Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Команда Управления развития платформенных сервисов кибербезопасности в поиске python разработчика.

Обязанности

• разрабатывать production-ready микросервисы на Python: LLM-агентов, LangGraph workflow, tool calling, RAG/поиск, интеграции с внутренними системами, API и инфраструктурные компоненты для запуска, тестирования и наблюдаемости AI-сценариев.

Требования

• уверенный Python: typing, dataclasses/Pydantic, exceptions, context managers, generators, async/await, конкурентное выполнение задач
• практический опыт разработки backend-сервисов на FastAPI или аналогичном ASGI-фреймворке, понимание устройства HTTP/API: REST, streaming/SSE, WebSocket при необходимости, idempotency, versioning, pagination, rate limiting
• умение проектировать сервисы: разделение domain/application/infrastructure слоев, dependency injection, конфигурация, обработка ошибок, опыт написания unit-, integration- и contract-тестов: pytest, mocks/fakes, testcontainers или аналоги, умение диагностировать проблемы в production: логи, трассировки, метрики, profiling, memory leaks, таймауты, ретраи
• опыт проектирования и эксплуатации микросервисов, понимание асинхронных интеграций: очереди, события, consumer groups, retry policy, dead-letter queue, exactly-once vs at-least-once semantics
• SQL и PostgreSQL: проектирование схем, индексы, транзакции, уровни изоляции, миграции
• практический опыт с SQLAlchemy и Alembic либо сопоставимым стеком
• практический опыт создания LLM-приложений на LangChain, LangGraph или сопоставимых фреймворках, опыт реализации LangGraph-графов: state, nodes, edges, conditional routing, checkpoints, interrupts, human-in-the-loop, subgraphs, умение проектировать инструменты для агентов: строгие входные схемы, Pydantic-модели, валидация, обработка ошибок, идемпотентность, ограничение прав, опыт работы с function/tool calling у LLM-провайдеров
• опыт с RAG: ingestion, chunking, embeddings, hybrid search, reranking, metadata filtering, evaluation качества извлечения.

Условия

• комфортный современный офис в Москве
• 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
• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров.

Мы компактная команда из 9 человек. Вместе мы отвечаем за создание и развитие цифровых инструментов повышения эффективности.

Наша цель: Создать персонального помощника руководителя, направленного на повышение эффективности на основе Gen AI, мультиагентных систем и графов знаний

• разрабатывать LLM-агентов и мульти-агентные системы — проектировать архитектуру, управлять памятью, планированием и вызовом внешних инструментов (function calling)

• настраивать алгоритмы и проводить эксперименты — оптимизировать промпты, гиперпараметры, стратегии семплирования, тестировать фреймворки

• строить production-пайплайн — от запроса до действия агента с логированием, трейсингом, мониторингом качества и затрат токенов

• обеспечивать качество агента — внедрять автоматические метрики (успешность вызова инструментов, достижение цели), проводить бэктесты

• работа на стыке технологий и бизнеса: превращение данных в решения

• опыт с агентными системами — от 2 лет именно с LLM-агентами, или 4+ лет в DS/ML, из которых не менее года с агентами

• экспертный Python — асинхронность, Pydantic, типизация, тестирование недетерминированного поведения, уверенная работа с PyTorch.

• глубокое понимание LLM — принципы работы, контекст, function calling, различия моделей, знание современных архитектур LLM

• опыт разработки AI-агентов и production-решений — фреймворки LangChain, LangGraph; построение пайплайнов с MLOps-подходом, понимание DevOps-процессов

• backend-разработка — создание REST API (FastAPI), работа с LLM API, понимание RAG-архитектур и векторных баз данных (SQL, векторные БД).

• инструменты и инженерия — Git, Docker, опыт разработки высоконагруженных систем (от 5 лет в IT/DS), системное мышление и ориентация на бизнес-результат

• эксперименты и оценка — умение строить метрики качества и эффективности агентов, быстро тестировать новые подходы, читать научные статьи на английском

• будет плюсом: опыт с multi-agent системами, fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA), знание RL/DPO, понимание методов распределённого обучения.

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

• формат работы: офис (м.Кутузовская)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда занимается разработкой дизайна визуалов для внутренних продуктов блока "Сервисы" и безопасность.

• проводить регулярные дизайн-ревью

• формировать дизайн-стандарты и критерии «хорошего дизайна» для всех продуктов команды

• проводить аудит текущих интерфейсов и приоритизировать улучшения (impact × effort)

• развивать дизайн-культуру: участвовать в дизайн-митапах, проводить дизайн-комьюнити встречи и внутренние лекции/воркшопы

• быть готовым спроектировать и отрисовать интерфейс цифрового продукта «с нуля» в условиях когда команда дизайна перегружена, либо продукт находится на стадии 0→1 (стартап-режим внутри компании), или же нужно задать высокую планку качества для последующего масштабирования командой

• запускать user research (интервью, тесты)

• готовить отчетные презентации для управления (при необходимости)

• внедрять ai-инструменты и best practices

• опыт: 6+ лет в продуктовом дизайне, из них 2+ года в роли Lead / Senior.

• наличие портфолио с реальными кейсами (проблема → процесс → результат) обязательно

• уверенное владение Pixso/Figma и инструментами прототипирования

• опыт разработки высоконагруженных интерфейсов

• создание анимаций/микро-анимаций интерфейсов + базовые навыки работы с 3D

• визуальная культура: глубокое понимание композиции, типографики, визуальной иерархии

• вайб-кодинг и AI: системный промпт-инжиниринг, MCP (Model Context Protocol), контроль качества AI-генераций (консистентность, edge cases, все состояния), построение AI-пайплайнов для команды, этическая проверка решений

• умение генерировать графику с помощью Ai, выдерживать стиль, создавать наборы ассетов для конструкторов графики в интерфейсе

• готовность быстро адаптироваться к изменениям и работать в динамике

• опыт работы с мобильными интерфейсами и понимание специфики iOS/Android

• умение структурировать информацию и объяснять решения простым языком.

• удаленный формат работы по Москве и МО (первый месяц работа из офиса). Возможность работы из офиса ш Варшавское, 25Астр6

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

• вакансия открыта на период отсутствия основного работника (декрет).

Наша команда специализируется на разработке сервисов для автоматической обработки, поиска, классификации и извлечения данных из различных типов документов. Мы создаем AI-решения, которые помогают быстро и точно анализировать большие объемы информации, оптимизируя бизнес-процессы Банка.

Ищем будущего коллегу в нашу команду, который будет помогать улучшать наши сервисы

- Исследование бизнес-процессов заказчика, выявление болей и точек роста, где применение AI-решений может принести максимальную ценность;

- Коммуникация с заказчиками и основными стейкхолдерами проекта;

- Сбор и формализация требований для AI-проектов;

- Участие в Pre-sale активности: подготовка презентаций/отчетности, оценка реализуемости AI-решений;

- Создание и поддержка документации в Confluence, включая инструкции по работе с внутренними сервисами;

- Настройка конфигурационных файлов для сервисов и AI-компонентов;

- Взаимодействие с командой через JIRA для постановки и отслеживания задач.

- Опыт работы бизнес-аналитиком в AI-проектах от 2 лет;

- Навыки описания бизнес-процессов (нотации BPMN, UML);

- Навыки составления отчетности и пользовательской документации;

- Знание гибких методологий разработки ПО;

- Понимание технологии RAG;

Будет плюсом:

- Интерес к технологиям и желание развиваться в AI-сфере;

- Опыт взаимодействия с LLM;

- Понимание API и принципов интеграции.

• гибридный формат работы (2 раза в неделю офис 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
• программа ипотеки для сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Это возможность возглавить исследовательское направление в команде, занимающейся проектами в новом, динамично развивающемся направлении безопасности искусственного интеллекта. Ваши задачи будут связаны с поиском и исследованием уязвимостей GenAI и AI-приложений с их использованием, в том числе AI-агентов. В коллективе опытных экспертов вы будете оценивать безопасность разрабатываемого ПО, предлагать инструменты для автоматизации исследования и тестирования безопасности GenAI-моделей, а также формировать и развивать исследовательскую команду, участвуя в международных и внутренних CTF.

Это не административная роль, мы ищем «играющего тренера», который сам может написать первый прототип, проверить гипотезу об угрозе и решить таск на CTF - и только потом делегирует масштабирование команде. Если ваш опыт ограничивается управлением процессами без hands-on разработки и исследований, эта позиция не подойдёт.

Вам предстоит:

• исследование угроз GenAI: создание, поддержка и развитие инструментов для анализа и поиска угроз, в т.ч.:

-разработка средств автоматизации сбора, хранения и анализа новых публикаций, инцидентов и методов атак на GenAI (краулинг, парсинг информации, разработка и управление системами хранения)

-создание и тестирование прототипов (Proof of Concept) для поиска уязвимостей GenAI (скрипты, основные библиотеки GenAI, AI-агенты для генерации кода)

• DevOps: CI/CD, контроль версий (git), тестирование качества, инфраструктура для работы (linux)
• внедрение практик AI PDLC: исследование и применение методов и инструментов создания и развития программного обеспечения с применением передовых ИИ-моделей
• погружение в экосистему: изучение и практическое применение передовых фреймворков и библиотек для работы с LLM и AI-агентами
• управление командой: формирование и развитие исследовательской команды (3–5 человек), приоритизация исследований, защита решений перед руководством и смежными командами
• CTF и хакатоны: формирование и капитанство команды на международных CTF по AI/ML security, трансляция найденных техник в работу направления
• публикации и нормативные документы: оформление результатов исследований, вклад в нормативные документы безопасности AI.

Что для нас важно:

• профиль и образование: законченное высшее образование в области информационных технологий, компьютерных наук, прикладной математики, программной инженерии или смежных направлений
• продвинутые навыки программирования: понимание принципов проектирования и разработки программного обеспечения, опыт в написании и чтении программного кода (понятный, поддерживаемый)
• навыки DevOps: работа с git, администрирование linux, автоматизация этапов жизненного цикла разработки ПО
• LLM и AI-агенты: экспертный уровень применения LLM для разработки ПО, глубокое понимание архитектуры агентов и их векторов атак
• английский язык на уровне не менее чтения технической документации, статей и участия в международных CTF
• опыт командной работы в проектах разработки: канбан (спринты, трекинг задач), jira/git/confluence, презентации и умение понятно объяснять свои идеи команде/руководству и согласовывать требования
• Adversarial ML и red teaming LLM: практический опыт поиска уязвимостей в GenAI-моделях (prompt injection, jailbreaking, tool poisoning, data extraction)
• знание инструментария для LLM security: Giskard, Garak, LLM Guard и др.
• CTF и хакатоны: участие в международных CTF по AI/ML security (желательно — победы или призовые места).

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис ул. Вавилова 19
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

На этой роли предстоит заниматься маркетингом проектов в сфере ИИ-технологий и инновационных продуктов, разрабатывать и запускать рекламные кампании, управлять бюджетом подразделения, участвовать в годовом планировании, а также координировать документооборот и внутренние процессы команды.

• разработка и запуск рекламных кампаний

• создание креативных идей, фирменного стиля и айдентики продуктов

• взаимодействие с агентствами,

• работа над техническими решениями для реализации продуктовых фичей, координация комплексной маркетинговой стратегии (360)

• анализ воронок и определение точек роста продукта

• генерация и внедрение гипотез, анализ конкурентов, сегментов аудитории и рыночных трендов

• проведение бенчмаркинга и оценка эффективности каналов

• управление бюджетом направления, участие в годовом планировании бюджета, координация документооборота и операционных вопросов команды.

• высшее образование

• опыт работы в маркетинге от 3 лет, включая подтвержденный опыт организации или продвижения технологических мероприятий (конференций, митапов, форумов)

• навыки управления проектами, расстановки приоритетов и достижения поставленных целей

• готовность тестировать гипотезы, быстро осваивать новые инструменты, запускать проекты с нуля и доводить их до измеримого результата

• способность прогнозировать рыночные тренды успешные кейсы реализации комплексных 360-стратегий, подкрепленные анализом по ключевым метрикам

• опыт управления бюджетами команд

• высокая адаптивность к многозадачности, развитая эмпатия, умение выстраивать эффективные коммуникации внутри команды и с внешними подрядчиками.

• 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.

Мы создаем новую команду развития мониторинга для систем рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса. Наша задача — с нуля выстроить единый, масштабируемый и управляемый контур мониторинга для более чем 110 ИТ-услуг, от которых зависит контроль кредитного риска и устойчивость критичных бизнес-процессов.

Ищем SRE-инженера, который будет развивать систему мониторинга и алертинга: проектировать подходы, внедрять новые решения, повышать наблюдаемость сервисов и участвовать в создании единого мониторинга для большого и критичного ИТ-ландшафта.

Требования по стеку:

• опыт работы с Unix-based системами (RH, Centos), команды, службы, типовые задачи

• контейнеризация: OS, Kubernetes, на уровне пользователя

• Prometheus exporters – уверенные знания (понимание принципа генерации и работы, установка, настройка, администрирование и поддержка экспортеров для разных источников данных)

• Prometheus + Alertmanager – уверенные знания (федерация, тюнинг, решение типовых проблем)

• Grafana – уверенные знания (v10+ панели, источники данных, разграничение доступов, provisioning, unified alerting)

• Opensearch + Dashboards (ELK) — уверенные знания. Кластеризация, настройка индексов (mapping), шардирование и репликация, оптимизация производительности, разграничение ролей, прокси-авторизация

• Logstash, Data Prepper, Vector - уверенные знания, разные источники, фильтры, преобразование

• Kafka - Schema, настройка тракта kafka - data prepper - opensearch и его тюнинг

• IaC (Ansible, Helm) - решение типовых задач, написание плейбуков и чартов

• PromQL, KQL, DQL - создание дашбордов и алертов в системах визуализации

• Сертификаты - понимание принципа работы, расширений, типов хранилищ

• написание pipeline обработки данных в одном из инструментов: Logstash, Datapreper, Datatog Vector, OpenTelemetry Collector.

• опыт работы с системами сбора логов и метрик (Fluentd, Fluent-bit)

Желательные (будут плюсом):

• работа с инструментами CI, CDl, CDp (Jenkins) - опыт работы как пользователя. Умение работать с groovy будет плюсом.

• Навыки автоматизации рутинных задач (скрипты на Bash/Python).

• Victoria metrics (установка, настройка и сопровождение кластерной версии. Опты работы с vmagent / vmalert)

• Prompt engineering, умение работать с агентами и LLM через MD будет плюсом.

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

• формат работы гибирдный

• стабильный оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников

• официальное оформление с первого дня

• профессиональный и дружный коллектив, готовый принимать и считаться с любой точкой зрения

• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких

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

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ

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

• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры

• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы·

• работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения

• яркая и насыщенная корпоративная жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.

• свободный dress code

• возможность самостоятельного выбора необходимых технологий, а так же возможность привнести своё видение в проект

Наша цель — улучшать опыт клиента, предупреждая и предиктивно решая его проблемы и возникающие вопросы. Мы работаем с ключевыми продуктами банка и экосистемы Сбера (от дебетовых карт до СберПрайма) и стремимся сделать взаимодействие с банком и компаниями экосистемы простым, удобным и предсказуемым. Наш трайб активно разрабатывает AI-агентов на базе GigaChat для автоматизации клиентского обслуживания, а наша команда помогает с тестированием и оценкой качества внедряемых AI агентов.

• Исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности

• Строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам и каналам, находить узкие места и возможности для улучшения

• Формировать и проверять гипотезы на основе данных из разных систем (транзакции, кликстрим, коммуникации, обращения)

• Участвовать в оценке качества работы AI-агентов и других сервисных сценариев, анализируя их влияние на клиентский опыт

• Готовить, запускать и оценивать A/B тесты в различных каналах: SMS, IVR, мобильное приложение

• Проводить углублённый анализ воронок, распределений, сегментов, чтобы находить инсайты для бизнеса и предлагать решения.

• Уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и опыт работы с базами данных

• Практическое знание Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация)

• Хорошая математическая подготовка, понимание статистики, опыт проведения A/B-тестов, работы с воронками, сегментацией

• Умение работать с большими объёмами данных, строить end-to-end анализ: от постановки задачи до выводов.

Будет плюсом:

• Опыт с PySpark/Hadoop

• Базовое понимание ML и NLP

• Опыт работы с LLM-платформами, опыт написания промптов.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• Формат работы - офис

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха

• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы ищем в команду аналитика, который будет формировать и тестировать гипотезы по портфелю корпоративных клиентов, работающих в области сырьевых товаров (металлы, нефть, химия, лес). В управлении второй по объему портфель в Сбере.

Ключевые задачи команды :

- разработка стратегий работы (включая цифровые) с корпоративными клиентами бизнес сегмента "средний+"

- мониторинг качества кредитного портфеля, анализ причин портфельных изменений, формирование предложений по результатам анализа.

• сбор данных для проведения портфельного риск-менеджмента с учетом отраслевой специфики сырьевых отраслей

• подготовка аналитических материалов и отчетов о финансовом состоянии заемщиков портфеля

• портфельный анализ с целью оценки эффективности текущих стратегий выдач

• сбор данных для оценки бизнес-инициатив

• расчет эффекта от бизнес-инициатив

• исследование источников данных, проверка признаков для целей моделирования

• поиск и анализ нетиповых гипотез/корреляций

• формирование регулярной отчетности по направлению кредитных рисков

• подготовка бизнес -ребований на доработку витрин данных

• тестирование прототипов витрин данных

• ad hoc аналитика.

• опыт в финансовой организации от 3-х лет

• высшее математическое или техническое образование

• знание принципов и инструментов работы с большими данными SQL/Python

• знание основных портфельных риск-метрик в идеале - знания статистики, принципов мат. моделирования, концепции статистической проверки гипотез, построения доверительных интервалов, регрессионного анализа.

Будет плюсом:

• PySpark

• классический ML

• работа с корпоративными хранилищами данных (Hadoop Hive)

• понимание основных принципов построения финансовой отчетности юридического лица.

• 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

• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративную пенсионную программу.

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.

Обеспеченное будущее позволит клиенту использовать инструменты финансового планирования для формирования долгосрочных планов на периоде 10+ лет. Проект позволит формировать план финансовой независимости и отслеживать его достижение и текущий статус, а также будет проактивно давать совету по его улучшению и минимизации рисков.

• проектирование, поддержание в актуальном состоянии, согласование архитектур АС

• контроль разработки программных модулей и сервисов

• обсуждение, выработка, защита и продвижение архитектурных решений

• создание прототипов и MVP. Весь цикл (требования, архитектура, разработка, оценка ресурсов, развёртывание, поддержка, демонстрация, развитие и т.д.)

• личное участие в разработке

• знание основ проектирования архитектуры АС, особенностей построения распределенных систем, микросервисной архитектуры, проектирования событийно ориентированных систем, интеграции enpterprise приложений, опыт проектирования контрактов API

• уверенное владение SQL и NoSQL, знание принципов взаимодействия с БД

• опыт разработки и проектирования систем, знание основ ООП

• знания особенностей мобильной разработки, Git

• опыт управления командой от 10 человек

Будет плюсом:

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• формат работы - офис (БЦ Поклонка)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Команда трайба SberNBA департамента данных и рекомендательных систем B2C ищет в команду системного аналитика для развития интеграционных взаимодействий с каналами Банка

• участие в анализе и уточнении требований по задачам бэклога

• участие в решении задач по проектированию и дизайну ИС

• разработка документации к модулям системы

• разработка инструкций для второй линии технической поддержки

• наполнение и актуализация базы знаний

• авторская приемка, тестирование программного обеспечения, выявление несоответствия ПО заданным требованиям

• анализ, расследование проблем, дефектов и инцидентов.

• высшее техническое образование

• опыт в экспертной оценке задач (трудоемкость, риски, ограничения)

• опыт описания интеграционных взаимодействий (BPMN 2.0, Sequence diagram, User-Case, User-Story)

• опыт проектирования логической модели данных

• знание интеграций: синхронное, асинхронное)

• умение писать простые select'ы к таблицам SQL

• умение описывать структуры запросов и ответов посредством JSON-схем

• практика проектирования API (REST)

• знания и практический опыт работы в Agile командах

• способность успешно строить коммуникации с большим количеством контрагентов из смежных команд

• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах

• навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• 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.

Ты специалист с опытом работы в Data Science более 3 лет? Хочешь работать на стыке DS и риск-менеджмента? Тогда тебе к нам, в Управление модельных рисков.

Мы не просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data Science.

Строим системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и даже обучаем LLM-агентов (наш внутренний фреймворк AIVA) для автоматизации валидации. Наш фокус — модели, участвующие в ключевых процессах Банка по управлению рисками ALM и ликвидности.

С какими моделями работаем?

• Модели динамического ценообразования
• Прогноз досрочного погашения банковских продуктов
• Оценка чувствительности процентного дохода к макрофакторам и поведению клиентов

Обязанности

• разбираться в сложных моделях (от классики до нейросетей)
• погружаться в бизнес-процессы, проводить независимую оценку качества моделей
• оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать свои решения перед бизнесом
• применять LLM-фреймворки для автономизации работы
• писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации.

Требования

• глубокое понимание: ML/DL, временных рядов
• владение Python: пишешь читаемые функции, быстро разбираешься в чужом коде
• умеешь создавать окружения и оптимизировать код под Big Data
• уверенно работаешь с pandas, numpy, scipy, git, экосистемой Hadoop, знаешь ML-фреймворки (PyTorch/TF/scikit-learn)
• отлично разбираешься в теории вероятностей и мат. статистике (мы часто пишем новые методологии и количественные тесты).

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.

Ключевые навыки

JavaScript, Git, React, Redux, TypeScript, Bundling, css-in-js

Мы создаем разнообразные npm-модули и архитектуру веб-приложений для сообщества frontend-разработчиков и подразделений, желающих развивать продукты во frontend. У наших целей нет жестких рамок, а любую востребованную идею можно реализовать.

Задача нашей команды – сделать разработку старых и новых продуктов легким и быстрым, минимизируя время выхода фич в эксплуатацию. В данный момент мы вовлечены в создание новых систем администрирования, обслуживающих СберБанк Онлайн.

Дальнейшая наша деятельность ориентирована на активное развитие продуктов с поддержкой AI, формирование платформенного AI Harness по профилю frontend, стандартизацию frontend и создание новых самостоятельных продуктов для разных ролей пользователей.

Cтек:

TypeScript, React, Redux Toolkit, Redux, React Query, Emotion, PostCSS, Jest, Cypress, Babel, core-js, Vite, SystemJS, ESLint, Stylelint, Socket.IO, RSocket.

Стек в нашем случае – это динамическая продуктовая единица команды. Мы знаем эти инструменты, умеем их готовить, комбинировать, подбирать под конкретные задачи. По этой причине ESLint и Stylelint являются частью нашего стека как средства для создания новых продуктов на их основе.

• разработка и совершенствование систем с frontend-компонентами (дизайн-системы, системы администрирования СберБанк Онлайн);

• выстраивание микромодульной архитектуры frontend-приложений для внутренних рабочих мест;

• создание и продвижение новых продуктов (библиотеки, тулинг, контент) в frontend сообществе и экосистеме Сбера.

• общий опыт frontend-разработки от 2 лет

• знания современных возможностей JavaScript (ES6+ и выше), CSS, HTML и браузеров (Promise, Symbol, Observer, Map, Set, методы массивов, css-переменные, flex, grid, Browser API и т.д.)

• знания и опыт работы с TypeScript

• знания консольного node.js (с пониманием, как работают исполняемые в node.js библиотеки)

• опыт работы с React и библиотеками под React от 1 года

• опыт применения AI для генерации кода и иных артефактов, сопровождающих код

• опыт работы с AI-агентами в CLI

• навыки кроссбраузерной, адаптивной, семантической верстки

• умение работать с git

• склонность обучаться и самообучаться, исследовать и предлагать новые решения.

Будет плюсом:

• опыт написания кода на TypeScript в библиотеках

• опыт настройки работы со сборщиками (например, работа с плагинами, лоадерами webpack, babel) и линтерами

• опыт написания утилитарных скриптов node.js

• опыт работы со styled-components (emotion)

• опыт написания тестов (Jest, Cypress)

• опыт применения AI в сценариях обслуживания пользователя

• опыт работы с accessibility и UX.

• гибридный формат работы (офис на м. Кутузовская);

• годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• регулярные митапы и развитое DS-community

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

Наша команда занимается развитием сервисов для корпоративных клиентов в Цифровом Корпоративном Банке "СберБизнес" в каналах Web и Mobile.

Мы отвечаем за выписку, счета, копилку, штрафы и начисления.

Наша месячная аудитория насчитывает более 200 тыс. индивидуальных предпринимателей и организаций.

• реализовывать клиентские сервисы СберБизнес на современном стеке технологий (микросервисная архитектура, OpenJDK 17, Springboot, Tomcat, Kubernetes, OpenShift, PostgreSQL, Apache Kafka)

• решать сложные, интересные задачи

• исследовать новые предметные области и AS IS решения, формировать обобщённый материал исследований

• специфицировать требования и API

• разрабатывать концептуальные модели данных

• разрабатывать схемы взаимодействия компонентов системы (совместно с архитекторами)

• сопровождать тестирование и внедрение продукта

• активно взаимодействовать с владельцем продукта, разработчиками, тестировщиками и смежными командами

• вести базу знаний по продукту.

• опыт работы аналитиком в разработке автоматизированных систем

• опыт интеграционной аналитики

• знание методологий анализа и моделирования бизнес-процессов

• понимание принципов объектно-ориентированного анализа с использованием UML

• практический опыт работы с пользовательскими историями и вариантами использования

• навык декомпозиции больших задач на более мелкие для итеративной проработки

• умение быстро погружаться в незнакомую предметную область.

Будет плюсом:

• уверенное владение AI-инструментами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - гибрид

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы занимаемся тонкой настройкой клиентских стратегий: строим индивидуальные модели эластичности (uplift) к ставке по вкладам, потребкредитам, программам лояльности и другим продуктовым направлениям, прогнозируем досрочное погашение кредитов физлиц и повышаем экономическую эффективность розничного бизнеса на основе данных.

Обязанности

• работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
• разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
• проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
• выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
• обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.

Требования

• опыт работы Data Scientist от 5 лет
• высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
• понимание теории вероятностей и статистики.
• уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
• владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
• плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• 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.

Создаем поисковый сервис для ответа на запросы пользователей на естественном языке. Ломаем барьер между статичными знаниями языковой модели и постоянно меняющимся миром. Предоставляем GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы, включая вопросы о свежих новостях и событиях.

• разработка и развитие backend сервисов на Python и поискового индекса

• интеграции с различными источниками данных (базы, стриминговые системы, аналитические движки, llm-агенты)

• работа над производительностью, отказоустойчивостью и масштабируемостью

• участие в код-ревью, формирование best practices команды

• опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет

• хорошее знание FastAPI / Flask / Django REST Framework

• опыт работы с SQL и одной из СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, S3 и др.)

• Опыт работы с OpenSearch/ElasticSearch

• понимание принципов построения REST API

• опыт работы с брокерами сообщений (Kafka / RabbitMQ)

• знание Git, Docker, CI/CD

• базовые знания систем кэширования (Redis) будет плюсом

• понимание того, как работает поиск, полнотекстовые и векторные индексы будет плюсом

• опыт написания тестов (pytest/unittest).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• 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

• программа ипотеки для сотрудников

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

Нам в команду продукта «Портфельное управление и кредитный анализ» требуется ручной тестировщик (с возможностью развития full-stack).

Мы работаем по методологии Scrum (Sbergile). Наша команда насчитывает более 180 сотрудников с различными ролями и экспертизами и мы активно развиваем автоматизацию тестирования с использованием Python.

• в проекте по развитию масштабной аналитической системы финансового моделирования и анализа по крупным корпоративным клиентам Банка на базе .NET, Postgre с использованием ML-технологий тестировать функционал бэк и UI
• при желании научится разработке новых и поддержке существующих автотестов (Web UI, API, DB ) на языке Python

Мы ожидаем:

• знание теории тестирования, техник тест-дизайна и умение применять всё это на практике
• знание и опыт ведения тестовой документации (тест-кейсы, тест-планы)
• понимание архитектуры web-приложений
• навык написания SQL запросов на уровне запросов средней сложности (join, подзапросы, группировки и др.)
• опыт оценки покрытия тестами функциональностей системы
• умение доставать и читать логи
• опыт тестирования систем, построенных на событийной модели (Kafka).

Будет плюсом:

• опыт работы с AI-инструментами (знакомство с spec-driven development);
• знание Python
• опыт разработки - тестов с применением pytest (как бэкенд (API), так и фронтенд (UI))
• понимание принципов интеграции авто-тестов в CI/CD (Jenkins или другими аналогами)
• умение составлять и наставить заглушки/моки

Для реализации задач вам понадобится владение:

• навыков работы с Баг-трекинговыми системами

• опыт работы с Git, понимание git-flow

• навыки работы с системами BitBucket, Confluence

• знакомство с AllureTestOps

• опыт работы с ELK/PVS/Grafana

• навыки работы с DevTools, Insomnia(Postman), DBeaver

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• формат работы - гибрид (3 дня офис, 2 удаленно)

• оформление на декретную ставку

• ежегодный пересмотр зарплаты 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.

В департаменте стратегии команда из 5 человек. Ищем аналитика, который вышел за рамки поиска в Google и работы «в чате с нейросетью»: умеет собирать разнородные первоисточники, превращать их в структурированную базу и выводы с проверяемыми ссылками — и автоматизирует этот процесс.

Обязанности:

• собирать и структурировать первоисточники: корпус по рынкам, компаниям и регулированию - официальные публикации, статистика цб рф и росстата/емиис, спарк-интерфакс, гарант / консультантплюс, скан-интерфакс, отчётность компаний

• парсинг документов (pdf -> markdown/json), извлечение структурированных данных через llm (gigachat api, json schema), мониторинг изменений источников

• строить систему знаний: база на markdown + yaml под git, единые словари и таксономии, метаданные, поиск по корпусу (rag: эмбеддинги, гибридный поиск), регламент проверки качества данных

• автоматизировать: python (pandas, duckdb/sql), скрейпинг (scrapy / playwright), оркестрация (n8n / airflow), версионирование промптов и схем

• каждый ручной процесс - кандидат на автоматизацию

• анализировать и структурировать выводы: деревья гипотез и драйверов (mece), decision analysis, финансовые модели в excel; выводы по пирамиде «ответ -> аргументы -> данные» в записках и презентациях для руководства

• держать стандарт достоверности: факт, допущение и суждение разделены; каждое суждение прослеживается до ссылки; ключевые утверждения подтверждены двумя независимыми источниками; уровень уверенности назван.

Требования:

• 1-3 года в research-, стратегической или data-аналитике: консалтинг, аналитический центр, корпоративная стратегия, investment research
• python для данных и текстов (pandas, работа с api, скрипты сбора) и sql
• уверенный excel, включая чтение чужих финансовых моделей
• практика с llm за пределами чата: промпт-цепочки, структурированное извлечение, rag-поиск по документам; понимание, где модель ошибается и как это проверять
• desk research с дисциплиной: первичные источники приоритетнее вторичных, воспроизводимый лог поиска (запрос, дата, ссылка), правило двух источников
• структурирование: пирамида минто, mece, деревья гипотез; вывод на страницу за 2-3 часа из 5-10 разнородных источников.

Будет плюсом:

• опыт построения баз знаний, парсеров, мониторинга источников: obsidian, git, n8n, docling

• знакомство с babok (document analysis, root cause analysis, data dictionary) или dama (измерения качества данных)

• опыт с on-prem llm: gigachat enterprise, vllm / ollama.

Условия:

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников

• официальное оформление

•  расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.

В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамику сбора, своевременно выявлять проблемы и улучшать процессы работы с данными. Мы ищем Data Analyst, который будет развивать аналитику и контроль качества датасетов: выявлять аномалии, сопровождать пайплайны фильтрации и приёмки данных, вести статистику сбора, строить дэшборды, а также формировать рекомендации для команд сбора и разметки.

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!

• выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных

• разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных

• участвовать в развитии пайплайнов фильтрации, валидации и приёмки данных

• строить дэшборды, визуализации и регулярную статистику по сбору, разметке, качеству и составу датасетов

• готовить отчёты по результатам проверок качества и анализу датасетов

• формировать рекомендации по улучшению сбора, разметки, фильтрации и приоритизации данных.

• 2+ года опыта в data analysis, data engineering, applied ML или близкой области

• уверенное владение Python: pandas/polars, numpy, visualization

• знание математической статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа

• умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, текстовые данные

• умение писать поддерживаемый воспроизводимый код, работа с git

• знание SQL и опыт работы с таблицами, метаданными

• базовое понимание ML и жизненного цикла данных для обучения моделей

• хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач смежным командам

• проактивность и способность доводить наблюдение в данных до конкретного улучшения процесса.

Будет плюсом:

• опыт с annotation QA, data curation, anomaly detection или quality scoring

• опыт обучения ML/DL моделей

• опыт работы с большими датасетами и распределёнными системами

• опыт автоматизации регулярной обработки данных

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Сейчас мы в поиске увлеченного специалиста, который хочет заниматься масштабными, интересными и сложными проектами в сплоченной команде, предоставляя качественный сервис и надежную поддержку.

В своей работе мы используем самые передовые мировые практики по сопровождению высоконагруженных систем, Agile&DevOps подходы, современные инструменты, тесно сотрудничаем с командами внутри Сбера.

Если вы талантливый и амбициозный специалист в сфере ИТ, если вы хотите вместе с нами создавать лучшие продукты для лучших клиентов и уверенно отвечать за результаты, то мы рады принять Вас в команду.

Обязанности

• Участвовать в сопровождении и развитии инфраструктуры Kubernetes, баз данных PostgreSQL, Kafka, Nginx, Redis и других продуктов;
• Разрабатывать и автоматизировать инструментарий мониторинга приложений;
• Принимать участие в тестировании AI-агентов и использовать их для задач развития и сопровождения АС;
• Участвовать в устранении инцидентов, оптимизации работы автоматизированных систем, проведении плановых работ по устранению рисков и проблем;
• Эффективно взаимодействовать с командами разработки и различными группами сопровождения;
• Обеспечивать отказоустойчивость и доступность сервисов;
• Принимать участие в построении геораспределенных и отказоустойчивых систем.

Требования

• Опыт администрирования Linux от 3-х лет;
• Опыт администрирования кластеров Kubernetes/проектов Openshift от 1 года;
• Понимание процессов CI/CD, опыт работы с BitBucket и Jenkins;
• Опыт автоматизации рутинных операций;
• Опыт настройки мониторинга Zabbix/Prometheus/Dynatrace + Grafana;
• Опыт работы с БД PostgreSQL, Kafka;
• Опыт написания SQL-запросов

Условия

• формат работы офис, г. Москва, м. Тульская
• стабильный оклад+ годовое премирование и социальная поддержка сотрудников
• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• корпоративная пенсионная программа
• корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ
• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы·
• яркая и насыщенная корпоративная жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.

Мы создаем новую команду развития мониторинга для систем рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса. Наша задача — с нуля выстроить единый, масштабируемый и управляемый контур мониторинга для более чем 110 ИТ-услуг, от которых зависит контроль кредитного риска и устойчивость критичных бизнес-процессов.

Ищем SRE-инженера, который будет развивать систему мониторинга и алертинга: проектировать подходы, внедрять новые решения, повышать наблюдаемость сервисов и участвовать в создании единого мониторинга для большого и критичного ИТ-ландшафта.

Обязанности

Требования по стеку:

• Опыт работы с Unix-based системами (RH, Centos), команды, службы, типовые задачи
• Контейнеризация: OS, Kubernetes, на уровне пользователя
• Prometheus exporters – уверенные знания (понимание принципа генерации и работы, установка, настройка, администрирование и поддержка экспортеров для разных источников данных)
• Prometheus + Alertmanager – уверенные знания (федерация, тюнинг, решение типовых проблем)
• Victoria metrics (установка, настройка и сопровождение кластерной версии. Опты работы с vmagent / vmalert, remote write)
• Grafana – уверенные знания (v10+ панели, источники данных, разграничение ролей, provisioning, unified alerting)
• Opensearch + Dashboards (ELK) — уверенные знания. Кластеризация, настройка индексов (mapping), шардирование и репликация, оптимизация производительности, разграничение ролей, прокси-авторизация
• Data Prepper, Vector, FluentBit - уверенные знания, разные источники, фильтры, преобразование
• Kafka - Schema, настройка тракта kafka - data prepper - opensearch и его тюнинг

Требования

Требования по навыкам:

• IaC (Ansible, Helm) - решение типовых задач, написание плейбуков и чартов
• PromQL, KQL, DQL - создание дашбордов и алертов в системах визуализации
• Сертификаты - понимание принципа работы, расширений, типов хранилищ
• Написание pipeline обработки данных в одном из инструментов: Logstash, Datapreper, Datatog Vector,OpenTelemetry Collector.
• Опыт работы с системами сбора логов и метрик (Fluentd, Fluent-bit)

Желательные (будут плюсом):

• Работа с инструментами CI, CDl, CDp (Jenkins) - опыт работы как пользователя. Умение работать с groovy будет плюсом.
• Навыки автоматизации рутинных задач (скрипты на Bash/Python).
• Работа с telegraf
• Prompt engineering, умение работать с агентами и LLM через MD будет плюсом.
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Условия

• формат работы гибирдный
• стабильный оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников
• официальное оформление с первого дня
• профессиональный и дружный коллектив, готовый принимать и считаться с любой точкой зрения
• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• корпоративная пенсионная программа
• корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ
• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы·
• работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения
• яркая и насыщенная корпоративная жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.
• свободный dress code
• возможность самостоятельного выбора необходимых технологий, а так же возможность привнести своё видение в проект

Наша команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура».

Создаваемые нами Data-продукты являются основой для комплексной HR-аналитики, углубленных исследований по человеческим ресурсам и создания эффективных ML-моделей. Они помогают принимать осознанные решения на основе реальных данных.

Мы ищем сильного Python разработчика для развития BI/ETL инструментов и реализации интерфейсов доступа к данным.

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

• написание бэкенд части AI агентов и ИИ моделей (FastAPI)

• поддержка текущего функционала, реализация необходимых расширений и интеграций

• участие в разработке архитектуры программного продукта

• участие в настройке CI/CD

• взаимодействие со смежными командами (DE, DevOps, QA, SRE).

• опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет

• глубокое понимание asyncio, multithreading, multiprocessing для создания высокопроизводительных приложений

• продвинутые знания SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов (EXPLAIN), работа с подзапросами

• понимание алгоритмов и структур данных для решения нетривиальных задач

• опыт работы с Git, Docker, Kubernetes, nginx, OAuth/OpenID

• практический опыт работы с Redis (кэширование, брокер) и ClickHouse (или другими колоночными СУБД)

• опыт работы с очередями сообщений: Kafka и/или Celery

• практический опыт с инструментами ML/DS: LangChain/LlamaIndex, LLM, MLflow, pandas.

Будет плюсом:

• опыт с Airflow: написание и отладка DAG'ов

• опыт создания дашбордов для мониторинга в Grafana

• 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.

• гибридный формат работы. Современный IT-офис на Кутузовском проспекте 32

• 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.

SberWorks, направление AI PDLC. Мы переводим разработку на рельсы Specification Driven Development (SD). Спецификация становится единственным источником истины — машиночитаемой, версионируемой в git и связанной с кодом через AI-агентов. Первая версия методологии и тулинга успешно внедрена пилотными командами. Теперь мы переходим от прототипа к промышленному масштабу и ищем человека, который будет формализовать этот хаос в строгую систему.

Эволюционировать SD из локального стандарта пилота в корпоративную библиотеку знаний Сбера. Вы будете не просто описывать процессы, а проектировать метамодель разработки для мира, где 70% кода пишет агент.

Что предстоит делать:

• Формализация артефактов: проектировать спецификацию как главный объект системы. Описывать ее синтаксис, семантику, правила линковки с задачами и коммитами, контракты API между агентом и человеком.
• Развивать жизненный цикл (lifecycle) спецификации: определять статусы документа, правила ветвления и слияния (git-flow для документации), стратегии разрешения конфликтов версий при одновременной работе нескольких агентов.
• Проектировать процесс ревью под ИИ: разрабатывать новые чек-листы проверки спецификаций, которые учитывают риски галлюцинаций агента, скрытые допущения модели и безопасность генерируемого кода.
• Создавать шаблоны и гайды: писать понятные инструкции по переходу на SD для тимлидов, техписов и ML-инженеров. Упаковывать сложные концепции взаимодействия с LLM в простые шаги.
• Замыкать петлю обратной связи: собирать инциденты внедрения со всех стримов, классифицировать их и превращать в патчи методологии, изменения базовых шаблонов и доработки требований к инструментам.
• Синхронизировать экосистему: стыковать требования SD с существующими стандартами архитектуры, безопасности и CI/CD-пайплайнов компании.

Системное мышление: вы видите за текстом процесса работающую систему. Умеете декомпозировать абстрактные идеи до уровня конкретных полей в форме задачи или строки в конфигурационном файле.

Глубокое понимание SDLC: знание того, как устроены git, MR/PR, циклы релизов и интеграции изнутри. Понимание разницы между процессом ради процесса и процессом, ускоряющим поставку ценности.

Насмотренность в AI-assisted разработке: практический опыт работы с Copilot-инструментами или автономными агентами. Вы понимаете, где модель предсказуемо ошибается, что такое контекстное окно и почему промпту нужен свой цикл жизни.

Опыт создания стандартов: наличие портфолио написанных гайдлайнов, дизайн-систем или корпоративных фреймворков, которыми реально пользуются десятки команд.

Умение работать с сопротивлением: способность доказывать инженерам с высокой технической планкой, почему ваш новый шаблон архитектурного решения лучше их привычного способа ведения Confluence-страниц.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская
• 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
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы команда нового ДИТ, разрабатывающая цифровые системы для Блока Строительство в СБЕР. Создаем и сопровождаем решения для управления строительными объектами, BIM-модели, системы виртуальной визуализации зданий и различные аналитические платформы. Нам в команду требуется Middle DevOPS, обладающий высоким уровнем экспертизы и высокими навыками командной работы. Основной проект АС AI HUB Блока Строительство.

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

• Обеспечение CI/CD-цикла по всем требованиям Банка на проекте АС AI HUB Блока Строительство;

• Взаимодействие с разработчиками для оптимизации процессов сборки, развертывания и тестирования ПО;

• Автоматизация процессов управления конфигурациями

• Соблюдение требований технических стандартов и метрик по всем вверенным системам;

• Участие в формировании жизненного цикла системы, оптимизация производственного процесса;

• Мониторинг и улучшение производительности систем, обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости инфраструктурных компонентов

• Диагностика и устранение критичных сбоев и неполадок, работа над предотвращением ошибок;

• Внедрение современного технологического стека, пилотирование перспективных решений (в т.ч. GenAI) в периметре ДИТ.

• Готовность к офисному форматы работы;

• Знания сетевых технологий, протоколов;

• Знания операционных систем Linux семейства RHEL;

• Опыт администрирования СУБД PostgreSQL, как дополнительный плюс знания СУБД ClickHouse, Opensearch, Apache Ignite, Redis.

• Понимание принципов работы векторных поисковиков (Qdrant, Pinecone, Weaviate и др.);

• Опыт работы с современными методами работы с информацией (Retrieval-Augmented Generation, Semantic Search);

• Знания систем контроля версий, в частности git. Знание методологий ветвления GitFlow, Trunk Based Development, а также методологии GitOps

• Опыт работы с ArgoCD, Jenkins, SonarQube, Hashicorp Vault. Apache Superset;

• Опыт работы с Docker, Docker-compose, Kubernetes, как дополнительный плюс работы с Istio и EnvoyProxy;

• Опыт работы с Jira и подобными инструментами.

• **Офисный формат работы (**г. Москва, ш Варшавское Бизнес-центр Чайка Плаза, 25Астр6);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;

• Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие;

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.

Команда работает над созданием API-сервисов для ML-моделей, деплойментом в контейнеризованной инфраструктуре с использованием OpenShift. В стеке активно используются PyTorch, scikit-learn, FastAPI, Docker и Python. В проекте необходимо решать задачи быстрого, безопасного и масштабируемого получения качественных синтетических данных для тестирования, аналитики, машинного обучения и других бизнес-задач, где требуется работа с большими объёмами данных без риска раскрытия конфиденциальной информации.

Задачи

• развивать и поддерживать инфраструктуру для обучения и эксплуатации _ML_-моделей
• автоматизировать процессы сборки, тестирования и доставки сервисов генерации синтетических данных
• обеспечивать высокую доступность масштабируемости и отказоустойчивости сервисов
• внедрять и развивать практик DevOps/DataOps в команде
• взаимодействовать с разработчиками, _ML_-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов.

Требования

• глубокие знания Linux: уверенное администрирование, работа с сетью (iptables, nftables), диагностика производительности
• экспертиза в Kubernetes/OpenShift: умение не только разворачивать кластеры, но и настраивать их: управление квотами, troubleshooting сложных проблем
• владение GitOps-инструментами: глубокое понимание ArgoCD или аналогичных инструментов. Умение писать и поддерживать сложные пайплайны развёртывания
• автоматизация (Ansible/Python/Golang): опыт написания ролей Ansible для сложной конфигурации. Навыки программирования на Python или Golang для создания собственных инструментов автоматизации.
• cетевые технологии и безопасность: глубокое понимание работы Service Mesh (Istio). Опыт внедрения mTLS, настройки политик авторизации; навыки работы с инфраструктурой открытых ключей (PKI), понимание принципов работы сертификатов; опыт настройки систем сбора логов и метрик (ELK, Prometheus, Grafana)
• инструменты сборки: знание лучших практик создания контейнеров (Dockerfile), опыт работы с _distroless_-образами
• hashiCorp Vault: опыт внедрения и администрирования, настройка секретов, интеграция с CI/CD и приложениями
• jenkins: опыт настройки и поддержки сложных пайплайнов (pipelines), интеграция с системами контроля версий и инструментами автоматизации
• kubernetes + Istio Service Mesh: опыт развёртывания и эксплуатации Istio в Kubernetes, настройка политик безопасности, маршрутизации, мониторинга
• postgreSQL: администрирование, оптимизация производительности, резервное копирование и восстановление, репликация
• hive: опыт работы с хранилищами данных, написание и оптимизация запросов, интеграция с экосистемой Hadoop
• bash: написание сложных скриптов для автоматизации задач администрирования и DevOps-процессов.

Мы предлагаем

• комфортный современный офис:г Москва, наб.Новоданиловская 10 (БЦ Даниловский Форт, ДФ), рядом с М.Тульская, Верхние котлы
• 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
• 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.