Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Мы развиваем уникальную цифровую систему управления клиентскими путями и процессами Сбера. Система интегрирует всю доступную информацию о клиенте и процессе в единый цифровой интерфейс, помогая мгновенно выявлять критические точки роста и области оптимизации работы организации. Это делает возможным принятие оперативных и эффективных управленческих решений для непрерывного повышения уровня клиентского опыта и эффективности банка.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с ИИ-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!

Вам предстоит:

• Проводить функциональное тестирование бэкенд-сервисов и интерфейсов.
• Составлять и поддерживать тестовую документацию (чек-листы, тест-кейсы, отчёты о дефектах, инструкции).
• Готовить тестовые данные для проверок и приёмосдаточных испытаний.
• Участвовать в подготовке релизов, выполняя регрессионное тестирование.
• Помогать организовывать и проводить сценарии приёмо-сдаточных испытаний.
• Работать над обработкой запросов от пользователей, включая первичную диагностику проблем путём анализа базы данных и журналов сервиса.

Мы ожидаем:

• Опыт работы в тестировании от 3 лет.
• Понимание HTTP, кодов ответов, авторизации.
• Опыт тестирования API (REST/JSON) для проверки интеграций и бизнес-логики, микросервисного взаимодействия.
• Умение тестировать запросы с помощью инструментов Postman/Insomnia/Swagger.
• Понимание и опыт работы с форматами данных: JSON, YAML, XML, HTML.
• Знание SQL, умение написать SQL-запрос средней сложности.
• Понимание CI/CD и участие QA в пайплайнах доставки.
• Базовый опыт работы с системами сбора и визуализации метрик, работа с логами (Prometheus, Grafana).
• Опыт работы с Kafka будет плюсом.

Мы предлагаем:

• Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе).
• Годовой бонус и ежегодный пересмотр.
• Расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи.
• Корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях.
• Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом.
• Льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

В связи с миграцией с SAP мы начинаем проектирование и разработку собственной АС на платформе ППРБ. В объем проекта включаем управление всеми видами структур Группы (линейная, Sbergile, ФОС) и полномочия, управление единым каталогом объектов управления. Мы используем современные подходы и методологии: microservices и cloud-native. В команде следуем культуре Agile и DevOps.

Стек технологий на проекте: Java-11, Spring Boot, PostgreSQL, Docker, OpenShift, Ignite, Istio, Atlassian, Jenkins.

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!

Вам предстоит:

• Создавать и поддерживать высоконагруженные веб-приложения и микросервисы на Spring Boot (Java/Kotlin).
• Проектировать компоненты платформы в рамках микросервисной архитектуры, проводить анализ узких мест и улучшать производительность сервисов.
• Писать unit и интеграционные тесты, обеспечивать чистоту кода, оптимизировать SQL-запросы и работать с данными.
• Активно участвовать в code review, управлять релизным процессом, работать с системой контроля версий (Git Flow).

Мы ожидаем:

• Опыт в роли Java-разработчика на высоконагруженных проектах от 5 лет.
• Уверенное знание Java (JDK 8/11/21).
• Глубокое понимание работы Spring Data JPA/JDBC и Hibernate (включая кеширование, lazy loading, проблемы N+1).
• Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL).
• Уверенное знание SQL (написание сложных запросов, оконные функции, CTE).
• Опыт с микросервисной архитектурой и с брокерами сообщений (Apache Kafka).

Будет плюсом:

• Опыт работы с Docker, Kubernetes (OpenShift) и инструментами анализа производительности.

Мы предлагаем:

• Гибридный формат работы (1-3 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 Уральской д.1 с зонами отдыха и спортзалом.
• Льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Мы — команда из 9 человек (DE, DA, DS), занимающаяся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта AI-моделей для сети отделений Сбера. Ключевые направления нашей работы — разработка GenAI-решений для сокращения рисков при обслуживании клиентов в отделениях.

Ищем сильного и самостоятельного Data Engineer / Data Analyst. Идеальный кандидат умеет брать ответственность за данные: от первичного анализа до создания промышленных витрин, а также готов выступать инженерным мостом между Data Science и промышленной разработкой.

Обязанности

• Проектирование, разработка, ввод в эксплуатацию и поддержка промышленных витрин данных.
• Самостоятельный фиче-инжиниринг и подготовка данных для работы AI-моделей.
• Адаптация ML-моделей: перевод решений от DS (из Jupyter-ноутбуков и скриптов) в структурированный вид для передачи команде внедрения.
• Контроль качества данных и экспертная поддержка команды DS по потокам данных (онлайн и оффлайн).
• Участие в закрытии технического долга по витринам.
• Точечная ad-hoc аналитика.

Требования

• Релевантный опыт работы в аналитике или дата-инжиниринге от 3 лет.
• Уверенное владение SQL, Python, PySpark (Hadoop/Spark), Greenplum/Postgres.
• Глубокое понимание архитектуры витрин данных и опыт самостоятельного построения промышленных пайплайнов.
• Навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production.
• Хорошая математическая база и умение находить инсайты в сырых данных.
• Развитые софт-скиллы и готовность делиться опытом с коллегами.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская с бесплатным фитнесом.
• Высокую степень автономности в принятии технических решений и сильный коллектив.
• 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.
• Бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров.

Рассматриваем кандидатов из Москвы и Санкт-Петербурга.

Ищем инженеров-исследователей для двух стримов нашей команды:

• Native Omnimodality & VLA.
• Omnimodal Reasoning & Tool-Call.

Никаких API-костылей и заморозки весов. Только фундаментальная архитектура, joint pretraining и работа на стыке ИИ, видео, аудио и робототехники.

Ищем Middle AI Engineer для создания нативных омни-модальных архитектур — новых способов кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Обязанности

• Разработка принципиально новых мультимодальных представлений и кодирования информации (vision, audio, video, text).
• Создание универсальных энкодеров и shared latent spaces.
• Vision-Language-Action (VLA) архитектуры и стрим взаимодействия с роботами.
• Исследование end-to-end омни-модальных моделей и обучение на масштабных мультимодальных датасетах.

Требования

• Отличный Python 3, опыт с PyTorch, bash, git, Docker, DVC.
• Глубокое понимание representation learning и multimodal learning.
• Опыт с vision, audio и video моделями.
• Понимание трансформеров, contrastive learning, joint embeddings.
• Умение быстро разбирать и воспроизводить идеи из научных статей.

Будет плюсом

• Опыт с VLA / Embodied AI / Robotics.
• Знание self-supervised и multimodal pretraining подходов.
• Опыт работы с streaming video/audio.
• Публикации, open-source вклад или исследовательский опыт.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
• Гибрид или удаленка.
• Годовая премия.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Расширенный ДМС + страхование для семьи.
• Ипотека для сотрудников выгоднее (-1/3 от текущей процентной ставки).
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

РАБОТА В СБЕРЕ – это

Технологии

Участие в развитии инноваций на базе ИИ.

Развитие

Акселераторы для стартапов, хакатоны и регулярные митапы от лидеров направлений.

Комфортный офис

Креативные пространства для работы, спортзалы, зоны для отдыха и перезагрузки.

Сообщество

Возможность найти союзников по любым интересам.

Команда работает над ключевым продуктом в сегменте обслуживания юридических лиц, отвечающим за механизмы предоставления цен и тарифов. Основная задача — автоматизировать процессы расчёта комиссий за операции клиентов, управлять ценовыми профилями и обеспечивать корректную фиксацию стоимости услуг в системах Банка.

Обязанности

• разработка/редизайн клиентских сценариев для сегментов/продуктов по процессам Банка (операционное сопровождение, расчет и списание комиссии).
• прорисовка клиентских путей по процессам, разработка бизнес-требований и бизнес-архитектуры сервисов.
• взаимодействие с заказчиками, контрагентами и смежными подразделениями (разных Блоков) в рамках бизнес-ответственности подразделения и клиентских сценариев.
• проведение аналитики клиентских данных (операции клиентов, правовая и договорная обвязка действующих бизнес-процессов (в том числе по процессам смежных подразделений)) и формирование выводов, предложений по процессам, необходимым изменениям/доработкам, с учетом минимизации рисков.
• проектирование решений совместно с архитекторами: детализация сервисов, интеграционных сценариев.
• проектирование и документирование интеграций со смежными сервисами банка (API, SOAP, MQ, Kafka, Synapse).
• определение приоритетов задач, декомпозиция и анализ бэклога, оценка трудоёмкости.

Требования

• высшее образование.
• опыт работы системным аналитиком/бизнес-аналитиком от 2 лет в проектах разработки/внедрения ИС для внешних и внутренних потребителей в банковской или финтех сфере.
• опыт командной разработки (Confluence, Jira).
• моделирование в нотациях BPMN, UML. Практические навыки оптимизации/реинжиниринга бизнес-процессов.
• современные подходы к проектированию и интеграции enterprise-решений: SOA, SOAP, MQ, REST, клиент-сервер, веб-сервисы.
• аналитическое мышление, умение систематизировать информацию.
• высокий уровень автономности.
• опыт работы с большими интеграциями (API REST), понимание микросервисной архитектуры.
• навыки разработки и внедрения в производственный процесс ВНД.
• навыки анализа рынка, предложений конкурентов (прямых и косвенных) и рынка в целом.
• желателен опыт взаимодействия с аналитическими модулями/платформами/витринами (напр. КАП), опыт работы с тарифами (понимание сути тарифа), знание расчетных процессов и законодательства.

Условия

• декретная ставка.
• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников.
• официальное оформление.
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера.
• бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров.
• корпоративная пенсионная программа.
• опыт работы с ИИ-инструментами.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.

Мы строим платформу для инференса и SFT open-source LLM. Используем продвинутые cutting-edge движки для инференса, много экспериментируем и боремся за каждую дополнительную единицу в Token throughput. Cейчас мы находимся в поиске MLOps-инженера, который вместе с нами продолжит настраивать и улучшать инфраструктуру инференса LLM-моделей и осуществлять вывод решений в прод контур.

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!

Вам предстоит:

• Разрабатывать и оптимизировать инфраструктуру инференса LLM-моделей для минимальной задержки и высокой пропускной способности внутренних приложений и сервисов.
• Обеспечивать масштабируемость и надежность LLM-serving инфраструктуры; выбирать и настраивать инструменты для инференса (sglang, vLLM, llama.cpp).
• Разрабатывать механизмы разграничения доступов к API-сервисам моделей.
• Строить систему observability и мониторинга LLM-инференса.
• Собирать модели в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado, Streamlit, Chainlit и т.д.).

Мы ожидаем:

• Опыт в аналогичной роли от 5 лет.
• Опыт с Linux (сеть, storage, роли/пользователи, менеджмент процессов).
• Уверенное владение Kubernetes (используем Istio Service Mesh).
• Опыт построения высокопроизводительных LLM-сервисов (sglang, vLLM).
• Опыт настройки высоконагруженных прокси-серверов (nginx, Envoy, HAProxy): load balancing, rate limiting, SSL termination, health checks.
• Владение языками: Bash, Python, Groovy (Jenkins scripted).
• Продвинутые навыки в CI/CD и оркестрации моделей.

Будет преимуществом:

• Понимание распределенных систем и GPU-коммуникации (NCCL, MPI, RDMA, InfiniBand).
• Знание служебных компонентов LLM-пайплайна: токенизаторы, KV-cache, контекстное окно.
• Понимание внутренней архитектуры GPU (CUDA, cuDNN, Tensor Cores).
• Опыт работы с векторными БД (Opensearch, Qdrant, FAISS, pgvector) для RAG и других задач.

Мы предлагаем:

• Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе).
• Годовой бонус и ежегодный пересмотр.
• Расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи.
• Корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях.
• Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом.
• Льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

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 ищем сотрудника для администрирования и сопровождения нашей динамично развивающейся облачной инфраструктуры данных.

Наши масштабы: 7.5 PB хранилищ S3, 1 PB в аналитических базах, 32ТВ в in-memory хранилищах, несколько тысяч ядер Compute.

Чем предстоит заниматься:

• сопровождать проектную инфраструктуру работы с данными и машинного обучения (Managed S3 5PB, Spark-on-Kubernetes, Trino, Nessie, Datahub, Airflow, Jupyterhub, MLFlow)
• участвовать в развитии архитектуры и инфраструктуры проекта
• участвовать в проектах по пилотированию технологий обработки данных.

Ждем от кандидата:

• высшее образование
• опыт работы в аналогичной роли от 2 лет
• знание принципов построения и работы облачных сервисов, сервисов данных
• практический опыт сопровождения кластеров больших данных на базе S3, Hadoop или облачных платформ.
• понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps) с опытом работы с инструментами Gitlab, ArgoCD, Jenkins (или аналогами), хорошие знания SQL и опыт работы с реляционными БД.
• практический опыт автоматизации процессов и написания скриптов на Python и Bash.

Будет плюсом:

• опыт промышленной разработки Scala/Java/Python
• опыт разработки data приложений и витрин данных с использованием инструментов Spark (SQL), Trino, Kafka, Hive, Datafusion и т.д.
• опыт работы с аналитическими/MPP БД - Clickhouse/Vertica/Greenplum
• практический опыт построения корпоративного или проектного DWH
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе.

Что мы предлагаем:

• офис рядом с метро Маяковская
• формат работы гибридный
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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!

Команда рекламных сервисов отвечает за создание положительного опыта взаимодействия пользователя с рекламной платформой Сбера - SberAds. Начиная с создания объявления до получения аналитики по проведенным рекламным кампаниям. Мы ищем разработчика, который поможет быстро доносить новые фичи для рекламодателей и при этом обеспечивать высокие показатели надежности.

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!

Тебе предстоит:

• разрабатывать сервисы и внедрять новые фичи на Golang для рекламных технологий SberAds
• участвовать в проектировании архитектуры микросервисов и интеграции различных компонентов системы
• совместно с командой улучшать и поддерживать существующие решения
• проводить ревью кода коллег и поддерживать качество разработки.

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование
• опыт коммерческой разработки на Golang от 3 лет
• опыт работы с gRPC, понимание принципов REST API
• знание SQL и опыт работы с реляционными БД
• навыки работы с контейнерами и написания Dockerfile, k8s
• владение Linux, Git.

Будет плюсом:

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

Мы предлагаем:

• офис метро Маяковская (Оружейный переулок)
• декретная ставка
• гибридный формат работы
• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
• ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• дисконт-программы от компаний партнеров
• бесплатный фитнес на территории работодателя
• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

В команду дивизиона персонального финансового планирования ищем дизайн директора.

• проведение редизайна процессов и клиентских путей

• проектирование пользовательских интерфейсов и создание информационной архитектуру цифрового продукта

• участие в разработке стратегии видения продукта

• проведение авторского надзора и проверки качества реализации дизайна

• владение экспертными знаниями UX/UI дизайна

• налаживание партнерские отношения с кросс-функциональными подразделениями и другими трайбами для реализации дизайн-задач и дизайн-стратегии трайба

• анализ и улучшение клиентского опыта использования сервиса

• ответственность за UIUX-проектирование системы дизайн-продуктов, в т.ч. кросс-канальных.

• от 3–5 лет в UX/UI-дизайне, из которых не менее года — управление функциональной командой.

• самостоятельная постановка гипотез, проведение качественных и количественных UX-исследований, обработка их результатов. Умение анализировать клиентский опыт через метрики (NPS, воронки конверсий).

• навыки выстраивания партнерских отношений со смежными подразделениями, защиты идей перед стейкхолдерами и медиации сложных рабочих ситуаций

• навыки работы с ИИ инструментами

• наличие кейсов редизайна сложных процессов или кросс-канальных систем с измеримым ростом бизнес-метрик после релиза.

• 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.

Команда развития сервисов обеспечивающих исполнение регуляторных требований 229 ФЗ об исполнительном производстве, а также модернизации автоматизированной системы ведения и обработки исполнительных документов.

Цель проекта – осуществить развитие сервисов, а также технологическую трансформацию существующих сервисов на базе платформы Сбербанка (ППРБ).

Обязанности

• преобразовывать бизнес-требования в функциональные.
• сбор и описание функциональных и не функциональных требований
• согласовывать требования с экспертами и сотрудниками смежных подразделений.
• проектировать интеграционные взаимодействия и описание форматов (XML/XSD, JSON, YAML).
• формировать логическую и физическую модель данных
• взаимодействовать с сопровождением, помогать в решении возникающих вопросов, участие в решении инцидентов
• формировать критерии приемки
• контролировать соответствие реализованного функционала требованиям.

Требования

• высшее образование
• опыт работы на аналогичной роли от 5 лет
• опыт в проектировании solution решений для высоконагруженных сервисов, с высокой степенью отказоустойчивости
• опыт проектирования моделей данных и структуры БД
• опыт использования методологии моделирования (BPMN, UML)
• опыт разработки ТЗ и документации
• знание интеграционных технологий (REST, Kafka)
• работа с форматами XML/XSD, JSON, YAML
• опыт использования Confluence, Jira, Swagger
• продвинутые знания SQL и баз данных (Postgres)

Будет плюсом:

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

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• формат работы: на период испытательного срока фултайм офис, далее возможен гибрид (до 2х дней работы из дома)
• 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 семьи
• 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
• 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. Ждем именно тебя!

SberAds — единая рекламная платформа экосистемы Сбера. Мы предоставляем бизнесу и агентствам технологичный инструмент для запуска эффективной рекламы на главных цифровых площадках страны.

В основе платформы лежит искусственный интеллект: система сама выбирает оптимальную площадку для показа, работает с 250+ уникальными сегментами аудитории и использует нейросети для генерации креативов. Мы создаем продукт, который принимает решения в реальном времени и обеспечивает точность для тысяч рекламодателей.

Задачи:

• управление командой из 3-5 инженеров, постановка задач, перфоманс-ревью, наставничество и развитие компетенций инженеров
• проектирование отказоустойчивой инфраструктуры в SberCloud
• ответственность за надежность и масштабируемость кластеров CCE (Cloud Container Engine), сетевой топологии, Ingress и Storage
• развитие инфраструктуры мониторинга (VictoriaMetrics, Grafana), логирования (ELK), трейсинга (Elastic APM) и интеграции Sentry
• взаимодействие с командой DBA для обеспечения общей надежности дата-интенсивных сервисов (PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool и др.)
• делегирование стандартных операционных задач (создание ранбуков, первичный анализ логов, генерация IaC-кода) ИИ-агентам
• развитие инфраструктуры как кода (Terraform, Ansible, GitLab CI).

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование
• опыт работы в SRE от 5 лет
• опыт управления небольшой командой от 1 года
• глубокое понимание архитектуры Kubernetes и опыт управления облачными кластерами (CCE, EKS, GKE или аналогами) под высокими нагрузками (миллионы RPS)
• практический опыт работы с Kafka, уверенные знания HashiCorp Vault и Consul, понимание принципов построения Observability-систем и опыт работы с Elastic APM / ELK / VictoriaMetrics
• опыт работы с IaC (Terraform) и написания скриптов на Python/Go/Bash
• понимание сетевого стека (VPC, DNS, балансировка), работы ОС Linux.

Будет плюсом:

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

Что мы предалагем:

• офис рядом с метро Маяковская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы развиваем платформу обратной связи клиентов и создаем AI-решения для своевременного выделения инсайтов из клиентских опросов и обращений. Наша цель – превратить сырые отзывы в структурированную аналитику, доступную в том числе через AI-ассистента, и сократить путь от фидбэка до продуктового решения.

• разработка мультиагентной системы по управлению клиентским опытом

• участие в RnD разработках для анализа клиентского опыта

• развитие и поддержка уже существующего функционала.

• высшее образование

• опыт коммерческой разработки на Java (от 5 лет)

• уверенное знание Java 11+ (желательно опыт с Java 17+)

• опыт работы с maven/gradle

• опыт работы с экосистемой Spring (Boot, Data и тд.)

• понимание принципов микросервисной архитектуры (REST, gRPC, очереди сообщений(Kafka), взаимодействие сервисов)

• опыт работы с PostgreSQL: написание сложных запросов, оптимизация, работа с индексами, транзакциями

• понимание принципов CI/CD, Jenkins (или аналогами).

• уверенное владение инструментами контроля версий (Git).

• опыт написания модульных и интеграционных тестов (JUnit, Testcontainers, Mockito и др.).

• опыт проведения code review

• опыт в проектировании архитектуры

• опыт в проектировании баз данных

• опыт контейнеризации приложений (Docker) и работы в OpenShift или Kubernetes.

• понимание жизненного цикла разработки.

Будет плюсом:

• опыт выстраивания процесса разработки внутри команды

• опыт распределения задач в команде (планирование спринтов)

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

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

• формат работы: гибрид

• 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 занимается сопровождением высокопроизводительной инфраструктуры для супер компьютеров типа GigaLearn. Система требует постоянного внимания со стороны поддержки и разработки.

Задачи:

• администрировать и кастомизировать Jira, создавать и поддерживать автоматизации в Jira на ScriptRunner/Groovy
• разрабатывать аналитическую отчётность и дашборды по данным Jira (KPI, SLA, выгрузки), включая standalone-сервисы отчётности на Python/FastAPI
• сопровождать и создавать новые интеграции Jira с внешними тикетными системами (Redmine и др.)
• разрабатывать интеграции с helpdesk-платформами, внутренние веб-приложений и интерфейсы к инфраструктурным сервисам (Vue 3, TypeScript, Python), включая API-gateway и аутентификацию JWT
• развертывать и сопровождать self-hosted сервисы машинного перевода и LLM (Ollama, OpenWebUI, LibreTranslate и аналоги)
• вести контейнеризацию, деплой и эксплуатацию разрабатываемых сервисов на виртуальных машинах, обеспечивать сетевую безопасность сервисов.

Мы ждем от тебя:

• опыт работы с Jira на уровне администратора-разработчика
• опыт работы с Groovy и ScriptRunner, Python в интеграционных задачах
• опыт двусторонней синхронизации тикетных систем через REST API
• владение языками Vue 3, TypeScript Vite, Pinia, Tailwind, навыки визуализации данных с Chart.js или vanilla JS
• навыки проектирования REST-сервисов, JWT-аутентификации, gateway-схем
• владение инструментами DevOps и знаниями сетевой безопасности (firewall/iptables, IP-allowlist, nginx, TLS)
• навыки промпт-инжиниринга и опыт работы с AI-ассистентами, готовность адаптироваться к корпоративным AI-инструментам.

Мы предлагаем:

• офисный формат работы, 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
• 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.

AEF (Agent Execution Framework) — платформа Сбера для запуска и контроля AI-агентов и мультиагентных систем. Она делает работу агентов надёжной, наблюдаемой и безопасной. Сейчас мы выпускаем AEF.Lite — открытую версию платформы. Компании экосистемы должны разворачивать её у себя «одной командой» и сразу получать трейсинг, контроль и связь с Банком.

Ищем системного аналитика, который хочет вырасти в solution-архитектора. Вы разберётесь, как устроены агенты и инфраструктура у разных компаний, спроектируете для них лучшее решение и доведёте его до продакшна.

• исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы: как агенты устроены, где запущены, какие ограничения по безопасности и сети. По итогам проектировать схему подключения к AEF

• проектировать дистрибутив AEF.Lite: из каких компонентов он состоит, как они взаимодействуют, как ставится и обновляется, как банковские сервисы заменяются open-source аналогами (OIDC/Keycloak, Kubernetes, Istio)

• проектировать сбор и передачу трейсов и метрик агентов: OpenTelemetry, access-логи окружения, Kafka-контракты, модель данных, обезличивание

• проектировать API и контракты интеграций и описывать нефункциональные требования: надёжность, поведение при недоступности каналов, безопасность, объёмы

• декомпозировать бизнес-сценарии в требования и архитектуру AI-решений, задавать критерии качества и безопасности агентов (guardrails, evals)

• быстро проверять архитектурные гипотезы на стенде вместе с разработкой и DevOps: прототип, замер, решение

• вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь

• сравнивать AEF с рыночными решениями (фреймворки агентов, observability, evals) и приносить лучшие практики в продукт.

• опыт: от 3 лет в системном анализе или проектировании IT-систем. Для кандидатов с глубокой экспертизой в разработке GenAI-продуктов готовы рассматривать меньший стаж

• интеграции и архитектура данных: проектирование REST/gRPC API, асинхронного обмена сообщениями (Kafka/PubSub), разработка форматов данных (JSON/XML) и контрактов (OpenAPI/AsyncAPI)

• архитектура LLM-приложений: понимание принципов работы генеративных моделей. Умение описывать обвязку вокруг модели (промпты, парсеры, оркестратор)

• практический опыт разработки агентов: работа хотя бы с одним из стеков: LangChain/LangGraph, CrewAI, прямые вызовы OpenAI/Anthropic API, Model Context Protocol (MCP)

• инфраструктура: базовое понимание контейнеризации (Docker), Kubernetes (умение читать манифесты Deployment, Service), концепции service mesh

• моделирование и документация: владение нотациями UML/C4 для создания sequence-диаграмм, диаграмм компонентов и развертывания

• инструменты: уверенное использование AI-ассистентов (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) для анализа кода, генерации прототипов и подготовки технической документации

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• льготная ипотека для каждого сотрудника

• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• корпоративная пенсионная программа

• отсутствие строгого дресс-кода.

Новому дата-аналитику нужно будет работать с большим объемом данных, проводить анализ и создавать визуализацию данных, проверять гипотезы, разрабатывать прототипы витрин, общаться с инженерами, методологами, изучать предметную область и формировать предложения по улучшения процессов.

• использование data-driven походов в портфельном риск-менеджменте

• выявления новых трендов и инсайтов в области противодействия мошенничеству в кредитовании

• подготовка аналитических исследований и отчетов

• развитие инструментов оценки уровня мошенничества (использование ML/DL и BigData)

• автоматизация процессов работы с данными, построение витрин

• определение требований к качеству данных

• проведение R&D в области противодействия мошенничеству.

• высшее профильное образование

• опыт работы на аналогичной должности от 2-х лет

• опыт работы с базами данных (SQL)

• уверенное знание теории вероятностей и математической статистики

• опыт в создании промышленных ML-моделей и опыт работы с большими данными.

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская.

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер.

Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам!

Сейчас в команду мы ищем Junior Data Scientist / ML Engineer!

Стек технологий:

Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.

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

Обязанности

• разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение совместно с опытными коллегами
• анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды
• изучение и применение актуальных методик в области Data Science, Deep Learning и RecSys
• взаимодействие с командой разработки и аналитики, участие в генерации гипотез и обсуждении решений, презентация результатов своей работы.

Требования

• вы учитесь на старших курсах или недавно завершили обучение по математическому или IT-направлению
• искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, любознательность и готовность быстро учиться. Нам важны инициатива, вопросы по существу и желание доводить задачи до результата
• практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества
• уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch будет преимуществом)
• способность самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде.

Будет плюсом:

• учебный, исследовательский или pet-проект в области рекомендаций
• знакомство с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами
• знакомство с PySpark, SQL, Git, Linux или инструментами построения ML-пайплайнов
• участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по ML / RecSys
• 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 командной разработки, участия в open-source или понимание принципов code review и тестирования.

Условия

• гибридный/офисный формат работы (опционально). Офис расположен по адресу Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А
• 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 разрабатывает AI-продукты для управления талантами — от внешнего найма до внутренней мобильности. Мы автоматизируем ключевые этапы рекрутмента, чтобы сделать процесс быстрее и удобнее. Среди наших решений — ГигаРекрутер, AI-помощник для первичных интервью с кандидатами и предиктивная система подбора внутренних сотрудников на роли и проекты. Это позволяет HR-партнёрам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес.

Обязанности

• Написание и поддержка API и web-автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e).
• Анализ Allure-отчётов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов.
• Рефакторинг легаси-автотестов.
• Работа с Jira (управление задачами, багами, релизами), анализ и ревью документации в Confluence.
• Взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов.

Требования

1. Обязательные требования:

• Понимание теории тестирования (опыт работы ручным тестировщиком от 1 года).
• Опыт разработки автотестов от 2 лет (Python 3 + pytest).
• Опыт работы: requests, pytest, Selenium или Playwright, SQLAlchemy, Pydantic.
• Обязателен опыт работы с LLM.
• Опыт работы с Jenkins или с любым другим инструментом CI/CD.
• Опыт работы с Git на уровне выше среднего, понимание Gitflow.
• Понимание, как устроены REST-запросы, заголовки, параметры, тела запросов, виды аутентификации.
• Знание принципов ООП, паттернов разработки, умение писать масштабируемый код для дальнейшей разработки.
• Знание клиент-серверной архитектуры.
• Опыт работы с базами данных PostgreSQL, MongoDB.
• Опыт работы с Kafka.
• Опыт работы с ELK / Grafana.
• Знание SQL (SELECT, JOIN).
• Опыт проведения code review.
• Умение читать Allure-отчёт.
• Опыт работы с Postman/Insomnia, DevTools.

2. Soft Skills:

• Самостоятельность.
• Ответственность за качество продукта / своей зоны.
• Умение задавать вопросы и уточнять требования.
• Коммуникабельность.
• Умение работать в команде.
• Умение работать в условиях быстро меняющихся требований.
• Умение соблюдать договорённости и сроки.

Условия

Что мы предлагаем:

• Удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатная кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха).
• Конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы).
• Возможность использовать современные технологии.
• Полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование).
• Обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании.
• Программу льготного кредитования в Сбере.
• Скидки у партнёров компании.
• Шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.

Наша команда создает линейку продуктов на основе мультимодальной нейросетевой модели GigaChat, которая является одной из самых мощных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день.

Мы создаем удобный и понятный сервис, позволяющий людям использовать GigaChat для решения повседневных задач и развлечения: поиск ответов на вопросы, работа с документами, создание контента, изучение языков, общение с персонажами и многое другое.

Вам предстоит участие в обсуждении и воплощении в жизнь новых фичей, поиск и проработка нетривиальных инженерных решений, работа в креативной команде, которая всегда открыта для предложений по улучшению продукта и внутренних процессов.

• проектирование и развитие ML/DS-продуктов: от формулировки бизнес-гипотезы и MVP до промышленного запуска и масштабирования;

• перевод бизнес-задач в ML/аналитическую постановку: определение целевой метрики, baseline, критериев качества и ожидаемого эффекта;

• разработка end-to-end ML/AI-пайплайнов: сбор и подготовка данных, feature engineering, обучение моделей, inference, мониторинг качества;

• построение систем оценки качества AI-продуктов: offline evals, golden datasets, human review, LLM-as-judge, regression testing, guardrails;

• аналитика пользовательского поведения и продуктовых метрик: activation, retention, DAU/MAU, frequency, conversion, NPS, unit economics;

• проведение A/B-тестов и квазиэкспериментов: дизайн экспериментов, расчёт мощности, интерпретация результатов, оценка причинно-следственного эффекта;

• участие в развитии AI/LLM-продуктов: RAG, AgenticRAG, ассистенты, AI copilots, модели рекомендаций, классификации, скоринга и персонализации;

• автомониторинг моделей и продуктов: drift, degradation, latency, cost, hallucination rate, task success rate, failure modes;

• подготовка аналитических выводов для продуктовых команд и бизнеса: что работает, что не работает, почему и какие решения нужно принять дальше.

• уверенное знание математической статистики, классического ML, продуктовой аналитики и экспериментального дизайна;

• опыт работы с ML/DS-продуктами: от исследования данных и прототипа до запуска в production или принятия продуктовых решений;

• умение формулировать метрики качества модели и продукта: precision/recall, ROC-AUC, calibration, retention, conversion, task success, NPS;

• опыт построения evals для LLM/AI-систем: тестовые датасеты, рубрики оценки, human-in-the-loop, regression tests, hallucination/safety checks;

• высокий уровень владения Python и SQL;

• опыт работы с ML/DS стеком: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, Transformers;

• понимание принципов RAG, AgenticRAG, LLM pipelines и ограничений LLM-систем;

• опыт с BI/аналитическими инструментами и построением витрин данных будет плюсом.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• льготная программа ипотеки для сотрудников

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы строим языковую модель, ĸоторая работает на руссĸом лучше, чем всё, что существовало до неё. GigaChat 2.0 занял первое место по русскоязычным бенчмарĸам MERA и обогнал DeepSeek-V3 и LLaMA 70B по ключевым задачам. Для нас это только начало. Но сильная модель ≠ сильный продукт. Между ними — онбординг, первый успешный запрос и привычка возвращаться. Этим занимается команда Growth, и мы ищем в неё сразу несколько Senior Product Manager’ов.

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ВЛАДЕТЬ

Направление зафиксируем вместе, под ваши сильные стороны. Сейчас на столе два типа задач:

• Retention. Кривая удержания, реактивация, триггерные коммуниĸации, конверсия в ĸлючевое действие. Вы отвечаете за то, чтобы человек возвращался, а не приходил один раз.
• Поверхность «боты». Направление делится на две части. Первая — поддержĸа и адаптация текущих сценариев под социальный слой: у ботов другой контекст использования, другие ожидания и другая динамика общения, и продукт нужно пересобирать под эту среду, а не переносить ĸаĸ есть. Вторая — 0 → 1: создавать внутри поверхности ботов новые продукты, связанные с социальным слоем. Не сценарии внутри существующего приложения и не «ещё один чат-бот», а самостоятельные продукты со своей логикой. Здесь есть свобода экспериментировать и подсматривать удачные механики у совсем других компаний и категорий. Если гипотеза не сработала — вы узнаёте это за недели, а не за годы, и пробуете следующую.

В любом варианте вы отвечаете не за количество релизов, а за движение метрик и за то, чтобы у пользователя менялось поведение.

• Вы работаете с данными ĸаĸ с основным источниĸом идей. Сами разбираете воронĸи, ĸластеры запросов, сырые логи диалогов и записи сессий, чтобы понять, где именно и почему теряете людей. Гипотезы приходят из данных — а не из «мне ĸажется» и не из списĸа фич ĸонĸурентов.

• Вы ведёте очередь эĸспериментов, а не списоĸ задач. Квартальный роадмап — это ранжированные гипотезы с ожидаемым эффеĸтом на ĸонĸретную метриĸу. Каждая неделя приносит результат теста, а не статус «в разработĸе».

• Вы относитесь ĸ UX ĸаĸ ĸ главному рычагу роста. В чат-интерфейсе рост часто спрятан в трёх эĸранах онбординга, одном empty state и формулировĸе ĸнопĸи. Вы разбираете интерфейс до деталей, ходите в UX-исследования и custdev, спорите с дизайном на равных — и приносите не «сделайте ĸрасиво», а «вот здесь мы теряем 18%».

• Вы умеете в growth hacking. Ищете нестандартные точĸи роста: виральность и шеринг, реферальные и реĸомендательные механиĸи, точĸи входа внутри эĸосистемы, работу с новыми возможностями модели ĸаĸ с поводом вернуться. Быстро, дёшево, проверяемо.

• Вы связываете разработĸу, дизайн, аналитиĸу и марĸетинг в одну систему — через понятные дашборды, прозрачный приоритет и ĸультуру решений на основе данных.

• 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.

Ищем продуктового дизайнера с сильными навыками в концептинге и UI. Наш продукт – ИИ помощник с сильными навыками мотивации, сопровождающий клиента во всех сферах жизни от простых потребностей до долгосрочных целей

• проектировать пользовательские сценарии для сложного продукта на стыке психологии, геймификации и искусственного интеллекта

• создавать интерактивные прототипы высокого уровня детализации в Figma/Pixso

• разрабатывать, презентовать и защищать креативные дизайн-концепции перед командой и стейкхолдерами

• проводить дизайн-ревью внутри команды, контролировать качество внедрения интерфейсов (дизайн-аудит)

• совместно с продакт-менеджером и аналитиком формировать бэклог задач и брифы на разработку

• участвовать в пользовательских исследованиях: проводить юзабилити-тестирования, глубинные интервью и анализ конкурентов

• принимать решения на основе данных: работать с продуктовыми метриками (конверсия, удержание, NPS), инициировать и анализировать A/B тесты.

• опыт ux/ui дизайнеров от 3 лет

• наличие портфолио с реализованными проектами (опыт в FinTech или e-commerce будет преимуществом)

• навык отстаивания дизайнерских решений перед сложными стейкхолдерами (юристы, риск-менеджеры, руководители направлений) на языке бизнеса и цифр

• понимание микровзаимодействий и анимации в интерфейсах (Lottie / Rive)

• опыт проектирования систем геймификации, голосовых интерфейсов или приложений с использованием генеративного ИИ

• знание основ UX-копирайтинга для настройки тона голоса (Tone of Voice) ассистента.

• комфортный современный офис на Поклонной,3

• 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

Мы - финтех команда, разрабатывающая AI агентов для поддержки и развития процессов продаж в корпоративном сегменте. Помимо разработки и прототипирования агентов занимаемся созданием вспомогательных продуктов, упрощающих процесс разработки и интеграции наших решений. Используем передовые технологии и библиотеки, legacy код практически отсутствует.

Чем предстоит заниматься:

• составлением\тюнингом промптов
• написанием и поддержкой требований и алгоритма работы агентов по бизнес требованиям
• проработкой интеграций, заведением CR на смежные команды
• написанием и ведением сопроводительной документации
• заведением задач на разработку и тестирование.

Ожидаем от кандидата:

• опыт работы Системным аналитиком от 3 лет
• опыт с генеративным ИИ и сопутствующими технологиями: промпт-инжинеринг, RAG, MCP, вызов тулов и пр.
• опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira
• опыт работы с JSON
• опыт с интеграциями приложений: REST, очереди сообщений.

Работа в Сбере – это:

• современный офис на Кутузовском пр-кте, 32к1 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь наставника на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека и кредитование от Сбера
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей.

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!

Обязанности

• проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей
• стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках
• поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests
• подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций
• обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result
• создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants
• готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество
• делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров.

Требования

• сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines
• опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows
• опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic
• практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой
• понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы
• умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту
• готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts.

Будет плюсом:

• опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories
• опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems
• опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems
• понимание computer vision, multimodal data, VLA, imitation learning или robot learning
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• офисный формат 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.

Команда развивает ключевой раздел «Мой тариф» в СберБизнес Онлайн — личном кабинете для юридических лиц. Мы отвечаем за подписки («Бизнес Прайм»), индивидуальные тарифы для крупнейших клиентов, прозрачность списания комиссий и витрину партнерских предложений. Наши решения напрямую влияют на стоимость банковского обслуживания для 350 000 компаний ежемесячно. Мы ищем бизнес-аналитика для усиления направления развития личного кабинета. Это не чисто методологическая роль: нам нужен специалист, который будет глубоко прорабатывать клиентские пути (UX/UI) вместе с дизайнером и станет связующим звеном между бизнесом и разработкой.

Чем предстоит заниматься:

• проектирование клиентских путей: совместно с UX/UI-дизайнером проектировать интерфейсы раздела «Мой тариф», отрисовывать прототипы и описывать пользовательские сценарии
• сбор и анализ требований: выявлять требования у заказчиков, проводить сложные интервью со смежными командами и декомпозировать их до уровня понятных задач
• умение строить схемы пользовательских сценариев (Customer Journey Map)
• описание спецификаций: готовить детальные описания функционала для разработки
• управление изменениями: участвовать во всех этапах ревью решений (с командой дизайна, бизнеса, архитектуры)
• использовать нейросетевые инструменты (например, GigaCode) для ускорения написания требований и сбора информации.

Для нас важно:

• опыт работы бизнес-аналитиком в крупной IT / FinTech компании от 3 лет
• подтвержденный опыт проектирования сложных интерфейсных сценариев: умение нарисовать кликабельный прототип (Figma/Miro) и защитить его логику
• опыт кросс-платформенной продуктовой разработки (Web + Мобильное приложение)
• опыт работы с подписочными моделями (SaaS, пакеты услуг, льготные периоды)
• опыт и навыки глубокой проработки UX/UI совместно с дизайнером
• базовые навыки работы с SQL (написание простых SELECT-запросов с использованием JOIN, GROUP BY, WHERE) для самостоятельной проверки гипотез в данных.

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.

Мы - Команда MLOps B2C – проектируем, разрабатываем, внедряем современные инструменты и практики распределенного машинного обучения, в том числе с применения LLM (GigaChat, Deepseek и т.д.) для AI-решений Блока B2C и группы компаний Сбера.

Задача команды - обеспечить DS-команды инструментами на всех этапах жизненного цикла, от проектирования AI-агентов и обучения моделей до внедрения их в промышленных средах.

Наша команда ищет продуктового аналитика (Feature Store B2C)

Чем предстоит заниматься:

• собирать и прорабатывать требования на разработку фичей/таргетов от всех ML-команд
• формировать и приоритизировать бэклог задач на разработку
• координировать процесс разработки и поддержки единой методологии расчета и описания фичей/таргетов
• курировать процесс подготовки ТЗ или прототипов фичей для внедрения
• вести базу знаний (каталог фичей/таргетов), контролировать качество документации
• создавать и проверять гипотезы по продукту Feature Store B2C
• презентовать возможности Feature Store и Target Store для внутренних заказчиков.

Что для нас важно:

• базовое понимание бизнес-процессов и ML-пайплайнов
• уверенное владение SQL и Spark, начальный уровень Python
• понимание компонентов экосистемы Hadoop
• навыки работы с фреймворками проверки гипотез, требованиями и документацией
• понимание структуры фичей и роли аналитики данных
• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский).

Дополнительным преимуществом будет опыт работы с Jira и Confluence.

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• 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
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу.