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

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

* Модели эластичности КФЛ

* Модели рефинансирования КФЛ

* Модели детекции аномалий по НОСТРО счетам

• сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark)

• тестирование различных гипотез

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

• общение с заказчиками и DE.

• опыт работы Data Scientist от 2 лет

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

• глубокие знания в области теории вероятностей, статистики.

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

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

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

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный формат работы

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

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы строим внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом (CX) и операционной эффективностью. Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, обращения в поддержку, жалобы и цифровые следы пользователей, самостоятельно находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта.Нам нужен опытный CJE, который спроектирует идеальный пользовательский путь внутри самой системы, а также масштабирует свою экспертизу за счёт формирования  клиентского опыта, который будет агентизирован и использован при оценке клиентских путей.

• проектирование UX/UI ядра мультиагентной системы - интерфейс взаимодействия человека с платформой, единая система координат для всех агентов, ролевая модель доступа.

• создание Customer Experience Cookbook - атомарные правила идеального клиентского пути, библиотека мастер-компонентов, принципы принятия решений, API-контракты для генерации интерфейсов.

• валидация предложений ИИ-агентов -  фильтр качества рекомендаций, чек-листы ревью, цикл обратной связи.

• агентизация экспертизы -  декомпозиция знаний в машиночитаемые правила, датасеты и промпты для LLM, шаблоны проектирования новых модулей.

• опыт в продуктовой аналитике и развитии CX 5+ лет

• умение читать сырые данные (SQL, тепловые карты, отчёты об ошибках) и находить инсайты

• понимание логики рекомендательных систем и ранжирования

• знание специфики банковских продуктов и регуляторных ограничений

• продвинутая работа в Figma / Pixso, создание дизайн-систем с нуля

• опыт юзабилити-тестирования и CustDev-интервью

• плотная работа с Data Science и разработкой

• защита дизайна перед топ-менеджментом через цифры и метрики

• использование AI-инструментов для автоматизации.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

Kandinsky — команда Сбера, которая разрабатывает собственные фундаментальные генеративные модели для изображений, видео и моделирования физического мира. Мы работаем на границе актуальных исследований и инженерии, стремимся делать технологии мирового уровня.

Мы занимаемся полным циклом создания моделей: от архитектуры, данных и обучения на больших вычислительных кластерах до post-training и оценки качества. Сегодня один из ключевых фокусов команды — строить вокруг моделей полноценный AI-бизнес: запускать массовые пользовательские продукты, инструменты для креаторов и маркетинга, агентные сценарии и новые форматы контента.

У нас есть собственные модели, большая вычислительная инфраструктура и возможность быстро масштабировать успешные продукты на миллионы пользователей. При этом новые направления мы хотим строить с логикой стартапа: маленькими сильными командами, с высокой скоростью и ответственностью за конечный результат.

• с нуля собирать и запускать новые AI-продукты

• разрабатывать backend на Python: FastAPI, async, Pydantic

• при необходимости самостоятельно закрывать frontend на React + TypeScript

• создавать LLM-приложения, tool calling, RAG и агентные сценарии

• интегрировать продукты с моделями генерации изображений и видео, LLM и внешними API

• проектировать API, схемы данных и архитектуру сервисов

• быстро собирать MVP, проверять гипотезы на пользователях и развивать то, что работает

• доводить свои решения до production и отвечать за их работу после запуска

• активно использовать AI-агентов в ежедневной разработке.

• Python 3.11+, FastAPI, Pydantic, async

• PostgreSQL, SQLAlchemy / SQLModel, Alembic

• Docker, Git, CI/CD

• Опыт создания LLM-приложений и работы с AI API

• Понимание архитектуры API, надёжности и производительности сервисов.

Будет плюсом:

React + TypeScript.

Cursor, Claude Code, Codex или другие AI-инструменты разработки.

MCP и агентные фреймворки.

Опыт создания собственных агентов.

Kubernetes, Helm.

React Flow / XYFlow.

Опыт запуска собственных продуктов или работы в сильных стартапах

• стабильный оклад и премии по результатам работы, ежегодный пересмотр зарплаты
• комфортный современный офис
• гибридный формат работы: встречаемся очно в офисе 1 раз в неделю
• 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

Мы – сплоченная команда единомышленников, которая разрабатывает сервисы доставки с использование беспилотных технологий. Присоединившись к нам, вам предстоит принять непосредственное участие в развитии одного из самых востребованных на текущий момент решения. Наша команда расширяется, в связи с чем мы ищем уверенного QA-инженера.

• Обеспечение качества продуктов от идеи до внедрения и сопровождения

• Участие в построении QA процессов

• Разработка и поддержка тестовой документации

• Анализ и тестирование требований

• Тестирование новой функциональности

• Регрессионное тестирование

• Разработка автотестов

• Интеграция автотестов в пайплайны CI/CD, обеспечивая быструю обратную связь для команды разработки

• локализация, регистрация и сопровождение дефектов

• Ручное тестирование решения «в железе»

• Опыт в QA не менее 3 лет, из них минимум 1 год плотной работы с автоматизацией C/С++/Python кода

• Умение настраивать запуск автотестов в CI/CD как обязательный гейт

• Опыт написания тестовых сценариев

• Владение инструментами управления тестированием и баг-трекинга

• Знание и понимание современных подходов к процессу тестирования

• Самостоятельность, решение задачи «под ключ»

• Широкий кругозор в области основных ИТ-технологий (на уровне понимания задач, принципов, терминологии)

• Аналитический склад ума, умение слушать и грамотно аргументировать, предлагать и обосновывать решения, находить компромиссы

• Уверенное владение Jira и Confluence

• Знание методологии Agile-разработки

• Будет плюсом опыт работы в сфере беспилотных технологий

• Будет плюсом опыт тестирования embedded приложений и программно-аппаратных комплексов.

• 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

АС DLP – автоматизированная система контроля возможных каналов утечек конфиденциальной информации, проведения расследований инцидентов ИБ и ретроспективного анализа.

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

Задачи:

• анализ бизнес-требований, бизнес-процессов, UI-макетов
• разработка спецификации требований к системе
• консультирование по функциональности
• сквозная коммуникация с аналитиками смежных систем на всех этапах реализации
• детальное проектирование интеграции со смежными сервисами (в том числе API)
• документирование разрабатываемых компонентов ПО.

Мы ждём от кандидата:

• опыт работы системным аналитиком – от 3х лет
• знание жизненного цикла и методологии разработки ПО, подходов и нотаций описания требований
• опыт разработки спецификаций OpenAPI
• умение составлять схемы форматов обмена XML, JSON
• опыт проектирования sequence-диаграмм (UML)
• опыт проектирования высоконагруженных систем
• знание SQL ANSI
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Мы предлагаем:

• комфортный офис по адресу г. Москва, ул. Ваваилова, 23с1
• работа только в офисе
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда занимается развитием фреймворка разработки витрин данных. В команде объединены экспертизы по DE, Software Engineering, анализу и архитектуре, DevOps, Backend и Frontend разработке. Работаем по Scrum, ценим высокий профессионализм, культуру общения и проактивность. В центр компетенций по Data Engineering мы ищем коллегу - Data Engineer.

• разрабатывать и дорабатывать компоненты фреймворка для построения batch- и streaming-витрин

• реализовывать модули платформы (оркестрация, метаданные, Data Quality-фреймворк) на Scala/Java

• реализовывать и поддерживать API (включая RESTful), которые упрощают работу с данными для других команд

• участвовать в оптимизации производительности Spark-приложений на больших объемах данных

• покрывать код тестами и участвовать в code review

• взаимодействовать с пользователями платформы: разбирать обращения, помогать с интеграцией, собирать обратную связь.

• наличие высшего образования

• опыт коммерческой разработки в data engineering от 2-3 лет

• языки: уверенное знание Scala или Java, SQL; базовые навыки Bash

• Big Data: практический опыт разработки на Apache Spark

• данные: понимание DWH/Data Lake, ETL/ELT-процессов, SCD, подходов к Data Quality

• инжиниринг: понимание принципов SOLID и ООП, опыт написания unit- и integration-тестов, работа с Git

• умение самостоятельно доводить задачи до результата, аргументировать технические решения, работать в кросс-функциональной команде

Будет преимуществом:

• опыт с Kafka, Flink, Iceberg или аналогами

• опыт с Hadoop-экосистемой (HDFS, YARN, Hive)

• опыт с ClickHouse, Kubernetes, S3

• знание Python

• навыки работы с генеративными AI-моделями.

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

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

"Калькулятор" - это мастер-система для расчета доступного остатка (ДО) по счетам клиентов, которая определяет возможность и объем списания средств с учетом нормативных требований, маркеров и статусов клиента. Система выступает единым центром принятия решений по доступным средствам клиента, позволяя бизнесу быстро внедрять новые нормативные ограничения через плагины без изменения кода ядра системы.

Система строится на принципе "микроядро с саморегистрирующимися плагинами", что позволит обеспечить высокую гибкость и масштабируемость при добавлении новых бизнес-правил.

Обязанности

• проектирование и разработка backend сервисов
• написание всех видов тестов (от unit до нагрузочных при необходимости)
• участие в code review
• конфигурирование и поддержка стендов разработки и тестирования
• работа с CI/CD пайплайном (Jenkins)
• взаимодействовать со смежными командами

Требования

• опыт коммерческой разработке на Java от 3 лет
• опыт работы с Spring Framework (boot, core, web, data, kafka, scheduler)
• знание и следование принципам ООП
• знание и понимание основных архитектурных паттернов (слоистая архитектура, saga, event sourcing, cqrs, sidecar, stateless service и т.д)
• уверенное применение паттернов проектирования
• навыки программирования с использованием LLM

Условия

• офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32)
• 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.

"Калькулятор" - это мастер-система для расчета доступного остатка (ДО) по счетам клиентов, которая определяет возможность и объем списания средств с учетом нормативных требований, маркеров и статусов клиента. Система выступает единым центром принятия решений по доступным средствам клиента, позволяя бизнесу быстро внедрять новые нормативные ограничения через плагины без изменения кода ядра системы.

Система строится на принципе "микроядро с саморегистрирующимися плагинами", что позволит обеспечить высокую гибкость и масштабируемость при добавлении новых бизнес-правил.

Чем предстоит заниматься

• собирать, анализировать, документировать требования
• проектировать интеграционное взаимодействие между сервисами
• участвовать в процессах согласования решений с командой архитектуры и отделом безопасности
• ставить задачи на команду разработки, проводить оценку доработок

Требования

• высшее образование
• опыт работы системным аналитиком от 5-и лет
• опыт участия в интеграционных проектах
• навык сбора, анализа и формализации функциональных требований (User Stories, Use Cases)
• опыт описания нефункциональных требований: отказоустойчивость, безопасность, логирование
• умение декомпозировать требования до уровня, понятного разработчикам и тестировщикам
• отличное знание RESTful-архитектуры (методы, статусы, заголовки, версионирование)
• опыт формирования спецификаций OpenAPI (Swagger)
• практический опыт проектирования API с нуля
• понимание структуры JSON-данных, валидации схем (JSON Schema).
• опыт работы с Apache Kafka
• опыт построение различного вида диаграмм (Draw.io, Lucidchart, PlantUML)

Условия

• офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32)
• 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.

Мультиканальная платформа информирования и управления высокоприоритетными сбоями в Банке и экосистеме Сбера с оценкой влияния на клиентские сервисы в онлайн режиме.

Продукт предназначен для топ-менеджмента банка и экосистемы, руководителей подразделений, владельцев и лидеров продуктов, дежурных смен и специалистов по сопровождению ИТ-услуг. Основная цель — эффективное управление массовыми отклонениями для минимизации негативного влияния на внешних и внутренних клиентов.

Чем предстоит заниматься:

• строить систему продуктовых метрик (DAU, MAU, Retention, CSAT, NPS и др.) и связывать их с бизнес-целями и OKR
• анализировать поведение пользователей: воронки, когорты, отток, паттерны использования модулей
• проверять гипотезы через продуктовые метрики и формировать рекомендации по развитию продукта
• строить дашборды с продуктовыми и бизнес-метриками, а также обеспечивать прозрачность метрик для стейкхолдеров
• работать с данными: SQL, Python/PySpark для анализа большего объёма.
• собирать обратную связь от пользователей и заказчиков, превращать её в задачи
• следить за качеством продукта через продуктовые метрики и формировать древа зависимостей

Ждём от кандидата:

• опыт Product Analyst в сложных IT-продуктах (платформы, B2B/Enterprise) — от 2 лет

• уверенный SQL: сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов

• Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация); Hadoop/Spark/PySpark — плюс

• понимание продуктовых метрик (DAU, MAU, Retention, Churn, LTV, ARPU, Conversion, CSAT/NPS) и применение их на практике

• построение дашбордов (Tableau, Power BI, Superset или аналоги).

• системное мышление: создание вижена продукт целиком и определение его взаимосвязей

• коммуникация со стейкхолдерами: разработчики, аналитики, пользователи, руководство

• сбор бизнес-требований, оформление ТЗ, декомпозиция задач

• AI-инструменты для аналитики и разработки (GigaChat, DeepSeek, Qwen, Claude).

• офис: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1

• гибридный формат работы на территории Москвы и МО

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы развиваем Единую базу знаний B2C о продуктах и процессах обслуживания розничного клиента с функционалом GenAI-помощника в рамках всего цикла управления знаниями: от создания контента, дистрибуции его по каналам (агенты с RAG, рабочие места сотрудников) до оценки качества и формирования задач (в том числе через агента) на его улучшение. На основе наших знаний происходит обслуживание более 15 млн клиентов в месяц в различных каналах.

Мы ищем опытного Java-разработчика, который совместно с front, back, DS / DE / ML-инженерами (внутри и вне команды) будет развивать централизованный функционал работы со знаниями (включая skills) для всей системы ИИ-агентов B2C.

1. Анализ задач/целей бизнеса, поиск решений совместно с аналитиками (в т.ч. предложение оптимальных технических альтернатив)

2. Разработка backend части для клиент-серверных приложений

3. Разработка новых микросервисов, API, ETL-процессов

4. Разработка интеграций с внутренними системами банка

5. Написание unit тестов

6. Проведение code review

7. Наличие высшего образование (желательно по направлению IT)

8. Опыт работы Java-разработчиком от 3 лет

9. Знания spring framework, spring-security, spring-boot

10. Опыт разработки REST сервисов

11. Опыт работы с БД (Postgres)

12. Опыт работы с Git

13. Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ)

14. Знание Swagger / OpenApi

15. Опыт работы со стеком ELK

16. Опыт построения CI/CD

17. Опыт работы с Kubernetes/OpenShift

Будет плюсом:

1. Опыт использования ИИ-агентов при разработке и отладке системы, skills, openspec, superpowers, sdd
2. Понимание принципов и опыт работы с LLM, RAG, anthropic skills и задачами информационного поиска
3. Опыт работы в банке и тематике поддержки клиентов (колл-центр, ИИ-помощники)

• Гибридный/офисный формат работы (современный офис в Москве м. Кутузовский проспект c зонами отдыха и спортзалом)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• обучение за счет Компании: Корпоративный университет, онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• льготная ипотека в Сбере
• корпоративная пенсионная программа
• бесплатная подписка СберПрайм

Команда автоматизирует продукты, которые внедряют бизнес-подразделения банка. Вам предстоит развивать продукты, связанные с финансовыми рынками.

Чем предстоит заниматься:

• формированием и развитием управленческой отчётности по операциям с цифровыми валютами
• сбором и формализацией бизнес-требований к доработке DWH для отражения цифровых валют наравне с традиционными продуктами;
• разработкой и поддержкой методик расчёта финансового результата по портфелю цифровых валют
• сверкой данных управленческой отчётности с бухгалтерским учётом
• взаимодействием с Казначейством, Product Control, Методологами, ИТ для сквозного проектирования процессов «сделка → учёт → управленческая отчётность».

Мы ждем, что вы:

• имеете высшее образование (финансы, экономика, прикладная математика)
• имеете опыт в бизнес-анализе/методологии управленческой отчётности в банке
• понимаете принципы учёта и признания финансового результата по производным финансовым инструментам, конверсионным сделкам и брокерским операциям
• умеете оперативно разобраться в нормативной базе: положения Банка России и внутренние нормативные документы
• уверенно владеете SQL, имеете опыт работы с корпоративными хранилищами данных и BI-инструментами
• имеете опыт написания BRD и детальных ТЗ, взаимодействия с ИТ-командами и защиты решений перед стейкхолдерами
• используете нейросети в повседневной работе.

Что мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу.

Наша команда GigaLegal создает автоматизированные решения для юристов с использованием технологий искусственного интеллекта (GigaChat и др.) Присоединяйся к нашей команде в качестве системного аналитика.

Чем предстоит заниматься:

• собирать, анализировать и документировать требования от внутренних и внешних заказчиков в Confluence
• описывать методы для интеграций, разрабатывать функциональные спецификации и API-контракты совместно с ML- и backend-командами
• детализировать требования к функциональности ИИ-агентов (RAG-пайплайны, пайплайны для юридического анализа документов)
• актуализировать существующую документацию
• сопровождать проект от идеи до передачи заказчику готового продукта
• формировать задачи на команды разработки
• проводить демонстрации реализованного функционала.

Что ожидаем от кандидата:

• высшее образование
• опыт работы от 2-х лет в должности системного аналитика (плюсом будет опыт работы в консалтинге (банки/финтех/легалтех))
• понимание процесса разработки и жизненного цикла ПО
• опыт работы в интеграционных проектах с использованием различных паттернов интеграций (REST, Kafka)
• опыт работы с Jira, Confluence, Draw.io
• опыт работы с базами данных, PostgreSQL, ElasticSearch (понимание структуры данных)
• умение работать с инструментами проектирования API: Swagger, Insomnia
• умение проектировать схемы процессов: UML-диаграммы, BPMN
• понимание гибких методологий при разработке ПО

Будет плюсом:

• понимание принципов работы LLM, RAG, LangChain / LangGraph
• готовность разбираться в предметной области — российское законодательство, судебная практика, правовые вопросы;
• навык работы с JSON-схемами, OpenAPI
• базовые знания Python
• опыт работы с PlantUML
• навыки работы с генеративными AI-моделями

Условия

• формат работы офис на испытательном сроке, делее гибрид обсуждаем, локация офиса ул Вавилова д.19
• 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.

Наш продукт NSM (Network Security Policy Management) - платформа мониторинга и анализа сетевой безопасности направлена на централизованный контроль политик безопасности сетевого оборудования, автоматизацию сбора, постоянный контроль изменений и соответствия стандартам кибербезопасности.

Наш стек: React, Typescript, Vite, Redux, Redux-Toolkit, REST API

Задачи:

• участвовать в разработке фронтенда продукта
• принимать активное участие в развитии продукта - общаться с аналитиками, дизайнерами и другими членами команды, вносить свои предложения для улучшения продукта
• проводить code review.

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование в ИТ направлении
• хорошие знания Javascript, HTML, CSS (PostCSS/SCSS), Typescript
• понимание принципов модульного и интеграционного тестирования (Jest, React Testing Library)
• опыт в работе с ReactJS и его экосистемой (Redux, React-Router и тд) от 3-х лет
• умение настраивать окружение и сборку проектов (Webpack, Vite)
• понимание принципов оптимизации React-приложения
• умение разбираться в чужом коде.

Будет плюсом:

• опыт работы с Redux-Toolkit, Mobx, Zustand
• Опыт работы с TanStack Table
• Опыт работы с TailwindCSS
• опыт работы с NextJs
• построения различной визуализации - графики, диаграммы, графы и тд
• разработки приложений в среде NodeJS
• написания тестов.

Мы предлагаем:

• комфортный офис по адресу г. Рязань, ул. Семашко,14
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Эфир — корпоративная платформа для видеовстреч и коммуникаций от Сбер. В её состав входят видеоконференции, почта, чат, заметки и другие компоненты. Мы создаём платформенный слой, который объединяет все эти продукты в единое целое: аутентификацию, управление пользователями, MCP-протоколы, файлы, уведомления и многое другое.

• системный и бизнес-анализ фичи/интеграции

• ведение задачи с момента ее получения до релиза, сопровождение на всех этапах разработки, помощь в получение доступов, заведение заявок на интеграцию со смежными командами, постановка задачи на дизайн, статус разработки, приемка разработанной функциональности

• формирование sequence, BPMN и UML-диаграмм

• взаимодействие с командой для выработки системного подхода к разработке конкретной функциональности

• взаимодействие с командой при возникновении дополнительных вопросов при аналитике функциональности

• детализация и описание требований в Confluence

• описание спецификаций в рамках SDD подхода

• валидация и защита требований со стороны архитектуры и безопасности

• создание задач/стори/CR и пр. в Jira, для постановки задачи в разработку как внутри продукта, так и при интеграции со смежными командами

• актуализация и описание клиентских путей

• консультирование тестирования по проверке конкретной фичи

• актуализация эксплуатационной документации продукта

• участие в приемо-сдаточных испытаниях.

• опыт работы системным аналитиком от 3-х лет

• опыт работы со следующими продуктами: Atlassian Confluence, Atlassian Jira, ARIS, BPMN, Draw.io, PlantUML

• теоретическое и практическое понимание, что такое JSON, REST, UML, gRPC

• проявление лидерских качеств в выведении фичи

• аналитический склад ума

• стрессоустойчивость

• желание развиваться в IT

• знание процесcа SDD

• опыт работы с AI инструментами.

• офис в БЦ "Poklonka Place", Поклонная ул., 3к1

• гибридный формат работы (3-4 дня офис)

• гибкий график начала рабочего дня

• уровень заработной платы определим по итогам собеседования

• бесплатный спортзал

• ДМС с 1го дня работы работы

• бесплатную подписку СберПрайм для сотрудников с возможностью подключить близких

• обучение и сертификацию за счет компании.

О команде

Мы занимаемся независимой оценкой качества и модельных рисков Kandinsky – семейства генеративных моделей для создания и редактирования изображений, видео и аудиовизуального контента, а также моделей мира (world models).

Наша задача – находить слабые места моделей, проверять выбранные подходы к оценке и готовить рекомендации, которые помогают принимать решения о релизе и возможных сценариях применения моделей.

Мы работаем с новыми версиями Kandinsky до их выхода к пользователям. Разрабатываем собственные методологии, бенчмарки и инструменты полного цикла, объединяя автоматические метрики, human evaluation и подходы LLM/VLM-as-a-judge.

О роли

Мы ищем специалиста на стыке исследований и инженерной разработки.

В этой работе не всегда существует готовая методология или универсальная метрика. Нужно определить, из чего складывается качество модели, спроектировать проверяемый эксперимент и реализовать воспроизводимый evaluation-пайплайн.

Роль охватывает весь цикл оценки: от формулирования критериев и подготовки тестовых данных до анализа результатов и рекомендаций для команды разработки. Важно не только измерить качество модели, но и понять, насколько она подходит для реальных пользовательских и бизнес-сценариев, какие ограничения критичны и что осталось непроверенным.

Проектировать оценку с нуля

• декомпозировать качество на измеримые критерии и собирать под них тестовые сценарии, промпты и выборки
• проектировать оценку там, где готовой методологии ещё нет.

Разрабатывать evaluation-пайплайны

• реализовывать на Python инструменты для запуска моделей, сбора результатов и расчёта метрик
• обеспечивать воспроизводимость экспериментов и развивать внутреннюю библиотеку оценки
• готовить инструкции для асессоров и контролировать качество разметки.

Строить VLM-as-a-judge

• разрабатывать судей под конкретные критерии, учитывать их bias и ограничения
• понимать, где автоматическая оценка работает, а где без человека нельзя.

Разбираться в ошибках моделей

• понимать ограничения diffusion-моделей и причины типовых артефактов
• отличать реальную проблему модели от ошибки методологии или замера.

Формировать заключение по модельному риску

• анализировать качество по отдельным сценариям, типам промптов и срезам, а не только по среднему значению
• формулировать условия релиза, ограничения и явно фиксировать то, что осталось непроверенным.

Хорошее понимание устройства генеративных моделей:

• понимание принципов работы Transformers, diffusion- и мультимодальных моделей и основных задач: T2I, Image Editing, T2V, Audio, Video-Audio.;
• понимание типовых ограничений, ошибок и артефактов моделей; способность разбираться в причинах ошибок и способах их проверки.

Способность проектировать оценку качества моделей:

• декомпозировать качество на измеримые критерии и проектировать тестовые сценарии, промпты и выборки.
• выбирать корректный подход к оценке: human evaluation, автоматические метрики, LLM/VLM-as-a-judge, а также подходящие модели для сравнения;
• проверять валидность метрик и уметь проектировать оценку для новых задач и модальностей, где ещё нет готовой методологии.

Навыки работы с LLM и VLM:

• prompt engineering, structured output, tool calling и работа с контекстом и ограничениями моделей;
• построение и валидация LLM/VLM-as-a-judge, включая проверку автоматической оценки относительно человеческой;
• понимание нестабильности, bias и галлюцинаций моделей; умение подбирать модель под конкретную исследовательскую задачу.

Понимание AI-агентов и агентных систем:

• понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM;
• знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация;
• понимать, когда агентный подход действительно полезен, а когда создаёт лишнюю сложность;
• уметь оценивать надёжность и ограничения агентных решений.

Умение проводить технический и научный ресерч:

• находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации;
• сравнивать решения с актуальными подходами и оценивать достоверность результатов;
• переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов.

Будет плюсом

Умение работать с агентами и субагентами:

• декомпозировать задачи между агентами, задавая им чёткие роли и зоны ответственности;
• управлять контекстом и изоляцией субагентов, организовывать проверку результатов;
• собирать результаты нескольких агентов в единое решение и критически оценивать их выводы.

Навыки вайбкодинга и AI-assisted coding:

• уверенно работать с Codex, Claude Code и другими coding-агентами
• проверять и дорабатывать сгенерированный код, использовать агентов для тестирования;
• понимать архитектуру создаваемого решения

Продуктовое мышление:

• связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта;
• приоритизировать направления проверки и переводить результаты оценки в рекомендации для разработки;
• понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели.

Дополнительный релевантный опыт:

• оценка Image, Video, Audio и мультимодальных моделей; разработка собственных бенчмарков и методологий;

• работа с асессорами, большими массивами пользовательских запросов и построение аналитических пайплайнов/отчётов;

• понимание GPU-инфраструктуры и инференса; практический опыт построения multi-agent систем.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график - офис / гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль генеративных моделей Банка. В нашей зоне ответственности GigaChat — текстовые и мультимодальные LLM — и open-source модели: команда первой видит, на что способна новая версия, прежде чем она выйдет к пользователям.

Нам нужен специалист, который возьмет на себя измерение качества GigaChat:

• разработку бенчмарков и измерение на них качества модели — на собственных данных, а не по публичным лидербордам
• развитие собственной библиотеки валидации LLM полного цикла: от сбора данных и разметки до финальных метрик и отчетов
• вынесение заключения по модельному риску: при каких условиях версию можно выпускать и что осталось непроверенным.

Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про обучение GigaChat — этим занимается отдельная команда — и не про продуктовые метрики вроде DAU и retention.

Развивать собственный фреймворк оценки LLM

• писать чистый код фреймворка и проверять чужой: регулярные код-ревью, PR, поддержка растущей кодовой базы
• настраивать автоматизацию и CI под растущую аудиторию и вести регулярную валидацию версий GigaChat и open-source альтернатив по единой методике — фреймворком пользуются команды по всему Банку.

Разрабатывать бенчмарки и проектировать проверку

• разрабатывать и актуализировать собственные бенчмарки под ключевые сценарии Банка: подбор задач, редкие и намеренно трудные случаи, эталонные ответы
• превращать запрос «модель стала лучше?» в план проверки: что измеряем, на какой выборке, с чем сравниваем.

Строить LLM-судей и автоматические метрики

• делать судей под задачу, знать их перекосы (self-preference, position bias, length bias) и калибровать оценки против человеческих
• понимать, где автоматическая оценка не годится и нужен другой подход, и снижать стоимость измерений без потери достоверности.

Давать заключение по модельному риску

• оценивать автономность модели в сценарии и цену ее ошибки: что она делает без человека, что необратимого может произойти, какой худший реалистичный исход
• формулировать условия выпуска — доля трафика, ограничения по сценариям, митигации, мониторинг — с явным перечнем непроверенного и защищать выводы перед командой разработки и руководством.

Следить за фронтиром

• следить за новыми подходами в научном сообществе, читать статьи, писать собственные, внедрять лучшие практики оценки в процессы Банка
• когда нужного инструмента не существует — создавать его самостоятельно.

Стек: Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash.

• Python на продакшн-уровне: чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой
• статистика и дизайн эксперимента: доверительные интервалы, оценка необходимого размера выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения, разница между статистической и практической значимостью
• понимаете, как устроены LLM изнутри: как работает трансформер и механизм внимания, почему текст разбивается на токены и к чему это приводит, как параметры генерации влияют на ответ, чем отличаются этапы обучения — предобучение, дообучение на инструкциях и обучение на человеческих предпочтениях
• опыт работы с LLM и понимание, как оценивают генеративные модели: метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge и его ограничения
• привычка выяснять цену ошибки до начала работы — не бросаться считать метрики, не поняв, что именно проверяете
• Готовность работать без готовой методологии, проактивность, умение декомпозировать большие задачи на решаемые.

Будет плюсом:

• опыт с open-source моделями и инференсом: vLLM, SGLang, inference API, prompt engineering

• опыт работы с мультимодальными моделями: изображения, аудио

• опыт построения evaluation-фреймворков и evaluation harness, встраивание оценок в CI/CD

• работа с асессорами: постановка задачи разметчикам, контроль согласованности разметки

• работа с coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor и аналоги)

• представление о том, как удешевляют инференс: квантизация, дистилляция, PEFT/LoRA, спекулятивное декодирование

• опыт с RAG: умеете оценивать поиск и генерацию по отдельности, понимаете, почему модель выдумывает факты и как на это влияют разбиение документов на фрагменты и их ранжирование; работали с векторным поиском и эмбеддингами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график — офис / гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия по итогам работы 2–4 оклада

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• 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 трех близких

• скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищем DE в команду разработки витрин данных на базе множества внутренних и внешних источников из автоматизированных систем банка для аналитиков и DS департамента розничного бизнеса. Если ты умеешь и любишь работать с данными, хочешь развиваться в этом направлении в команде опытных специалистов, мы обязательно с тобой познакомимся. А если ты еще и человек хороший, добро пожаловать в команду!

Обязанности

• построение витрин данных
• ссследование данных на собственном лабораторном кластере с использованием python/scala, pandas, hive, apache spark, dbeaver и т.д.
• общение с заказчиком, уточнение бизнес-требований
• построение прототипов витрин
• предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям по вопросам, связанным с использованием и потреблением данных.

Требования

• техническое образование
• опыт работы 1 год + в качестве Data Engineer / Data Analyst / ETL Developer
• знание SQL (Postgres, MySQL, Greenplum) на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности)
• Python на уровне Middle. Библиотеки pandas/numpy
• знание и опыт работы с экосистемой Hadoop (HDFS, Hive, Spark) и любой СУБД
• знание основных понятий и концепций из области проектирования и построения DWH
• умение пользоваться терминалом Linux (знание основных команд и утилит)
• знание Git

Условия

• офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32)
• 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.

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 делаем рекламную платформу на передовом стеке технологий с высокими требованиями по нагрузке (100K+ RPS) и доступности (99,99%). Сама команда занимается платформизацией и развитием возможностей рекламной платформы: конфигурация управления рекламными кампаниями, публичное API для управления кампаниями, конфигурация монетизации рекламных мест.

Задачи:

• взаимодействие со стейкхолдерами, синхронизация приоритетов и управление бэклогом
• управление кросс функциональной командой разработки (7 человек), выстраивание процессов внутри команды
• планирование и ведение проектов, декомпозиция и оценка задач вместе с командой, контроль выполнения
• разработка и проектирование системы.

Мы ожидаем от кандидата:

• высшее образование
• опыт управления командой разработки от 2 лет
• ориентация на результат, умение балансировать между фичами, техдолгом и надёжностью
• опыт разработки приложений на GO от 3 лет
• готовность быть играющим тренером: совмещать управление с активной разработкой
• опыт работы с kafka, protobuf, grpc.

Будет плюсом:

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

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.

В команду сервиса “Новостной мониторинг” требуются Middle ML Engineer.

Мы занимаемся разработкой NLP моделей для анализа новостного потока, ключевые задачи: NER, entity linking, классификация. У нас открывается новое направление по OCR. Необходимо будет автоматизировать входящий поток документов в разных форматах.

Задачи:

• Есть end-to-end real-time пайплайн обработки новостей - от парсинга до поставки пользователям. Внутри происходит много чего интересного, но не всегда оптимально. Ожидается, что грамотный MLE поможет нам с этим.
• Есть задачи по организации хранения данных (сейчас сделано медленное хранилище в PostgreSQL, быстрое - ElasticSearch), по микросервисной архитектуре (есть много докер-контейнеров, можно попробовать все в кубер затащить) и по деплою моделей (хочется организовать автоматическую выкатку в torchserve через gitlab-ci + ansible)

Требования:

• Уверенный Python, SOLID, умение разбираться в чужом коде
• БД: PostgreSQL, знание ElasticSearch будет плюсом
• ML/DL - sklearn/Pytorch, знание transformers будет плюсом
• Gitlab CI, Docker, ansible
• Желательно иметь опыт заворачивания торчевых моделей в onnx/tensorrt

Условия:

• ML Space для обучения моделей
• Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая:
• Регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками
• Возможность переиспользования кода и библиотек из централизованного репозитория
• Интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний
• Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI
• Регулярные внутренние митапы

Мы команда Казначейства Сбера, которая занимается разработкой нового продукта для макроэкономического анализа и прогнозирования в рамках задач по импортозамещению ушедших с российского рынка дата-провайдеров (Bloomberg, CEIC и Reuters). Цель продукта - предоставить пользователю широкий и гибкий функционал по работе с данными: получение финансовых и рыночных данных, их обработка и трансформация, построение продвинутой BI-аналитики и дашбордов. Проект находится в активной фазе разработки для внутренних пользователей, финальная цель – продажа продукта внешним клиентам Сбера.

• оценка масштабов тестирования, трудозатрат, результатов и эффективности

• разработка и обновление тестовых сценариев и процедур тестирования

• разработка/подготовка тестовых данных

• проведение тестирования по тестовым сценариям

• регистрация и «закрытие» обнаруженных ошибок

• участие в ревью дефектов

• разработка автотестов на pytest-bdd framework.

• опыт тестирования приложений от 1 года

• опыт тестирования UI

• опыт тестирования REST API

• общее понимание реляционных баз данных. Умение писать простые запросы.

• будет плюсом опыт работы с брокерами сообщений

• знание OpenShift, kubernetes, docker приветствуется

• желание развиваться в сторону автоматизации тестирования (python, pytest-bdd).

• комфортный современный офис с м. Ленинский проспект, ул.Вавилова 19(офис/гибрид)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы команда SberUser делаем «браузер для внутреннего пользователя» на базе Chromium. Для экосистемы Банка — это точка входа пользователя. Нам важно предоставить пользователю полезную информацию о достижении его цели и обеспечить комфортное путешествие по сложному ИТ-пейзажу Банка. Количество пользователей — более 350 тысяч, и более миллиона уникальных установок на разные платформы»

• Управление командами разработки продукта под все платформы (Win, Linux, MacOS, iOS, Android)

• Планирование работы команды (оценка сроков реализации задач, участие в приоритизации задач, постановка и распределение задач в команде)

• Выстраивание и улучшение процесса ведения разработки в команде, соблюдение стандартов работы и написания кода

• Определение и управление технологической частью решений, согласование архитектурных требований

• Контроль работ, code review

• Ответственность за результат всей команды и достижения поставленных команде целей

• Организация работы распределенных команд (синхронизация доработок - ядро, фронт, интеграции, разные платформы)

• Подбор персонала, адаптация новых членов команды, мотивация

• Ведение деловой переписки, формирование отчетности для руководства, коммуникации со смежными командами

• Опыт разработки на языке C++

• Опыт работы в аналогичной должности не менее 3-х лет в крупной компании

• Опыт выстраивания процесса ведения разработки в команде, процессов организации тестирования и вывода в ПРОМ

• Способность оценивать объем работ, приоритетизировать задачи

• Опыт проведения code review

• Понимание архитектуры приложений, интеграционных взаимодействий

• Практический опыт интеграции систем

• Опыт работы с Jira, Confluence

• Понимание процессов DevOps

• Локация: Москва, БЦ "Даниловский форт" (м.Тульская / Нагатинская / МЦК "Верхние котлы")

• Возможен гибридный формат работы

• Гибкий график начала рабочего дня

• Уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от твоих ожиданий

• Команда профессионалов своего дела

• Бесплатный спортзал

• ДМС с 1го дня работы работы

• Обучение и сертификацию за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется)

• Выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании

• Наставника на период адаптации и богатую корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию

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

• автоматизации процессов сборки, развёртывания, написание Jenkins Pipeline, Helm Charts

• сопровождение стендов разработки и тестирования: RHEL, NGINX, Docker, OpenShift, Jenkins.

• мониторинг инфраструктуры EFK, Promethus

• разработка и поддержка процессов CI/CD, деплой приложений в OpenShift

• сопровождение текущей инфраструктуры: Linux, Ansible, OpenShift, Istio, NGINX, HAProxy, PostgreSQL, EFK, Kafka.

• сопровождение и конфигурационное управление тестовыми стендами

• автоматизировать "ручные" процессы

• хорошее знание Linux RedHat

• владение скриптовыми языками программирования - bash, Ansible, python, groovy, etc.

• опыт работы с СУБД (Postgre, Oracle, MS SQL).

• опыт работы с Docker и Kubernetes

• опыт работы с maven, gradle

• опыт работы с git/nexus

• возможность работать в гибридном режиме или удаленно

• быструю адаптацию благодаря программам обучения

• команду Agile, готовую поддержать ваши инициативы

• прозрачную систему бонусов и премий

• мощное железо

• доступ к базе знаний Корпоративного университета

• масштабные и высоконагруженные проекты с использованием новых технологий

• трудоустройство согласно трудовому кодексу

• отсутствие строгого дресс-кода

• нематериальная мотивация: ДМС доступен с первого дня работы, бесплатная подписка СберПрайм, льготные ставки по ипотеке ДомКлик, Льготные ставки по потребительским кредитам, бесплатный тренажерный зал.

Мы команда GigaChat - создаём и развиваем core-технологию генеративной языковой модели. Она может писать тексты, создавать изображения и даже код на Python. Она умеет отвечать на вопросы, вести диалог, сочинять стихи и рассказы, придумывать идеи для бизнеса, писать письма и многое другое.

Приглашаем в команду талантливого NLP Enginner, с которым мы будем вместе усовершенствовать и развивать GigaChat. В работе будет очень много креативности и придумывания новых подходов. Для всех этих экспериментов у нас есть кластер с большим числом A/H 100'ых.

• довести качество до ChatGPT на русском и дальше обогнать его

• помогать решать бизнес-задачи с помощью нашей технологии сначала для внутренних клиентов в Сбере, а потом и внешним

• придумывать и внедрять новые применения для LLM

• помогать выводить в прод все, что мы обучим

• постоянно держаться up-to-date со свежими статьями.

• Python, алгоритмы, математика

• знания в DL, опыт обучения просто моделей и больших моделей

• опыт обучения моделей для продакшен

• понимание текущего состояния эволюции больших LLM's

• C++ & CUDA

• публикации.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• 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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда управления обеспечения развития в поисках играющего тренера: R&D и внедрение AI-агентов и LLM-инструментов в бизнес-процессы банка и цикл разработки (AI PDLC), а также обучение команды.

Обязанности

• архитектура и SDLC: проектирование и разработка архитектуры AI-агентов и интеграция их в производственные процессы банка (включая AI PDLC)
• управление агентами: координация многоагентных систем и управление их жизненным циклом
• R&D и прототипирование: запуск пилотов на базе универсальных автономных агентов и тестирование frontier-технологий
• качество и тюнинг: оценка качества работы моделей, анализ ошибок, галлюцинаций и точечная настройка (tuning) RAG/LLM систем
• обучение (Skill Sharing): менторство, проведение воркшопов и трансляция лучших AI- и Python-практик на команду

Требования

• опыт в IT: от 6 лет (из них от 2–3 лет в роли Lead / Architect)
• AI-опыт: успешные кейсы вывода LLM и RAG-решений в продакшн
• исследовательский азарт: фокус на непрерывное тестирование новых AI-инструментов
• экспертные знания Python (Asyncio, FastAPI, Pydantic)
• глубокое понимание архитектуры, возможностей и назначения универсальных ИИ-агентов
• практический опыт работы с автономными средами вроде OpenClaw для сквозной автоматизации цифровых воркфлоу
• Agentic AI: управление памятью (Memory) и состоянием (State) агентов, интеграция с внешними API и MCP-серверами
• базы данных и RAG: опыт работы с векторными БД (pgvector и пр.), гибридным поиском и техниками Advanced RAG (Chunking, Reranking)
• Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или AutoGen
• AI PDLC: опыт GigaCode CLI, кастомизация ИИ-ассистентов разработчика: GitHub Copilot, Cursor и пр.
• настройка ограничений для агентов (Guardrails) в регулируемом банковском контуре.

Будет плюсом:

• сертификация GitHub Certified: Agentic AI Developer
• курсы от frontier-компаний: Anthropic (Claude), OpenAI, DeepLearning.AI
• 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

• комфортный современный офис в Москве (ш Варшавское Бизнес-центр Чайка Плаза, 25Астр6
• график работы – офис, гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы, команда LoanPricing, прайсим кредиты по справедливой стоимости, чтобы Банк правильно оценивал риски и формировал резервы.

Мы используем C# и .net core, PostgreSQL, Kafka, OpenShift, Istio.

В нашей системе есть:

* прайсинговый движок (оценка fair value финансовых инструментов)
* аналитическое хранилище (аналог PostgreSQL)
* пользовательский интерфейс (React)
* интеграционная обвязка с внутренними сервисами банка

Направление: Информационные технологии:Руководитель группы разработки

Обязанности

• cовместно с Product Owner отвечать за результат, участвовать в оценке задач, контролировать качество и сроки выполняемых доработок
• развивать продукты и инфраструктуру на платформе .NET Core, в том числе в облачной среде, как Senior-разработчик (до 50% времени): код-ревью, сложные участки, прототипы архитектурных решений
• автоматизировать процессы развертывания и мониторинга в облаке: OpenShift, Istio, Kafka
• актуализировать solution-архитектуру проекта: декомпозиция модулей, устранение устаревшего кода, повышение отказоустойчивости
• формировать стратегию технологического развития системы
• взаимодействовать с другими ролями (тестировщики, аналитики, архитекторы и менеджеры) внутри и вне команды
• развивать технические навыки членов команды, собеседовать и менторить новичков.

Требования

• опыт в роли Team Lead от 3х лет в промышленной разработке на C# / .NET
• навыки управления delivery-процессом: планирование, преоритизация, контроль исполнения
• знание как строить microservices, как делать оркестровку сервисов в облачных средах,
• опыт рефакторинга и стабилизации сложных систем
• опыт автоматизации инфраструктуры, чтобы все летало в облаках (K8s)
• желание углубиться в финансовую математику.
• навык работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе
• опыт проектирования или поддержки финансовых / прайсинговых / риск-систем
• знание МСФО 9, fair value / amortized cost моделей
• опыт работы с высоконадежными системами (финансовый сектор, телеком)
• опыт управления распределенной командой.

**Будет плюсом:**

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты,
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.