Вакансии СБЕР: работа в IT и digital

Команда центра развития Блокчейн в поиске продуктового лидера.

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

• разработка бизнес-процессов для инфраструктурных продуктов в сфере децентрализованных финансов и регистрация процессов по требованиям банка

• согласование ВНД и бизнес-процессов с заинтересованными подразделениями банка

• ·участие в разработке тарифных моделей продуктов

• разработка правового обеспечения продукта, в т.ч. договоров с клиентом

• создание и актуализация нормативных документов и регламентов сопровождения операций

• анализ федеральных законов, подзаконных актов и внутренних нормативных документов в сфере цифровых прав и цифровых валют

• участие в подготовке спецификаций, карт клиентского пути и других проектных документов

• анализ лучших мировых практик и регуляторного ландшафта различных стран в сфере цифровых прав и децентрализованных финансов

• участие в подготовке пилотных проектов

• оценка и анализ рисков при внесении изменений в действующие процессы.

• высшее образование (юридическое)

• понимание регулирования цифровых финансовых прав и цифровых валют в России

• опыт подготовки правового обеспечения продукта, в т.ч. договоров с клиентом - не менее 2 лет

• опыт работы в крупных финансовых организациях - не менее 3 лет

• опыт работы на позиции бизнес-аналитика / методолога в банке, FinTech- или IT-компании - не менее 3 лет

• опыт работы в Сбере на позиции методолога будет плюсом

• опыт работы с нормативной документацией крупной финансовой организации

• опыт эффективного взаимодействия с федеральными органами власти и составления правовых запросов

• опыт моделирования бизнес-процессов и их оформления (BPMN, ARIS) - не менее 3 лет

• понимание основ блокчейн-технологий и смарт-контрактов

• знание особенностей публичных блокчейн-сетей, в т.ч. Bitcoin, Ethereum, Tron

• понимание принципов функционирования DeFi-протоколов в публичных блокчейн-сетях.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы создаем «сердце» SberCom — UI-фундамент и платформенные сервисы, на которых строится вся коммуникационная экосистема Сбера.

Ты будешь работать в команде платформенного ядра: 3 Android-инженера, Lead и 2 QA. Это компактная и сильная команда внутри большого SberCom (600+ человек, из них 30+ Android-разработчиков), которая задает стандарты для всего продукта.

Мы — AI-driven команда и практикуем вайбкодинг, но требуем ответственности за сгенерированный код. Мы работаем по выстроенным Agile-процессам и ищем тех, кто готов брать Ownership за свои участки и доводить сложные задачи до продакшена.

• разработка и поддержка highload core-сервисов: Auth, Push, Deep Links, Feature Flags, Logging

• создание и развитие UI-платформы, главных экранов и дизайн-системы Navigation 3.0

• оптимизация производительности, уменьшение time-to-start и внедрение quality gates

• сложные архитектурные рефакторинги, поддержание гибкости платформы

• работа с крупной кодовой базой свыше миллиона строк, соблюдение высокого уровня стабильности.

• знание Kotlin, Coroutines, Jetpack Compose

• знание Koin, OkHttp, WebSockets

• знание билд-системы Gradle

• знание многомодульной архитектуры.

Будет преимуществом

• опыт проектирования SuperApps или платформенных SDK

• опыт работы с высоконагруженными приложениями и Root Cause Analysis

• навыки построения процессов разработки с помощью AI-агентов.

• локация: г.Москва, Поклонная 3к1

• возможен гибридный формат работы

• гибкий график начала рабочего дня

• уровень заработной платы определяем по итогам собеседования

• бесплатный спортзал

• ДМС с 1го дня работы работы

• бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников, с возможностью подключить близких

• 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 ищем аналитика данных уровня Senior+ для исследования корпоративного кредитного портфеля. Наша команда обеспечивает подразделения корпоративного андеррайтинга качественной отчетностью, направленной на повышение эффективности их работы. Вы будете заниматься анализом данных, оценкой качества портфеля, поиском аномалий (выбросов) и разработкой внутренних методик расчета ключевых показателей.

• оценка и анализ динамики ключевых метрик качества корпоративного кредитного портфеля.

• знание и применение внутренних методик расчета ключевых метрик качества корпоративного кредитного портфеля.

• формирование выводов по результатам обработки данных и построение гипотез на их основании.

• разработка дашбордов и визуализация данных в понятные интерактивные отчеты и презентации.

• работа с большими объемами данных: поиск, выгрузка из различных источников (включая Hadoop, ClickHouse) и проверка их качества.

• формирование нестандартной (ad-hoc) отчетности по запросам бизнеса.

• создание прототипов витрин данных для формирования отчетности в промышленном контуре.

• планирование, управление приоритетами и контроль исполнения задач.

• опыт работы в сфере анализа данных от 5 лет в банковской сфере

• опыт анализа корпоративного кредитного портфеля

• SQL: уверенное владение (простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, оконные функции, вложенные запросы)

• Python: уверенное владение стандартными структурами данных (dict, list, set, модуль collections), библиотеками pandas и numpy, знание основных библиотек для анализа данных

• умение презентовать результаты своей работы и защищать выводы перед заказчиками

• опыт разработки дашбордов и визуализации данных

• опыт работы с Hadoop, ClickHouse

• опыт разработки внутренних методик расчета KPI.

• комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

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

Ждем именно тебя!

Ищем аналитика данных, который не просто отвечает на вопросы, а сам находит, какие вопросы нужно задать данным, чтобы найти инсайты, развивающие продукт.

Ты будешь копать вглубь данных, чтобы раскрывать инсайты о поведении пользователей и напрямую влиять на развитие мультиагентной системы, которая используется различными AI-агентами для персонализированных рекомендаций.

Если ты живешь данными, знаешь, как превращать их в инсайты, и хочешь делать продукт, который сделает пользовательский опыт лучше – добро пожаловать в команду!

• анализ данных, проверка гипотез и выявление закономерностей в данных

• сбор, загрузка данных, очистка и предобработка данных

• построение агрегатов и проверка итоговых фактов над данными

• поиск и исследование источников данных

• общение с заказчиком, пользователями и выявление требований

• написание технической и проектной документации

• взаимодействие с разработчиками и аналитическими группами внутри компании и внешних подразделений относительно вопросов качества данных.

• опыт работы аналитиком данных от 3 -х лет

• высшее математическое/техническое образование

• уверенный уровень владения SQL (написание сложных и производительных запросов: CTE, оконные функции)

• умение писать эффективные запросы и оптимизировать производительность,

• внимание к деталям, трепетное отношение к точности данных

• понимание принципов ETL

• владение python для анализа данных (pandas, numpy).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – 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

• 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.

Ищем руководителя в команду поисковых технологий для AI-систем.

Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.

Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.

Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.

Обязанности

• руководить командой backend-разработчиков.
• решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования.
• разрабатывать движки индексации и поиска.
• работать с векторным, текстовым и гибридным поиском.
• строить распределённые системы хранения и обработки данных.
• улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска.
• работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой.
• создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты.

Требования

• Python
• распределённые системы
• высоконагруженные сервисы
• алгоритмы поиска и структуры данных
• Linux, контейнеры и Kubernetes

Опыт именно в поиске будет большим плюсом, но не является обязательным. Нам интересны сильные системные инженеры, которые умеют разбираться в сложных задачах, принимать технические решения и доводить их до работающего результата.

Условия

Как мы работаем:

• везде, где можно безопасно срезать углы — срезаем
• не строим абстрактную платформу на несколько лет вперёд
• быстро проверяем гипотезы на реальных сценариях
• сохраняем атмосферу стартапа
• выжигаем процессы и зависимости, которые нас замедляют
• даём инженерам много самостоятельности и влияния на результат.

Это возможность строить базовую технологию, которая окажется в центре большого количества AI-продуктов.

Если тебе близки сложные системные задачи, поиск и желание делать быстро — пиши.

Мы разрабатываем ИИ-помощника, который позволяет пользователю не просто общаться с моделью, а решать реальные задачи во внешнем мире.

За обычным текстовым интерфейсом находится сложная инженерная система: модель должна понимать, какие инструменты существуют, когда их использовать, как интерпретировать их результаты и как комбинировать их между собой.

Почему у нас интересно?

Мы решаем не одну конкретную задачу применения LLM для определённого бизнес-сценрия, строим платформу, которую продуктовые команды используют для создания AI-сценариев в своих сервисах.

Обязанности

• разрабатывать фреймворк создания tool'ов и их описаний для LLM;
• строить инфраструктуру тестирования инструментов: локально, автоматически и с использованием LLM-as-a-Judge;
• создавать пайплайны оценки качества с привлечением разметчиков;
• собирать и анализировать логи взаимодействия модели с инструментами;
• разрабатывать пайплайны дообучения моделей и улучшения роутинга инструментов;
• проектировать механизмы, позволяющие десяткам и сотням инструментов работать совместно, не конфликтовать друг с другом и помогать пользователю решать конечную задачу.

Задача лежит на стыке сразу нескольких областей:

агентные системы;prompt engineering и tool calling;evaluation и LLM-as-a-Judge;

обучение и улучшение моделей на реальных данных; разработка масштабируемой backend-платформы.

Наш стек Go;Kubernetes;базы данных и распределённые хранилища;современные LLM и инфраструктура вокруг них.

Требования

• уверенно пишете на Go
• умеете проектировать и разрабатывать сложные backend-системы;
• интересуетесь современными LLM и агентными системами;
• любите разбираться в сложных задачах, где нет готовых решений;
• готовы работать на стыке backend-разработки, ML и исследования качества моделей.

Опыт работы с LLM, evaluation платформами или ML-инфраструктурой будет большим плюсом, но не является обязательным — гораздо важнее сильная инженерная база и желание разобраться в новой области.

Условия

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

Наш продукт — это интеллектуальное ядро ИИ-помощника Сбера, работающее на основе больших языковых моделей (LLM). Мы отказались от классической сценарной логики в пользу технологий, позволяющих ассистенту понимать контекст, изучать поведение пользователя и действовать проактивно. Перед командой стоит амбициозная задача: обеспечить бесшовное сопровождение клиентов во всех банковских процессах — от консультаций до сложных финансовых сделок — в масштабах всей страны.

• поддерживать и развивать production-решение на Go

• проектировать и улучшать LLM-логику: tool_calling, управляемые (детерминированные) пайплайны, контроль поведения модели

• интегрировать в продукт смежные системы через http rest, gRPC, websocket

• интегрировать в продукт SQL и noSQL БД

• собирать функциональные и нефункциональные требования к компонентам, проектировать архитектуру и API

• повышать качество процессов разработки в команде - code review, тестирование, CI, CD этапы

• нести ответственность за разработку фичей в продукте e2e от сбора требований до вывода в production и оценки влияния через AB тестирование.

• 5+ лет опыта коммерческой разработки, 1+ год опыта с LLM в проде (чаты/агенты/автоматизация)

• уверенное знание Go, понимание конкурентности, опыт с web фреймворками (Gin)

• опыт работы с SQL БД (Postgres)

• опыт построения интеграций через REST API и gRPC.

• понимание и практика: openAI-compatible LLM APIs (model-agnostic подход); function/tool calling; детерменированные AI workflow (управляемые шаги, валидация входов/выходов, обработка ошибок)

• production-навыки: Docker, Git, CI/CD, деплой, эксплуатация в Linux

• опыт delivery фичей e2e в продуктовой разработке.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы, команда сопровождения АС HR–Платформа ПУЛЬС, ищем нового участника команды, который будет заниматься поддержкой тестовых данных Пульса и автоматизацией процессов команды.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

· подготавливать и поддерживать тестовые данные для внутренних заказчиков

· разрабатывать инструмент генерации синтетических данных для тестовых стендов

· реализовывать агентный слой: парсинг спецификаций, извлечение намерения, построение плана API-вызовы с параметрами

· интегрировать инструмент в SDD-пайплайн

· обеспечивать воспроизводимость, идемпотентность и изоляцию данных на тестовых стендах

· документировать разработанных решений и ведение технической документации

· тестировать решений перед выводом в эксплуатацию

· принимать участие в коммуникациях со смежными командами.

· опыт backend-разработки на Python от 1 года

· знание принципов ООП, паттернов разработки, умение писать масштабируемый код для дальнейшей разработки

· знание клиент-серверной архитектуры, понимание как устроены REST запросы, заголовки, параметры, тела запросов, виды аутентификации

· опыт работы с СУБД PostgreSQL, умение писать запросы к БД

· опыт работы с Jenkins или с любым другим иструментом CI/CD

· опыт написания unit-тестов (pytest)

· базовое понимание AI-агентов и желание развиваться в этом направлении.

Будет плюсом

· опыт создания AI-агентов и использования их в работе

· знание функционала SAP (HR).

• комфортный современный офис в Санкт-Петербурге
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека для всех сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищем инженеров в команду поисковых технологий для AI -систем.

Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.

Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.

Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.

Обязанности

• разрабатывать движки индексации и поиска
• работать с векторным, текстовым и гибридным поиском
• строить распределённые системы хранения и обработки данных
• улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска
• решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования
• работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой
• создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты.

Требования

• Python
• распределённые системы
• высоконагруженные сервисы
• алгоритмы поиска и структуры данных
• Linux, контейнеры и Kubernetes

Опыт именно в поиске будет большим плюсом, но не является обязательным. Нам интересны сильные системные инженеры, которые умеют разбираться в сложных задачах, принимать технические решения и доводить их до работающего результата.

Условия

Как мы работаем:

• везде, где можно безопасно срезать углы — срезаем
• не строим абстрактную платформу на несколько лет вперёд
• быстро проверяем гипотезы на реальных сценариях
• сохраняем атмосферу стартапа
• выжигаем процессы и зависимости, которые нас замедляют
• даём инженерам много самостоятельности и влияния на результат.

Это возможность строить базовую технологию, которая окажется в центре большого количества AI-продуктов.

Если тебе близки сложные системные задачи, поиск и желание делать быстро — пиши.

Ищем автотестировщика в команду Цифрового Рубля, который будет участвовать в создании нового продукта Банка для розничных клиентов. Проект охватывает end-to-end процессы от мобильного приложения клиента до внешних по отношению к Банку сервисов.

• написание авто тестов для пользовательских сценариев ЦР с мобильным приложением "Сбербанк Онлайн". Проверка данных в БД, проверка сообщений в формате JSON

• использование ИИ-инструментов для перевода существующих ручных тестов в авто тесты

• работа с дефектами - поиск, анализ, регистрация, воспроизведение, проверка исправлений

• составление отчетов и рекомендаций по результатам тестирования

• валидация тестовой документации (тест-кейсов, чек-листов), для определения полноты тестовой модели

• участие в интеграционных и приёмочно-сдаточных испытаниях для ввода функционала в эксплуатацию.

• опыт работы в качестве авто-тестировщика от 2-х лет

• опыт работы на Java от 1 года или прохождение обучающих курсов с самостоятельным выполнением небольших проектов

• опыт работы с SQL на уровне запросов из нескольких таблиц, понимание структуры БД

• базовое понимание работы REST-сервисов по протоколу HTTP

• общее понимание методик тестирования

• опыт написания тестов с учетом UI/UX для проверки клиентского опыта

• умение работать с продуктами Atlassian: Jira, Confluence, Bitbucket

• знание основных подходов и методологий разработки ПО по Agile, сути основных этапов ЖЦ ПО и роль тестировщика на каждом из таких этапов

Будет плюсом:

• опыт работы с Kafka

• опыт работы с системами CI\CD

• использование build and deployment инструментов (Maven, Gradle)

• понимание архитектурных стилей и подходов: REST, сеансовые взаимодействия, микросервисная архитектура

• опыт автоматизации тестирования на любом фреймворке (JUnit, TestNG, Cucumber идр.)

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• гибридный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (первое время - офис)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Пульс — инновационная цифровая HR-платформа Сбера нового поколения, созданная на базе искусственного интеллекта.

Ключевые характеристики:

* 230 000 активных пользователей

* 40+ приложений на единой платформе

* Уникальная разработка Сбера

* 82,3% удовлетворённости продуктом

* Обладатель премий в области UX/UI и HR.

сбор и анализ требований к функциям системы

проектирование сценариев использования и взаимодействия front-back

взаимодействие со смежными сервисами и описание сценариев внутренних интеграций back-back

построение модели данных системы

создание функциональных спецификаций на разработку

документирование архитектуры решения и интеграций

участие в разборе багов

взаимодействие с разработчиками и дизайнерами для реализации требований

поддержание в актуальном состоянии проектной документации

• опыт работы системным аналитиком от 5 лет

• знание методологий и инструментов системного анализа

• умение создавать UML-диаграммы и технические спецификации

• понимание микросервисной архитектуры, REST API, Kafka

• опыт проектирования API, требований к регламенту взаимодействия, структурам данных (JSON, XML)

• базовое знание SQL и проектирование моделей данных, ERD

• понимание принципов разработки программного обеспечения

• базовые знания в области AI (промптинг, управление контекстом, ИИ-агенты)

• навыки эффективной коммуникации как с бизнес-заказчиками, так и с разработчиками

• самостоятельность, энергичность, проактивность.

• гибридный формат работы

• 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.

Наша команда развивает масштабируемую платформу данных. Мы считаем метрики по процессам сопровождения всего банка, предоставляем аналитику и управленческую отчётность, а также готовим дата-продукты, которые потребляет множество подразделений банка. Наш сервис поддерживает работу с множеством источников данных и имеет различные интеграции.

Ищем человека, который готов организовывать оптимальную работу с данными, поможет нам в развитии нашего сервиса и усилит команду своей экспертизой.

Обязанности

• продумывать архитектуру БД под новые фичи (совместно с backend-разработчиками) и подготавливать структуры данных (DDL)
• писать скрипты, процедуры обработки и загрузки данных
• исследовать источники данных для интеграций
• составлять требования и проводить аналитику по новым интеграциям
• составлять контракты и оферты на поставку данных и следить за их исполнением
• мониторить загрузки и следить за качеством данных
• оперативно решать проблемы с качеством данных и задержками их поставки.

требования

• опыт работы с Kafka в рамках интеграции на получение/отдачу данных
• опыт работы с аналитической документацией
• опыт работы с PostgreSQL
• уверенные знания SQL (оконные функции, CTE, оптимизация, процедуры)
• понимание принципов построения DWH
• понимание ETL/ELT
• навыки работы с генеративными AI-моделями.

Будет плюсом:

• Опыт реализации витрин в NRT-режиме
• Опыт работы с Greenplum.

Условия

• офис: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1
• возможность гибридного формат работы на территории Москвы и МО после испытетельного срока
• 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.

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

Ждем именно тебя!

Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.

У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.

• ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн

• разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач.

• создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка).

• интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг

• разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML

• обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)

• проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций

• развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, - реализация интеграционных взаимодействий

• формирование требований для построения мониторинга, логирования

• проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации

• организация внутренних процессов в команде разработки.

• знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей

• опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком

• отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью

• плюсом будет знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры: Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.

Что ещё может пригодиться:

• Hadoop, PySpark, Airflow

• Scala, SQL

• CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – 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

• 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.

Ищем специалиста, который сочетает инженерный подход к разработке ETL-процессов с глубоким пониманием аналитики данных.

Чем предстоит заниматься:

• проектирование на основе спецификаций (Spec-driven)

• разработка ETL/ELT процессов

• оркестрация и мониторинг

• аналитическая поддержка

• работа с документацией

• взаимодействие со стейкхолдерами

Мы ждём что ты:

• Опыт работы от 4 лет в ролях Data Engineer, DWH-разработчика или системного аналитика данных

• Продвинутый уровень SQL: оконные функции (ROW_NUMBER, LAG/LEAD), CTE, понимание плана выполнения запроса (EXPLAIN) и оптимизации

• Уверенное владение Apache Spark: опыт промышленной разработки на языке Scala, опыт работы с экосистемой Big Data: HDFS, Hive Metastore, YARN, Parquet/ORC форматы

• Практический опыт работы с оркестраторами (Airflow, Luigi или аналоги)

• Владение Git: ветвление (GitFlow), код-ревью, разрешение конфликтов

Будет плюсом:

• Опыт проектирования витрин с нуля под требования конкретных продуктовых метрик

• Python (Pandas, PySpark) для вспомогательных скриптов, тестирования или легкого анализа

• Начальные знания и интерес к развитию в области Machine Learning и Data Analysis

Что мы предлагаем:

• офисный формат работы

• 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

• подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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

Обязанности

• Проектирование мультиагентной системы поддержки: описание логики взаимодействия агентов, сценариев обработки запросов и маршрутизации задач
• Участие в создании AI-агентов и проработке сценариев их применения в системе поддержки
• Анализ и оптимизация процессов службы поддержки с точки зрения эффективности и пользовательского опыта
• Коммуникация с ключевыми заказчиками и контрагентами для формализации бизнес-требований и сценариев
• Межкомандное взаимодействие при проектировании интеграционных решений
• Сбор и формализация бизнес- и системных требований, моделирование процессов (BPMN, UML)
• Составление функциональных спецификаций, технических заданий и постановка задач для команды разработки
• Участие в проведении ПСИ и подготовке релизов

Требования

• Опыт работы системным-аналитиком от 3 лет
• Опыт проектирования сложных систем с распределённой логикой (желательно в сфере поддержки, сервисных платформ или автоматизации бизнес-процессов)
• Уверенное владение нотациями - BPMN, UML (диаграммы классов, последовательностей, потоков данных)
• Навыки работы с API: понимание REST, OpenAPI/Swagger, умеете читать и писать спецификации и проектировать контракты новых эндпоинтов
• Опыт работы с брокером сообщений Kafka
• Опыт общения с заказчиком, сбор требований, описание процессов
• Умение писать четкое ТЗ и декомпозировать задачи для разработчиков

Будет плюсом:

• Понимание принципов работы LLM, RAG
• Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе

Условия

• офисный формат работы (метро Кутузовская)
• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
• ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• дисконт-программы от компаний партнеров
• бесплатный фитнес на территории работодателя
• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Создаем лучшие сервисы для управления жизненным циклом бизнеса от создания бизнеса до его ликвидации.

Нужно будет поддерживать и развивать проекты:

1. агент по регистрации бизнеса. Агент в процессе диалога с клиентом выполняет регистрацию бизнеса
2. агент по ликвидации бизнеса. Агент в процессе диалога с клиентом выполняет ликвидацию бизнеса
3. агент по подбору оквэдов для регистрации бизнеса.

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!

• проектирование и внедрение AI-агентов и мультиагентных систем на базе современных NLP-технологий (LangChain, LangGraph, RAG, Fine-Tuning, LLM)

• создание Retrieval Augmented Generation (RAG)

• мониторинг ключевых показателей эффективности процессов, обнаружение отклонений и аномалий, анализ их воздействия на общие показатели.

• опыт работы в роли разработчика от 3-ех лет

• понимание современных нейросетевых архитектур

• опыт создания агентов на LangChain или GigaChain

• знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling для моделей

• опыт работы с RAG и векторными БД

• опыт разработки в команде (Git, Linux)

• знания базового DS стека Python: numpy, scipy, pandas, sklearn, matplotlib

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

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект

• график – 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.

Наша команда занимается созданием аналитической платформы для анализа клиентского поведения в мобильном и веб-приложении.

Платформа обеспечивает онлайн обработку данных, построение на лету различных отчетов. Мы предоставляем крутой инструмент для улучшения клиентского опыта в разных приложениях банка и ДЗО. Наши пользователи – внутренние клиенты Банка (владельцы продуктов, маркетологи, аналитики, UX-исследователи, разработчики).

Кого мы ищем

Опытного тестировщика уровня middle+, готового быстро погрузиться в проект, самостоятельно закрывать задачи тестирования нового функционала и покрывать автотестами front-end (в первую очередь) и back-end.

• проведение функционального, регрессионного, интеграционного тестирования

• составление тест-кейсов, составления тест-планов, отчетов о результатах тестирования

• выявление, локализация, фиксирование обнаруженных дефектов (Jira);

• написание и поддержка автотестов в актуальном состоянии для back-end и front-end.

• опыт работы тестировщиком от 4 лет

• понимание принципов тестирования

• опыт написания тестов для back-end и front-end (web-приложения) на фреймворках Pytest, Playwright, Postman

• опыт покрытия автотестами UI и back-end

• понимание взаимодействия back-end и front-end (Rest-API)

• знания SQL на продвинутом уровне

• опыт работы с Confluence, Jira

• высшее образование.

Будет плюсом

• знакомство с CI/CD

• опыт тестирования мобильных устройств

• знания Java, JS, Python

• знакомство с системами контроля версий

• построение Allure-отчетов

• опыт интеграции AI-инструментов в рабочий процесс.

• 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.

Мы занимаемся проектом по выявлению сомнительных операций в Сбербанке. Также наша команда занимается разработкой сложных решений для анализа больших объемов транзакционных данных, используя передовые технологии Big Data и современные инструменты обработки данных.

Вам предстоит:

• готовить техническую документацию: технические задания, проектную документацию, спецификации API, инструкции и т. д.
• поддерживать и обновлять техническую документацию в течение жизненного цикла проекта
• проводить работы по сбору, уточнению и согласованию требований
• ставить задачи разработчикам и дизайнерам, взаимодействовать со смежными командами
• проводить функциональное тестирование на этапе внедрения продукта или доработок
• проверять соответствие выполненных работ требованиям и документации
• мониторить производительность информационных систем и оценивать возможные риски.

Мы ожидаем:

• опыт в роли системного аналитика от 5 лет
• владение методиками моделирования бизнес-процессов (BPMN, UML, ARIS и др.)
• опыт построения диаграмм потоков данных (DFD), моделей сущностей (ER-диаграммы) и функциональных спецификаций
• понимание методов тестирования ПО (функциональное тестирование, нагрузочное тестирование, интеграционное тестирование и пр.)
• создание тестовых сценариев и проверка выполнения требований после разработки
• умение подготовки SQL-запросов, умение читать и создавать схемы БД
• составление технической документации (технические задания, технические проекты, спецификации интерфейсов, руководства пользователей и разработчиков).

Будет плюсом:

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

Мы предлагаем:

• офисный формат работы (м Нагатинская, Каширское шоссе, 3к2с4)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
• офис с зонами отдыха и спортзалом
• льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

NLP-команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для разработки AI-агентов и опромышливания LLM-решений. Мы создаем co-pilot для клиентских менеджеров премиальных каналов, переходя от классических алгоритмов к адаптивным AI-агентам, способным понимать контекст и решать задачи автономно (поиск по базе знаний, суммаризация профиля клиента, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком).

Обязанности

• проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация)
• разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации
• обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA)
• строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge)
• переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен.

Требования

• опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch
• продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment
• практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков
• уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов)
• опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases
• владение техниками промпт-инжиниринга и опыт их применения на практике для оптимизации работы моделей
• уверенное владение Git и Linux-окружением.

будет плюсом:

• базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов
• опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов
• глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных
• опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы.

Условия

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

Команда «Мотивационный профиль» создает новый подход к работе с клиентом, который позволит перейти от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Мы извлекаем из данных психометрические характеристики — ценности, страхи, особенности характера и принятия решений — и используем их в продуктах банка и экосистемы.

Для построения мотивационного профиля мы используем анкеты, подробные интервью, поведенческие и транзакционные данные. Работаем с известными психометрическими методиками и подходами, разработанными исследовательской командой. Одна из ключевых задач — научиться надежно определять психометрические характеристики на ограниченных выборках, масштабировать их на широкую клиентскую базу и использовать в рекомендательных сценариях и моделировании клиентских реакций.

• работать с таргетами, полученными из анкет и интервью с помощью экспертной и LLM-разметки

• подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы

• сравнивать методы моделирования — от rule-based решений и классического ML до моделей на основе embeddings и LLM

• обучать модели для предсказания психометрических и поведенческих характеристик клиента

• масштабировать характеристики, доступные для ограниченной выборки клиентов, на широкую клиентскую базу

• оценивать модели как по стандартным ML-метрикам, так и по тому, насколько хорошо их результаты работают в прикладных сценариях - сегментации, персонализации и моделировании поведения клиента

• работать с неструктурированными данными, в том числе с текстами глубинных интервью

• строить пайплайны обработки текста: чанкинг, построение эмбеддингов, кластеризация и извлечение признаков

• сопоставлять информацию из текстов с поведенческими и транзакционными данными

• проверять качество разметки и данных, анализировать смещения выборки и устойчивость полученных признаков

• оценивать репрезентативность обучающей выборки и возможность переноса результатов на широкую клиентскую базу.

• опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 2–3 лет

• уверенное знание Python и стандартного DS/ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost

• опыт построения supervised ML-моделей для табличных данных

• хорошее понимание задач классификации, регрессии и ранжирования

• опыт работы с текстовыми данными и NLP: embeddings, sentence-transformers, кластеризация, классификация текстов, семантический поиск

• понимание основных подходов к работе с LLM: prompting, few-shot, zero-shot, LLM-разметка и оценка качества LLM-ответов

• умение проектировать метрики и схемы offline-валидации для нестандартных задач

• умение работать с неоднозначными таргетами, шумной разметкой и неполными данными

• уверенная работа с большими данными

• способность переводить бизнес-гипотезу в ML-задачу: формализовать постановку, определить требования к данным и метрикам, учесть ограничения и сформулировать критерии успешности

• умение понятно объяснять результаты как ML-специалистам, так и продуктовой команде.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда АРМ ДЗО – мы занимаемся АРМ для ДЗО (около 1300 АРМ сейчас и растем). ОС – Windows (25%), Linux Ubuntu (7%), macOS (68%). Основные задачи: сборка образов и тестирование, реализация стандартов КБ, автоматизация управления конфигурациями АРМ и ПО на АРМ, поддержка АРМ (L3), поддержка КБ на них (вместе с ЦКБ), обновление ОС и ПО, и т.д.

·         развитие и сопровождение пользовательской инфраструктуры (АРМ)

·         экспертная поддержка пользователей (3-я линия) в вопросах работы АРМ

·         обеспечение безопасности АРМ (совместно с командой ЦКБ)

·         развертывание и обслуживание инфраструктуры образов клиентских ОС

·         автоматизация создания и доставки образов ОС

·         автоматизация доставки ПО на пользовательские АРМ

·         автоматизация управления конфигурациями АРМ

·         оптимизация работы существующих решений (поиск новых)

·         обеспечение надежности и непрерывности работы инфраструктуры

·         участие в разборах инцидентов (включая инциденты по линии КБ)

·         взаимодействие с вендорами и провайдерами используемых решений

·         обеспечение выполнения обозначенных SLA

·         хорошие знания аппаратной части компьютеров/ноутбуков (включая MacBook)

·         опыт работы с ОС Windows, macOS и Linux на уровне администратора

·         опыт работы с ОС Windows, macOS и Linux в интеграции с Microsoft AD

·         понимание архитектуры и опыт работы с MS AD, GPO, DNS, DHCP, WDS, WSUS и т.д.

·         опыт внедрения и сопровождения MDM/UEM систем

·         понимание сетевой модели OSI и работы протоколов TCP/IP

·         опыт взаимодействия с вендором и провайдерами

·         опыт работы с системами класса Service Desk

Желательно владение/опыт работы со следующими системами/технологиями:

· внедрения и сопровождения систем MDM

· опыт работы с облачной инфраструктурой

· опыт работы с Jira, Confluence

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти;
• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;
• Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать;
• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
• Стабильная заработная плата и годовой бонус;
• Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом;
• 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 использования трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

АС ЦАРС — это централизованный архивный сервис, масштабный продукт, который охватывает всю Россию. У нас хранятся все документы всех отделений банка: электронные, физические и не только. Мы знаем, когда, где, во сколько и через чьи руки проходил документ по пути от отделения в хранилище и из хранилища в утилизацию. В хранилищах трудятся 1000 человек и сотни роботов, да, мы используем полностью автоматизированные хранилища с разреженным воздухом.

Наш продукт упрощает жизнь сотрудникам банка и внешним контрагентам, предоставляет возможность найти и получить скан документа или заказать оригинал с доставкой.

Продукт является облачным решением в контейнерной среде, построен в микросервисной архитектуре и активно развивается. Вся наша разработка разбита на множество кросс-функциональных команд, в каждой из которых есть представители разных функций — аналитики, разработчики, специалисты по качеству, продуктовые менеджеры. Команда формируется вокруг определённой части сервиса, а её состав определяется направлением деятельности.

Обязанности

• развитие и сопровождение СУБД: оптимизация конфигурации, мониторинг нагрузки, планирование ёмкости (Capacity Planning) и устранение инфраструктурных узких мест
• архитектурное проектирование данных: дизайн схем для новых микросервисов, выбор стратегий шардирования и партиционирования, ревью архитектурных решений аналитиков на соответствие реляционной модели.
• построение потоков данных и аналитики: настройка логической репликации и CDC между кластерами, развитие Greenplum (distribution keys, ресурсные очереди), управление ETL-процессами в экосистеме Hadoop (HDFS/Hive/Oozie/YARN)
• оптимизация производительности SQL: рефакторинг сложных запросов, анализ планов выполнения, разработка хранимых процедур (PL/pgSQL) и проведение массовых трансформаций больших объёмов данных.
• управление жизненным циклом данных: миграция данных между версиями СУБД или движками без даунтайма, вывод из эксплуатации устаревающих компонентов, обеспечение отказоустойчивости и резервного копирования
• экспертная поддержка разработки: активное участие в код-ревью SQL-запросов разработчиков, консультирование по выбору индексов и типов данных, помощь 2–3 линиям поддержки в расследовании инцидентов (блокировки, ожидания)
• мониторинг и автоматизация процессов: внедрение мониторинга метрик БД (Prometheus/Grafana/Zabbix), написание скриптов автоматизации (Bash/Python), интеграция миграций схемы данных (Flyway/Liquibase) в CI/CD пайплайны контейнерной среды (Kubernetes)
• создание стандартов работы с данными: разработка архитектурных шаблонов и паттернов доступа к данным, определение корпоративных стандартов именования, индексирования и версионирования баз
• стратегическое планирование архитектуры: формирование целевой архитектуры хранения данных продукта (монолит vs микросервисы), оценка трудозатрат и создание технического видения развития системы на горизонте 1–3 лет
• менторство и кросс-функциональное взаимодействие: обучение разработчиков и младших специалистов работе с СУБД, согласование требований к инфраструктуре со смежными архитекторами для обеспечения целостности потоков данных.

Требования

• опыт работы с СУБД PostgreSQL, Greenplum (и аналогичными) — от 5 лет. Общий опыт работы с СУБД — не менее 7 лет
• опыт работы с экосистемой Hadoop: Hive, HBase, HDFS, конфигурирование Oozie, YARN
• опыт развертывания и настройки экземпляров СУБД исходя из специфики нагрузки и рабочих процессов, которые будет обслуживать база данных
• глубокое понимание устройства реляционных баз данных, понимание реляционной модели данных и того, как эта теория отражается в реализациях реляционных СУБД
• опыт работы с оптимизацией запросов
• понимание типов блокировок в СУБД (уровни изоляции, взаимоблокировки, явные и неявные блокировки) и умение диагностировать проблемы с конкуренцией
• владение принципами физической и логической репликации и CDC (Change Data Capture): pglogical, Debezium, Kafka или аналогичные механизмы
• опыт разработки хранимых процедур, функций и триггеров на PL/pgSQL или аналогичных процедурных языках СУБД
• опыт промышленной обработки больших объёмов данных: массовые исправления, перенос и трансформация таблиц, построение ETL-процессов
• навыки написания сложных SQL-запросов с использованием оконных функций, CTE, рекурсивных запросов.

Будет плюсом

• опыт написания скриптов на Bash/Python для автоматизации процессов обслуживания, резервного копирования, мониторинга и восстановления
• опыт работы в кросс-функциональных командах и участие в полном цикле разработки
• знание и понимание языков программирования (Java, Python, Rust и т.п.)
• опыт работы в контейнерных средах (Kubernetes, OpenShift) и понимание особенностей работы СУБД в таких средах
• опыт настройки мониторинга СУБД (Prometheus + экспортеры, Zabbix, Grafana) и построения алертинга
• навыки работы с генеративными AI-моделям.

Условия

• комфортный современный офис в Москве, Варшавское шоссе, 25Астр6 (Бизнес-центр Чайка Плаза)
• график работы – офис на период испытательного срока, далее возможен 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.

HR платформа Сбера — собственный high-load продукт экосистемы, построенный на микросервисной архитектуре (K8s, OpenShift, Kafka). Мы развиваем направление AI-Native Performance Engineering.

Первый этап отбора на эту вакансию - общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram или Макс.

Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача - уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным.

Обязанности

• проектирование и разработка: проектирование архитектуры и разработка инструментов для генерации тестов с помощью AI систем приоритизации и анализа результатов
• создание AI-агентов: разработка и внедрение AI-моделей и агентов для автоматической генерации UI/API-тестов их оптимизации и self-healing'а
• развитие CLI-инструментов: создание командных интерфейсов (CLI) на базе Python и AI для ускорения работы всей команды QA
• интеграция в CI/CD: глубокая интеграция инструментов в пайплайны (Jenkins, GitLab CI) и инфраструктуру (Kubernetes)
• оптимизация: анализ и улучшение стабильности существующего фреймворка, помощь коллегам в решении сложных технических задач
• внедрение практик Infrastructure as Code (IaC) для поддержания стабильной среды запуска автотестов.

Требования

• опыт работы от 2 лет в автоматизации тестирования или разработке
• уверенный уровень Middle+
• глубокое знание Python: асинхронное программирование (asyncio), генераторы, декораторы
• понимание принципов ООП и SOLID
• опыт проектирования надежных и масштабируемых систем
• практический опыт применения AI в инженерии
• навыки промпт-инжиниринга, опыт взаимодействия с LLM через API
• понимание основ векторных баз данных и RAG
• экспертный уровень владения одним из фреймворков (Playwright/Selenium + pytest)
• опыт построения фреймворков с нуля
• глубокое понимание стратегий автотестирования
• уверенное написание pipeline-as-code (Jenkinsfile .gitlab-ci.yml)
• опыт дебага проблем в CI/CD, знание основ Kubernetes (поды сервисы) для запуска тестов в контейнерах
• способность аргументировать свои технические решения эффективно взаимодействовать с командой разработки и продуктовыми командами

Будет значительным преимуществом:

• опыт участия в полной цикловой разработке крупных проектов с этапами планирования, реализации, внедрения и сопровождения
• практические знания DevOps-процессов и облачных инфраструктур
• участие в разработке собственных фреймворков и библиотек для автотестирования и инструментов AI
• публикации статей, выступлений на конференциях по теме автотестирования и качеству ПО
• наличие сертификации по технологиям и методологиям тестирования и разработки.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• льготная программа ипотеки для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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.

Ищем:

Java разработчика, готового создавать крутые технологические решения. Необходимо будет писать красивый и эффективный код, разрабатывать архитектуру, писать unit-тесты. Высокий профессионализм, нацеленность на результат, самостоятельность, организованность и ответственность – такие черты очень потребуются.

• разработка и реализация

• написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Java 17-21

• реализация новых функциональных требований по задаче

• разработка REST API и микросервисов

• работа с базами данных (SQL-запросы, проектирование схем, оптимизация запросов)

• роддержка и рефакторинг

• написание unit-тестов (JUnit)

• участие в code review коллег

• участие в архитектурных обсуждениях

• ведение технической документации.

• от 3-х лет опыт в разработке высоконагруженных проектов, микросервисов

• опыт проектирования и разработки распределенных нагруженных систем, понимание принципов и идеологии EDA

• знание работы с Apache Kafka

• желательно опыт работы с Kafka Streams

• знание и опыт работы с Java 8+ а лучше Java 11+ (коллекции, stream, исключения, наследование и ООП)

• знание принципов и опыт работы с реляционными БД (Postgres)

• знание Spring Framework, Boot, Web

• опыт работы с форматами XML/JSON (желательно Protobuf)

• опыт написания Unit-тестов, функциональных тестов

• опыт работы с Git, Maven, Gradle

• знание и опыт работы с k8s/OpenShift

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

• во время испытательного срока обязательна работа в офисе, после прохождения возможен смешанный формат занятости. (3 дня офис / 2 удаленка)

• офис: Технохаб на Уральской 1, есть корпоративная развозка, зоны отдыха, столовая

• годовой бонус и ежегодный пересмотр

• социальный пакет (ДМС, страхование от несчастных случаев, льготное кредитование, подключение родственников к полису)

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

• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью использования до трех близких, скидки от партнеров

• материальная помощь при наступлении значимых событий в жизни;

• дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм)

• подарки и мероприятия для детей сотрудников. Оздоровительные программы для детей сотрудников.