мультимодальных контекстах

• Формулировать и проверять гипотезы о том, как улучшать качество LLM на видео.

• Сильный опыт в DL-инженерии, желательно в обучении LLM-моделей

• Глубокое знание PyTorch, включая DDP / FSDP

• Понимание distributed training и efficient deep learning: DP / TP / PP / EP / SP, mixed precision, checkpointing, offloading, профилирование и оптимизация обучения

• Понимание архитектуры LLM: Transformer, attention (MHA / GQA / MLA), RoPE и другие позиционные эмбеддинги, long context, MoE

• Уверенный Python на уровне production-кода: asyncio, multiprocessing, профилирование, отладка больших систем.

Будет плюсом:

• Опыт обучения мультимодальных LLM

• Опыт снижения стоимости контекста при обработке видео

• Опыт расширения контекста LLM

• Понимание RL-подходов для обучения моделей: RLHF / RLVR, PPO / GRPO / DPO

• Опыт построения бенчмарков с использованием LLM-as-a-judge.

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей, включающий в себя стадии pre-training, SFT и DPO/RL. Мы ищем сильных инженеров и исследователей, которые будут двигать вперед качество мультимодального GigaChat.

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

• Самостоятельная работа в рамках заданного направления развития качества VLM: от планирования, до выкатки в прод;

• Планирование и работа над исследовательскими задачами по архитектуре модели, стратегии и данным обучения;

• Формирование гипотез по улучшению качества модели, самостоятельное планирование экспериментов по их подтверждению и постановка multi-node обучений на большом количестве GPU (тысячи A100/H100);

• Решение сложных инженерных задач, развитие и оптимизация кодовой базы обучения и эвала VLM, написание чистого кода и проведение code review;

• Анализ точек роста и определение способов их закрытия.

• Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура и стратегии обучения влияют на итоговое качество модели;

• Опыт полного цикла обучения VLM или LLM;

• Глубокие знания или опыт работы в области computer vision;

• Понимание принципов работы распределенного обучения (FSDP) или опыт обучения моделей на больших GPU кластерах;

• Наличие навыков технического лидерства: проведение code-review, помощь и менторинг младших сотрудников;

• Умение работать, принимать решения и выстраивать процессы в условиях неопределенности;

• Умение и желание взаимодействовать с коллегами, вносить собственные идеи и предлагать пути достижения общих целей.

Будет плюсом:

• Опыт полного цикла обучения VLM;

• Наличие публикаций в области NLP или CV;

• Опыт решения задач по оптимизации обучения;

• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению или программированию.

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера.

Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам.

Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение.

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!

Вы будете:

• обучать LLM на GPU-кластерах
• собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning
• анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик
• оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели.

Мы ожидаем, что вы:

• имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах
• глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения
• имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов
• внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми.

Будет плюсом, если вы:

• разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами
• умеете пользоваться инструментами логирования экспериментов (Weights & Biases, MLflow, Langfuse и тд.)
• умеете в оптимизацию инференса и хостинг моделей в production
• дизайнили и поддерживали eval-пайплайны для LLM с метриками, дашбордами, экспериментами, и проверками на регрессию моделей.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Наша команда отвечает за качество моделей TTS в SaluteSpeech – той части SberDevices, которая занимается звуком. Наш синтез можно услышать у ассистентов Салют, в колл-центре по номеру 900, в Сболе. Сейчас мы ищем ребят, которые будут работать над базовым качеством, мультимодальным Гигачатом и другими классными проектами.

Как у нас все устроено:

• команда живет в 4 городах, общаемся текстом и по видео, иногда пьем пиво;
• работать можно в удобное время, обязательных созвонов 1-3 в неделю;
• очень много данных и карточек для обучения;
• работа обычно происходит так: формулируем гипотезу, улучшаем модель, обгоняем прод по метрикам, показываем команде runtime, помогаем им затащить в прод;
• чаще всего успешные модели – это улучшенные старые, в итоге развиваем свой звездолет

Вся работа с разметкой для обучения и подсчет метрик уже автоматизированы, очень удобно. Можно прийти на нашу студию, поговорить в микрофон 3 часа и обучить свой синтез.

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

• улучшать модели;

• обгонять прод по метрикам;

• помогать внедрять;

• фантазировать, экспериментировать, читать статьи;

• заниматься проектами, например ускорение обучения, voice cloning, low resource, rl;

• рассказывать о решении задач на внутренних семинарах, а также на хабре и в нашем чатике в тг.

• python, алгоритмы, математика;

• знания в DL, особенно про звук;

• опыт обучения моделей для прода;

• кругозор (nlp, лингвистика, русский язык, биология, физика -- что имеет отношение к речи);

• c++;

• публикации.

• задачи, которые еще никто не делал;

• команда отзывчивых профи, которые всегда помогут;

• фидбек и возможность увидеть результаты своей работы в продуктах;

• много корпоративных плюшек: расширенная программа ДМС (возможность подключения родственников), страхование жизни, специальные условия по кредитам/ипотеке, скидки от компаний-партнёров;

• офис на Кутузовском проспекте с парковкой, спортзалом, массажными креслами и возможностью выбора формата работы (офис, гибрид или удалёнка).

«Цифровой рубль» — это третья форма российской национальной валюты, наряду с наличными и безналичными деньгами. Он выпускается Банком России и существует только в электронном виде. Сбер является участником Платформы ЦР и выполняет роль финансового посредника, т.е. предоставляет доступ к платформе для физических и юридических лиц. В реализацию проекта вовлечено более десяти продуктов и команд. Тебе предлагается присоединиться к команде, отвечающей за подключение физических лиц к Платформе Цифровой рубль, в роли системного аналитика.

Обязанности

• сбор, анализ, формализация функциональных требований к ПО
• участие в разработке архитектуры решения
• построение логической моделей баз данных
• проектирование функциональных решений/интеграции
• составление технического задания на разработку
• проектирование процессов в нотации BPM
• консультация разработчиков/тестировщиков по требованиям/ошибкам
• оценка трудозатрат, планирование и работа в спринтах (agile/scrum).

Требования

• опыт работы в роли системного аналитика от 3-х лет
• навыки составления технического задания
• знание функциональных/нефункциональных требований
• опыт проектирования интеграций (REST API/Kafka)
• опыт проектирования высоконагруженных систем
• опыт проектирование БД
• навыки работы с SQL, UML, Jira, Confluence

Будет плюсом:

• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе
• чтение кода.

Условия

• гибридный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (первое время - офис)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• выгодная ипотека для сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.

Мы - команда сопровождения сервисов безопасности данных Сбера в Екатеринбурге. Обеспечиваем бесперебойную работу критически важных для всей страны цифровых продуктов.

В связи с активным ростом экосистемы, расширением числа продуктов и усложнением ландшафта киберугроз, мы ищем профессионала, который разделит наши ценности: надежность, проактивность и постоянное развитие.

Наши ключевые продукты:

Борьба с дипфейками: разработка и сопровождение систем определения искусственно сгенерированного контента.

Защита персональных данных: поиск конфиденциальной информации в массивах данных и её автоматическая деперсонализация.

Безопасность документов: защита файлов, содержащих коммерческую тайну и чувствительную информацию клиентов.

Чем предстоит заниматься:

• поддержка автоматизированной системы и её сервисов
• релиз-менеджмент: сопровождение релизов, проведение приёмо-сдаточных испытаний, установка дистрибутивов на промышленные стенды
• работа с ITSM процессами
• обеспечение отказоустойчивости продукта
• развитие мониторинга системы
• управление конфигурацией инфраструктурных продуктов: PostgreSQL, Kubernetes, Kafka, Nginx, Ignite, Redis, S3
• автоматизация процессов управления, а так же разработка и поддержка процессов CI/CD (создание Jenkins Pipeline).

От кандидата ждем:

• высшее образование
• опыт работы с OS Linux (RHEL - предпочтительно)
• работа с СУБД, составление SQL запросов
• понимание современных DevOps-концепций и опыт использования средств автоматизации DevOps
• понимание принципов виртуализации
• владение скриптовыми языками программирования (Bash, Ansible, Python, Groovy)
• опыт работы с Системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus)
• опыт работы с Helm
• опыт работы с GIT/Nexus, Atlassian стеком (BitBucket, Jira, Confluence).

Будет плюсом:

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

• работу в офисе Технохаб (Розы Люксембург, 56а)
• стабильный оклад и социальную поддержку сотрудников
• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• ипотека выгоднее на 4 п.п. и льготные условия кредитования для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм с возможностью поделиться с тремя близкими
• скидки на продукты компаний-партнеров: Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и других
• корпоративную пенсионную программу
• корпоративное обучение за счет компании
• реферальную программу для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.

Мы рады пригласить руководителя направления-методолога AI Governance в команду Sber AI. Мы развиваем AI, занимаемся созданием инфраструктуры для AI, управляем процессом и настраиваем роли, обеспечивающие разработку и внедрения AI-решений в Банке. Наша команда отвечает за аналитику в области AI, внедрение AI Governance стандартов, разработку методологии и дизайн процессов, мы также проводим различные аналитические исследования по развитию AI рынков и технологий.

Мы верим, что именно люди создают атмосферу и являются драйверами инноваций. Если тебе интересно развиваться в области AI, присоединяйся к нам.

• определение процессов и систем управления процессами разработки и внедрения AI-решений (Ml-моделей, AI-агентов);
• проведение анализа рынка и обеспечение актуальности технологий, используемых для разработки и внедрения AI-решений в Банке;
• обеспечение поддержки функционирования проектов на всех этапах жизненного цикла, контроль выполнения сроков и объемов работ, подготовка статус-отчетов;
• разработка экспертных рекомендаций для руководства по стратегическим направлениям развития AI-Governance в Банкe (ролевые модели, процессы, целевая инфраструктура и тех.стек);
• сбор, анализ и агрегация требований по CDS-вертикали к инструментам и процессам, обеспечивающим разработку ML-моделей и AI-агентов в Банке;
• внедрение дэшбордов по управлению портфелем AI-инициатив в Банке;
• проектирование логики сбора и визуализации "цифровых следов" работы команд D-people при разработке AI-решений (ML-моделей и AI-агентов);
• организация взаимодействия между специалистами разного профиля, как внутри команды, так и вне для достижений поставленных целей;
• анализ ключевых международных AI-решений, в том числе с детальным пониманием используемых технологий, преимуществ и недостатков данных технологий;
• работа с внутренними нормативными документами Банка.

Почему эта позиция для вас?

• возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект.

• работа в крупной компании с широкими возможностями для карьерного роста.

• дружелюбная атмосфера и профессиональная поддержка со стороны коллег.

• высшее техническое образование топ-университета (МИФИ, МФТИ, ВШЭ-ФКН, СПбГУ матмех, МГУ мехмат/ВМК или зарубежные аналоги);

• знание методик разработки моделей машинного обучения;

• знание практик MlOps /технологий, используемых для разработки и внедрения AI-решений;

• понимание полного цикла разработки цифровых продуктов: от исследования и гипотезы до запуска и анализа;

• понимание принципов работы LLM/VLM, ML-инструментов и их влияния на пользовательский опыт;

• знание основ создания и логики работы AI-агентов;

• отличное знание трендов и SOTA-технологий в области AI (в т.ч. ключевых игроков и решений на международном рынке);

• опыт анализа и разработки концептуальных архитектур для AI-решений;

• практический опыт проектного менеджмента (умение четко описать и структурировать сложную задачу/проект, и обеспечить ее автономную реализацию);

• аналитическое мышление: способность быстро анализировать информацию, выявлять закономерности и тенденции, формировать обоснованные выводы и рекомендации;

• грамотный русский язык, развитые навыки устной и письменной коммуникации, включая ведение деловой переписки;

• отличное владение визуальными средствами коммуникации, инструментов визуализации данных, подготовка и проведение презентаций;

• развитые навыки формирования отчетов и презентаций, в том числе с рекомендациями для принятия управленческих решений;

• уровень английского языка Intermediate и выше;

Будет преимуществом:

• опыт работы в стратегическом консалтинге, R&D, технологических компаниях уровня BigTech или крупных банков;

• инструментальное владение AI для анализа, исследования, генерации и автоматизации рутинных процессов;

• навыки работы с Python

• знание современного стека технологий: BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+, LangChain, LangGraph и тп.);

• опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst/ Data Scientist или Machine Learning Engineer.

• дополнительное образование в области управления проектами и наличие сертификатов (PMI PMP, PRINCE и др.).

• 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.

Мы — команда синтеза речи в GigaPlatform. Создаём и развиваем технологии синтеза речи. Решаем полный цикл задач синтеза, включающий и собственно синтез, в том числе на LLM, и NLP-задачи, и многое другое.Недавно мы выпустили мощное обновление нашего синтеза, которое на голову выше того, что было раньше, особенно по естественности и "человечности" (https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/966640/). На достигнутом останавливаться не планируем, и уже готовим ещё более качественную модель синтеза.Сейчас мы расширяем команду отдела production-внедрения.

Ищем талантливых DL-инженеров, которые понимают как модели работают на уровне математики и аппаратуры.

• Низкоуровневая оптимизация работы с «железом»

• Поддержка инфраструктуры взаимодействия с LLM

• Вывод новых архитектур в prod.

• Опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM

• Глубокое знание CUDA и Python

• Знание и опыт работы с фреймворками TensorRT, vLLM и SGlang

• Приветствуется опыт с C++.

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

МЫ делаем уникальный по амбициозности проект создания дэшборда, который изменит систему управления, сделав её прозрачной за счёт data-driven подхода.

В дэшборд агрегируются данные из множества источников – от финансовых систем, HR и целеполагания до производственных показателей и бэклогов команд. Вам предстоит работать с самым требовательным заказчиком – лидерами трайбов и продуктов.

Вам предстоит:

• проектировать, разрабатывать и реализовывать новые фичи
• совместно с аналитиками и тестировщиками находить наилучшие решения
• совместно с devops инженерами поддерживать стенды разработки в рабочем состоянии
• решать интеграционные задачи
• писать unit-тесты и проверять собственные решения

Мы ожидаем:

• опыт коммерческой разработки от 5 лет (Java11, Spring, SpringBoot)
• опыт разработки веб-сервисов (REST, HTTP)
• опыт написания и оптимизации SQL запросов (PostgreSQL)
• понимание CI и его инструментов: Git, Jenkins.

Будет плюсом:

• опыт с AI агентами
• знания Openshift и Istio.

Мы предлагаем:

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

Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей, включающий в себя стадии pre-training, SFT и DPO/RL. Мы ищем сильных инженеров и исследователей, которые будут двигать вперед качество мультимодального GigaChat.

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

• Самостоятельная работа в рамках заданного направления развития качества VLM: от планирования, до выкатки в прод;

• Планирование и работа над исследовательскими задачами по архитектуре модели, стратегии и данным обучения;

• Формирование гипотез по улучшению качества модели, самостоятельное планирование экспериментов по их подтверждению и постановка multi-node обучений на большом количестве GPU (тысячи A100/H100);

• Решение сложных инженерных задач, развитие и оптимизация кодовой базы обучения и эвала VLM, написание чистого кода и проведение code review;

• Анализ точек роста и определение способов их закрытия.

• Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура и стратегии обучения влияют на итоговое качество модели;

• Опыт полного цикла обучения VLM или LLM;

• Глубокие знания или опыт работы в области computer vision;

• Понимание принципов работы распределенного обучения (FSDP) или опыт обучения моделей на больших GPU кластерах;

• Наличие навыков технического лидерства: проведение code-review, помощь и менторинг младших сотрудников;

• Умение работать, принимать решения и выстраивать процессы в условиях неопределенности;

• Умение и желание взаимодействовать с коллегами, вносить собственные идеи и предлагать пути достижения общих целей.

Будет плюсом:

• Опыт полного цикла обучения VLM;
• Наличие публикаций в области NLP или CV;
• Опыт решения задач по оптимизации обучения;
• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению или программированию.

В этой роли вы будете работать над задачами на стыке машинного обучения, обработки сигналов и production engineering: от детекции шума, шепота и голосовой активности до диаризации, споттинга, биометрии, EOU и routing-логики. Это возможность не просто решать сложные прикладные ML-задачи, а строить и улучшать реальные системы, которые работают в проде, выдерживают требования по latency и качеству и становятся важной частью пользовательского опыта.

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

• Разрабатывать, обучать и улучшать ML-модели для аудио- и speech-задач

• Работать с полным циклом разработки моделей: от постановки задачи, анализа данных и построения пайплайнов до внедрения, мониторинга и итеративного улучшения в production

• Проектировать решения для real-time и streaming-сценариев с жёсткими требованиями к latency, стабильности и качеству

• Исследовать и внедрять современные подходы в audio ML и speech ML, выбирая между классическими методами, deep learning и hybrid-подходами в зависимости от задачи и продуктового эффекта

• Строить и улучшать системы оценки качества: offline-метрики, тестовые наборы, error analysis, A/B-подходы и другие способы объективно измерять качество моделей

• Работать с данными: формировать обучающие выборки, улучшать разметку, искать источники деградации качества, повышать устойчивость моделей к шуму, акцентам, каналам связи и другим вариациям реального мира

• Оптимизировать модели и inference-пайплайны для эффективной работы в production-среде

• Плотно взаимодействовать с инженерами, исследователями, продуктом и смежными командами, чтобы быстро доводить сильные ML-идеи до рабочего решения

• Вносить вклад в техническое направление команды, предлагать новые подходы, поднимать планку качества и помогать принимать архитектурные решения.

• Высшее образование в области математики, computer science, физики, статистики, data science

• Уверенный senior-уровень в machine learning и практический опыт построения и внедрения ML/DL-моделей в production

• Сильная экспертиза в одном или нескольких направлениях, связанных с audio, speech или signal processing

• Отличное знание Python и уверенная работа с основным ML-стеком: PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn, а также инструментами для обучения, экспериментов и production deployment

• Опыт работы с метриками качества

• Сильные коммуникационные навыки и способность ясно объяснять сложные технические вещи как инженерам, так и нетехническим стейкхолдерам

• Проактивность и желание двигать вперёд не только свою задачу, но и весь ML-контур команды.

• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

• Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или 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

• Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда предоставляет высококачественную техническую поддержку и разрабатываем эффективные решения для автоматизации процессов, способствуя бесперебойной работе и развитию автоматизированных систем Казнчейства. Наш фокус направлен на удовлетворение потребностей пользователей и повышение общей производительности управления.

• осуществление сопровождения автоматизированных систем (АС) в промышленных и тестовых средах на уровне 2-й линии поддержки
• организация и проведение приемо-сдаточных испытаний (ПСИ) АС
• проведение мониторинга работы АС, выявление причин ошибок и инцидентов, организация мероприятий по их устранению, а также выполнение регламентных работ, соответствующих эксплуатационной документации
• сотрудничество с поставщиками программного обеспечения и другими IT-подразделениями банка для обеспечения эффективной работы систем
• включение в процесс согласования проектной документации, особенно в части эксплуатационных требований, связанных с внедрением и сопровождением АС.

Стек технологий:

• СУБД: PostgreSQL, Apache Ignite, Apache Hadoop (Hive, Spark)

• инфраструктура: Git, ArgoCD, Hashicorp Vault, RHEL – SberLinux, NGINX – SynGX, Ansible, HELM, Docker, Openshift\Kubernetes, Jenkins, Nexus, Kafka

• мониторинг: Grafana, ELK, Prometheus, Ключ-АСТРОМ

• вackend: Java, DotNet, Python, Groovy

• задачи ведем в Jira, а документацию в Confluence

• понимание ITIL/ITSM процессов

• уверенные знания Linux, понимание работы web-сервера и программного брокера (на примере IIS, Nginx, Kafka)

• опыт работы c Docker, Kubernetes, OpenShift, СУБД: PostgreSQL

• опыт использования систем мониторинга: Zabbix, Grafana, Prometheus, ELK Stack

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

• работа в г Нижний Новгород, ул Академика Сахарова 2 к2,2 этаж, сектор Г

• график работы 5/2 с 9.00 до 18.00

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.