Работа в Сбере: вакансии IT и digital

В Центре квантовых технологий мы разрабатываем ускорители вычислений для повышения скорости машинного обучения на основе интегральной фотоники, работаем над оптической машиной для замены слоев в нейросетях и создаём строительные блоки фотонного квантового компьютера.

Ищем разработчика микроконтроллеров для развития встроенного ПО на базе STM32. Железки разные: для термостабилизации, для управления лазерами, для управления питанием и т.д. Используем и STM32 на отладках (например, Nucleo) и платах собственной разработки.

• создание прошивок под новые устройства (с пониманием устройства целиком

• запуск и отладка совместро с командой электронщиков

• непосредственное участие в создании архитектуры устройств следующих поколений

• прохождение и проведение code review.

• промышленный опыт работы с STM32, наличие завершенных проектов

• хорошие знание C/C++

• опыт работы с интерфейсами USB, UART, CAN, SPI, I2C

• опыт работы с ethernet.

Будет плюсом:

• опыт работы с zephyr

• опыт работы с git и CI/CD применительно к микроконтроллерам

• знание python на базовом уровне

• наличие собственных pet-проектов.

• офисный формат работы (м. Тульская)

• 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.

Наша команда находится в поиске ML-product manager, который будет участвовать в проектах связанных с продуктизацией новейших технологий, разработкой прототипов и MVP на базе LLM и других передовых моделей. Вам предстоит работать в обстановке свободного поиска и неопределенности с проектами ранней стадии зрелости. Если вам интересны нестандартные подходы и инновационные задачи, вы любите структурировать информацию и выстраивать процессы — наша команда вам идеально подходит.

• Формировать требования к прототипам решений на основе новейших технологий и моделей, анализа потребностей рынка и пользователей, взаимодействия с контрагентами и командой;

• Формулировать гипотезы и методы их быстрой проверки;

• Планировать как разработку MVP решений, так и внедрение доработок/технологий в зрелый продукт заказчика;

• Взаимодействовать с командами для достижения целей, отслеживать и решать возможные проблемы;

• Договариваться со смежными командами о выполнении работ, поставке функционала или данных, добиваться нужного результата;

• Совместно с тех. лидами и разработчиками определять способ реализации и оценивать трудоемкость задач;

• Работать с рисками и приоритетами (в рамках общих целей Управления).

• Наличия опыта работы со сложными ML-проектами;

• Глубокого понимания принципов работы и архитектуры моделей;

• Понимания терминологии и умения правильно ей оперировать;

• Умения добиваться результата, аргументированно отстаивать интересы команды, уважения к дедлайнам;

• Умения расставлять приоритеты и фокусировать команду на главном;

• Умения работать с рисками: предвидеть, предотвращать и минимизировать последствия;

• Умения выстраивать процессы;

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов

• большой 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 со скидкой -1/3 от текущей ставки

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы – команда GigaChat Data, готовим данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat (GigaChat, GigaChat Vision, GigaChat Audio и др.). Мы специализируемся на создании и улучшении промптов (prompt-engineering), которые помогут нам развивать наши продукты, повышая качество взаимодействия моделей с пользователями.

Задачи:

• разработка и оптимизация сложных системных и пользовательских промптов
• интеграция LLM через API в продуктовые сценарии
• тестирование промптов, проведение экспериментов и оптимизация их по метрикам качества
• проведение фактчекинга и ревью ответов моделей, устранение галлюцинаций и улучшение стиля
• анализ датасетов, выявление и устранение узких мест
• работа в связке с AI-тренерами, ML-инженерами, аналитиками и продуктовой командой.

Мы ждем от тебя:

• опыт работы с API LLM (GigaChat, OpenAI, Anthropic, локальные модели и др.)
• практический опыт создания и оптимизации системных и пользовательских промптов с применением разных методов (few-shot, zero-shot, chain-of-thought, self-consistency и др), настройки параметров генерации (temperature, top_p, max_tokens и др.) и адаптации промптов под разные сценарии использования модели
• опыт тестирования и оценки промптов
• уверенное владение Python для автоматизации (pandas, requests/httpx, работа с JSON, обработка данных)
• понимание принципов RAG и tool-calling – умение проектировать и реализовывать пайплайны с retrieval-augmented generation; знание подходов к интеграции инструментов (tool-calling) для выполнения внешних функций, работы с API
• понимание принципов работы LLM, этапов обучения моделей и базовых статистических метрик, используемых в ML.

Будет плюсом:

• опыт работы с LangChain, GigaChain или аналогами
• навык написания пайплайнов генерации и валидации промптов
• знание английского языка на уровне чтения технической документации.

Мы предлагаем:

• удаленный формат работы для жителей Санкт-Петербурга и Ленинградской области, в том числе из городов без районного коэффициента
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративную пенсионную программу
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяет оптимизировать работу банка по правовым рискам кредитных сделок с минимальным участием человека.

— Решение сложных задач по созданию разнообразных AI-сервисов в юридической сфере с использованием LLM GigaChat;

— Исследование и подбор передовых решений, быстрая оценка их эффективности, оценка необходимых ресурсов (данные, вычисления), проверка гипотез, разработка плана разработки;

— Формирование требований к разметке: вопросов-ответов и чатов для задачи дообучения LLM на специализированном юридическом домене, взаимодействие с юристами и специалистами по разметке;

— Повышение качества генерации LLM за счет использования продвинутых техник промтинга (CoT, ToT, ReAct, Planning, etc);

— Создание собственных AI-агентов, решающих юридические задачи шаг за шагом;

— Участие в создании специализированного юридического бенчмарка для оценки способностей LLM;

— Желание разобраться в нюансах нашей доменной области.

— Опыт разработки NLP-моделей от 3-х лет;

— Знание передовых подходов, умение объяснить их команде;

— Отличное знание основ Data Science — от линейной алгебры и теории вероятностей до DNN и RLHF;

— Понимание архитектуры и принципов устройства и обучения больших лингвистических моделей (LLM) и генеративных трансформеров типа GPT/Bert;

— Понимание принципов обучения и применения моделей обучения с подкреплением (Reinforced Learning);

— Понимание основных методов Machine Learning (regressions, clustering, decision trees, и т.д.), уверенное знание когда их применять, а когда не надо;

— Оценка вычислительной сложности всего Pipeline, применение классических алгоритмов для её снижения;

— Готовность браться за нестандартные, сложные задачи;

— Быстро проверять гипотезы на небольших мощностях и масштабировать успешные решения;

— Умение оценивать прогресс решения на цифрах;

— Готовность работать в команде и применять Git, Jira, Confluence и другие средства командной работы;

— Высокая степень самоорганизации.

— Страшно интересные NLP задачи в самой сложной области предметных знаний (GPT + Legal domain);

— Возможность обучения и развития, участия в конференциях от Сбера;

— Уютный офис с печеньем и другими удобствами;

— Социальный пакет (ДМС, фитнес, льготное страхование).

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

Мы ищем квалифицированного Python-разработчика в кластер Самозанятых, которому интересно работать над проектными инициативами в области создания и внедрения AI-агентов, способствовать развитию компании через использование передовых AI-решений.

Задачи:

• разработка и внедрение мультиагентной системы AI-агентов
• разработка тестов для оценки знаний AI-агентов по продуктам и создать тестовые датасеты для проверки корректности ответов агентов для типичных клиентов банка
• формирование тестовых датасетов для дообучения Gigachat, чтобы повысить вероятность корректного вызова API до 90% и выше, если это не достигается без дообучения
• взаимодействие с заказчиками, продуктовыми и инженерными командами, согласовывание требований, сопровождение пилотирования и внедрения

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование
• опыт разработки на Python 3.0+ от 5 лет
• опыт разработки высокопроизводительных асинхронных и многопоточных приложений с использованием библиотек типа aiohttp, asyncio и multiprocessing
• понимание основ микросервисной архитектуры, включая работу с REST API, интеграцию с очередями сообщений и взаимодействия с системами управления базами данных (СУБД), в частности PostgreSQL
• умение эффективно интегрировать брокеры сообщений (например, Apache Kafka) в разрабатываемые системы
• хорошее понимание принципов работы моделей машинного обучения и искусственного интеллекта (AI/ML), а также опыт внедрения таких решений в продакшен
• владение системой контроля версий Git, опыт работы с инструментами контейнеризации (Docker, Kubernetes).

Будет плюсом:

• опыт технического лидерства в сложных задачах: декомпозиции работы, проведения design/code,  помощи менее опытным инженерам и снятия технических блокеров.

Что мы предлагаем:

• офис рядом с метро Кутузовская
• формат работы гибридный (1-2 раза в неделю удаленно)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаём AIRiskOps — технологию безопасного использования AI-агентов в Банке. Это кросс командная инициатива, в которой учавствуют Риски, Безопасность. Продукт представляет собой платформенное решение, работающее в режиме near real-time мониторинга всех агентов Банка: от контроля вызовов агентов, скиллов до выявления аномалий, оценки качества их работы и предотвращения их нежелательных действий. Это направление находится на переднем крае индустрии — готовых аналогов на рынке практически нет.

• Стратегия и развитие: Формировать видение и дорожную карту (Roadmap) продукта, опираясь на бизнес-приоритеты, регуляторные требования и лучшие практики рынка (AI Safety, AI Governance, observability).
• Управление бэклогом и проектирование: Вести бэклог продукта: разрабатывать пользовательские пути (CJM), описывать сложные технические сценарии использования и декомпозировать задачи на понятные пользовательские истории и технические требования.
• Внедрение и R&D: Валидировать гипотезы через MVP-подход и последовательно переводить исследовательские идеи в работающие функции, обеспечивая высокое удобство (Developer Experience) для внутренних команд-разработчиков.
• Оценка эффективности: Определять ключевые метрики успеха продукта и отслеживать их достижение, оценивая реальную пользу, качество внедрения и снижение рисков.

Продуктовый менеджмент:

Уверенный опыт в роли Product Owner / Product Manager на IT- или Data/ML-продуктах. Навыки построения пользовательских путей (CJM / User Journeys) и описания сложных технических сценариев использования. Умение работать с бэклогом: сбор требований, декомпозиция, приоритизация (RICE, WSJF или аналоги), написание понятных пользовательских историй. Опыт развития платформенных продуктов и понимание мышления внутренних пользователей-разработчиков (platform engineering mindset).

AI и машинное обучение:

Понимание ландшафта машинного обучения: классический ML, LLM, AI-агенты — их возможности, ограничения и типичные сценарии применения. Понимание жизненного цикла ML-модели от сбора данных до продакшн-мониторинга. Понимание архитектуры AI-агентов. Опыт проектирования и практического применения скиллов — инструментов и функций, которые агент вызывает для выполнения задач.

Будет вашим преимуществом:

Технический бэкграунд — например, вы начинали как Data Scientist, ML-Engineer или Data Engineer, а затем перешли в управление продуктом. Опыт работы в Банке, Финтехе или крупном Enterprise с пониманием специфики работы с данными, комплаенса и требований регуляторов.

Знакомство с концепциями observability и потоковой обработки данных (NRT-пайплайны, стриминг событий), поскольку продукт работает в режиме мониторинга в реальном времени.

Личные качества:

Готовность к высокой неопределённости: вы умеете работать в условиях R&D, где нет готовых рыночных аналогов, и способны превращать гипотезы в работающие продукты. Системное мышление: умение видеть картину целиком — от бизнес-ценности для Банка до архитектуры агентного пайплайна.

Коммуникация: способность говорить на одном языке и с бизнес-заказчиками, и с узкими техническими специалистами (Data Science, DevOps, InfoSec).

Самостоятельность: умение принимать решения в условиях неполной информации, проактивно двигать продукт и нести ответственность за результат.

• Прозрачное вознаграждение: Официальное трудоустройство, конкурентная заработная плата
• Забота о здоровье: Полис ДМС с первого дня работы.
• Финансовая поддержка: Льготные условия по ипотечному кредитованию для сотрудников.
• Непрерывное развитие: Доступ к программам СберУниверситета, внешним образовательным платформам и сотням внутренних курсов для профессионального и личного роста.
• Гибкость и комфорт: Гибридный формат работы. Для тех, кто предпочитает офис, доступны современные пространства с эргономичными рабочими местами, зонами для тишины, коллаборации и отдыха.
• Сильное окружение: Возможность работать бок о бок с одними из лучших инженеров, дата-сайентистов и продуктовых специалистов на рынке.
• Спорт и well-being: Участие в корпоративных спортивных программах для поддержания баланса, энергии и здорового образа жизни.

Наша команда занимается развитием и поддержкой бэковых сценариев и расчетных функций сервиса Сбербанк Онлайн – «Переводы» («Переводы по России» и «Переводы в другую страну»). В нашей работе мы используем современные и передовые технологии и методологии разработки, такие как Agile, SDD.

• проектирование интеграций со внутренними и внешними банковскими системами и платежными шлюзами
• разработка и актуализация спецификаций REST API (OpenAPI/Swagger) и контрактов асинхронного взаимодействия (Kafka, Protobuf/JSON Schema)
• моделирование бизнес-процессов (BPMN, UML Sequence Diagram) с учетом граничных случаев, откатов и компенсационных транзакций
• маппинг данных между внутренними системами и внешними форматами
• ведение проектной документации и сопровождение этапов интеграционного тестирования
• взаимодействие с командами разработки и QA для обеспечения соответствия реализованных решений утвержденным спецификациям.

Требования

• опыт работы в роли системного аналитика в финтехе от 2 лет
• уверенное знание протокола REST (HTTP-методы, коды ответов, принципы идемпотентности) и опыт написания спецификаций в формате OpenAPI
• понимание принципов асинхронного взаимодействия и опыт проектирования контрактов для брокеров сообщений (Kafka)
• навыки построения диаграмм последовательностей (Sequence Diagrams) в PlantUML, Mermaid или аналогах
• понимание основ реляционных баз данных (SQL, принципы нормализации, индексы)
• понимание основ банковского бухгалтерского учета: умение проектировать бухгалтерские проводки и понимание структуры учетных регистров.

Будет плюсом

• знание предметной области международных переводов (SWIFT, валютный контроль, корреспондентские отношения)

• навыки работы в парадигме SDD.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский, 32к1

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается развитием и поддержкой бэковых сценариев и расчетных функций сервиса Сбербанк Онлайн – «Переводы» («Переводы по России» и «Переводы в другую страну»). В нашей работе мы используем современные и передовые технологии и методологии разработки, такие как Agile, SDD.

• разработка микросервисов на Go
• реализация REST-эндпоинтов и обработчиков сообщений Kafka на основе утвержденных контрактов
• обеспечение надежности интеграций: реализация паттернов идемпотентности, механизмов повторных отправок (Retry) и очередей недоставленных сообщений (DLQ)
• написание модульных и интеграционных тестов, поддержка контрактного тестирования
• работа с PostgreSQL (оптимизация запросов, управление транзакциями и блокировками)
• участие в ревью кода с фокусом на соответствие архитектурным решениям и спецификациям.

Требования

• опыт коммерческой разработки на Go от 2 лет
• глубокое понимание принципов построения REST API
• опыт работы с Kafka (понимание consumer groups, гарантий доставки)
• уверенное знание SQL и PostgreSQL (транзакции, уровни изоляции, управление блокировками)
• понимание методологии SDD / API-First, опыт работы с генераторами кода на основе OpenAPI
• навыки написания автоматизированных тестов (JUnit, Testcontainers, мокирование внешних систем).

Будет плюсом

• опыт работы с gRPC / Protobuf

• понимание стандартов информационной безопасности в финтехе (mTLS, шифрование, работа с сертификатами)

• опыт разработки в домене платежей или биллинга.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский, 32к1

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы разрабатываем страховой продукт «Защита на любой случай», комплексное решение включающее в себя страхования финансов, недвижимости и здоровья. Сейчас продукт включает в себя 5 модулей: Сбереги финансы, Защита дома и квартиры, Защита от травм, Защита от серьезных болезней, Защита от клеща.

У каждого нового сотрудника есть ментор, который поможет быстро погрузиться в процессы. У каждой компетенции есть лидер, который готов помочь в любой сложной ситуации.

• Участие в церемониях команды;

• Помощь Product Owner в декомпозиции задач и выявлении MVP;

• Тесное взаимодействия с бизнес-командой «Защита на любой случай», командами СберСтрахования и смежными командами банка;

• Подготовка функциональных требований и технических заданий (описания Feature);

• Проектирование интеграционных потоков и разработка интеграционных спецификаций;

• Участие в функциональном и интеграционном тестировании в качестве эксперта;

• Участие в приемо-сдаточных испытаниях новой функциональности;

• Анализ продуктовых метрик совместно с владельцем продукта;

• Развитие продукта, а не проектная работа;

• Использование в работе подхода SDD (Spec-Driven Development).

• Опыт работы в системной аналитике от 4 лет (уровень – не ниже мидл);

• Опыт проектирования бизнес-процессов и интеграционных процессов;

• Опыт проектирования клиент-сервисных приложений;

• Опыт проектирования API (openApi);

• Знание методов, подходов, протоколов интеграционного взаимодействия между системами (REST/Kafka/MQ/ESB…);

• Знания и опыт использования описания процессов (UML, Use case model и т.п.) технических систем, бизнес процессов;Знание методологии BPMN 2.0;

• Опыт работы с AI для оптимизации рабочего процесса, в т.ч. опыт использования SDD (Spec-Driven Development)

• Опыт внедрения систем уровня Enterprise;

• Опыт архитектурного проектирования новых функциональностей и интеграционных взаимодействий;

• Знание основных страховых и банковских бизнес-процессов и возможности их автоматизации со стороны IT.

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве на метро Кутузовская);

• 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.

Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне.

Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод.

• проводить аналитику и мониторинг работы моделей

• собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering,

• разрабатывать новые ML-модели

• оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines

• подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты.

• получил высшее образование по техническому направлению

• имеешь от года релевантный опыт в ML

• имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез)

• умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL

• владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels)

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

• владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр.

Будет плюсом, если

• тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования и финансов в целом, изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits, читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностям.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

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

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин.

SberData внедряет лучшие практики работы с данными, снижает стоимость хранения данных, повышает скорость получения данных, внедряет AI-технологии. Нашими решениями пользуются свыше 30 тыс человек.

Задачи

• разработка бэкенд микросервисов на Java/Spring
• проектирование схем базы данных
• взаимодействие с аналитиками, бизнес-заказчиками, тестировщиками, архитекторами и другими участниками рабочих групп
• ревью кода.

Мы ожидаем

• отличные знания и опыт работы: Java 17+, Spring Boot (Web, Data/JPA, Security/JWT, Cloud, Validation)
• знание принципов ООП, шаблонов проектирования, понимание микросервисной архитектуры
• знание OpenAPI/Swagger 3, JUnit
• хорошее знание SQL Postgres
• опыт работы: Docker.

Будет плюсом

• опыт написания\модификации задач для Jenkins
• опыт работы с kafka и ей подобными системами
• опыт работы с helm
• опыт работы и настройки Kubernetes/Openshift/Istio
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем

• комфортный современный офис в Москве: БЦ Даниловский форт, 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.

Мы развиваем GigaChat — самый быстрорастущий AI-проект Сбера — и ищем сильного руководителя направления безопасности ИИ. Нашими моделями пользуются миллионы людей, и наша задача делать LLM безопасной — чтобы ее просто так нельзя было уболтать продать ваш Chevrolet за 1 рубль. А ещё, помимо безопасности, наша команда развивает GigaEmbeddings — эмбеддер, который больше года удерживает топ-1 по качеству среди русскоязычных моделей на лидерборде ruMTEB.

Это роль для технического лидера, который возглавит направление: от обучения быстрых guard-моделей и online-RL до систематического редтиминга, аналитики атак на реальном трафике и развития лучших русскоязычных эмбеддеров.

Улучшать модели-защиты

• Обучать компактные и быстрые классификаторы входящих и исходящих сообщений: дистилляция, работа в жёстком бюджете latency, не деградируя качество основной модели.

• Развивать online-RL контур: дообучать защиты и модель на свежих атаках и сигналах с продакшена, сокращая цикл от обнаружения новой атаки до устойчивости к ней.

• Балансировать метрики защит: пропущенные нарушения против ложных срабатываний, и держать оба показателя под контролем на масштабе.

• Выстроить систематический red teaming: ручной и автоматизированный поиск джейлбрейков, prompt injection, обходов защит — перед каждым релизом и постоянно на живых моделях и продакшен-логах.

Улучшать эмбеддеры

• Развивать GigaEmbeddings: подбор и синтез данных, contrastive learning, hard negatives, дистилляция в компактные версии — удерживая топ-1 на ruMTEB.

• Применять эмбеддеры в задачах безопасности: кластеризация атак и поиск аномалий в пользовательских логах, отслеживание эволюции техник обхода.

• Собирать из продакшен-данных датасеты, и целевые тестовые наборы под конкретные кейсы: например, рефразы или ранжирование.

• Быстро отвечать данными на вопрос «почему защиту пробили и что именно сломалось» и превращать разборы инцидентов в улучшения моделей.

• Отличное владение Python и PyTorch, практический опыт обучения моделей — классификаторов и LLM, а не только их использования.

• Опыт с RL-методами дообучения (RLHF/DPO/online-RL) или готовность быстро в них погрузиться на практическом уровне.

• Умение работать с продакшен-данными и обучать классификаторы: вытащить сигнал из логов, собрать датасет, посчитать метрики и понять, где разница значима, а где — шум.• Опыт обучения guard-моделей (Llama Guard и аналоги) или построения модерационных систем под высокой нагрузкой.

• Опыт обучения эмбеддеров или ретриверов и знакомство с бенчмарками MTEB/ruMTEB.

• Опыт автоматизированного red teaming и знакомство с профильной литературой по adversarial robustness.

• Опыт в командах безопасности разработчиков моделей; публикации или open-source вклад в области AI safety.

• Возможность развивать GigaEmbeddings — лучший русскоязычный эмбеддер, больше года удерживающий топ-1 на ruMTEB.

• Команду сильных инженеров и исследователей.

• Возможность совмещать управление направлением с глубокой технической работой.

• Конкурентную компенсацию, премии и расширенный соцпакет.

Команда СберСтрахования в поиске специалиста в области Vulnerability Management.

• Участие в организации, развитии и методическом сопровождении процесса управления уязвимостями.

• Контроль регулярного сканирования ИТ-инфраструктуры: полнота покрытия активов, корректность выполнения задач сканирования, анализ результатов и динамики выявленных уязвимостей.

• Проведение технического триажа выявленных уязвимостей и определение их применимости к конкретным активам.

• Анализ технической информации об уязвимостях: уязвимые/исправленные версии, условия эксплуатации, особенности ОС и ПО, наличие исправлений, backport и иные факторы, влияющие на применимость уязвимости.

• Приоритизация обработки выявленных уязвимостей в соответствии с установленными в организации критериями.

• Анализ и документирование ложно-положительных сработок и случаев неприменимости уязвимостей.

• Подготовка технического обоснования при необходимости применения компенсирующих мер.

• Подготовка регулярной отчётности по процессу управления.

• Актуализация регламента управления уязвимостями, рабочих инструкций и иных документов, относящихся к процессу.

• Высшее или среднее профессиональное техническое образование в области информационных технологий, информационной безопасности либо сопоставимый практический опыт;

• Практический опыт работы в области управления уязвимостями, технического анализа уязвимостей, информационной безопасности и эксплуатации ИТ-инфраструктуры.

• Практический опыт работы со сканерами уязвимостей, например Tenable/Nessus, Qualys, MaxPatrol VM или аналогичными решениями.

• Понимание принципов работы средств сканирования уязвимостей, методов обнаружения и ограничений результатов сканирования, включая причины возникновения false-positive и false-negative.

• Понимание CVE, CVSS, CWE, принципов описания уязвимостей и условий их эксплуатации.

• Умение работать с технической документацией производителей, security advisory, security bulletin, errata, release notes, БДУ ФСТЭК, MITRE CVE, NVD и другими профильными источниками.

• Знание операционных систем Windows и Linux на уровне, достаточном для анализа версий ОС, установленного ПО, пакетов, сервисов, обновлений и исправлений безопасности.

• Знание основ сетевых технологий и принципов функционирования серверной инфраструктуры: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS, SSH, SMB и других распространённых протоколов и сервисов.

• Понимание назначения и основных принципов работы средств защиты информации — FW/NGFW, WAF, IDS/IPS, AV/EDR/XDR, NDR/NTA и других — на уровне, необходимом для оценки условий эксплуатации уязвимости и компенсирующих мер.

• Опыт работы с ITSM или аналогичными системами регистрации и сопровождения заявок.

• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Гибридный формат работы (офис м.Проспект Мира);

• Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

• Скидки на отдых в лучшем в мире курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте.

Новый проект развития АС нацелен на реализацию и развитие комплаенс-контролей для операций на платформе Цифрового Рубля Банка России. На очереди – комплаенс контроль крипто-кошельков и операций с крипто-валютами.

Если хочешь оказаться на переднем крае технологий и изучить изнутри стратегический проект, о котором пишут в новостях, – добро пожаловать!

АС ПКАП Комплаенс является частью корпоративной аналитической платформы Сбера. Основной задачей Системы является автоматизация функций комплаенс Банка в части 115 ФЗ (Предотвращения отмывания доходов и финансирования терроризма или AML).

• разработка, поддержка и актуализация тестовых моделей и сценариев
• подготовка синтетических тестовых наборов данных для функционального и нагрузочного тестирования
• планирование, приемка, участие в разработке и выполнение автоматизированных тестов на Java
• проведение интеграционного, регрессионного и end-to-end тестирования сервисов поставки данных
• локализация дефектов, анализ логов приложений и БД, заведение баг-репортов
• взаимодействие с командой разработки и аналитики по вопросам качества требований и архитектуры.

навыки тест-дизайна, знание теории тестирования, надежности ПО

опыт работы в роли QA от 2 лет

знание языков высокого уровня для разработки автотестов, желательно Java

глубокое владение SQL, желательно PostgreSQL, опыт написания сложных запросов

опыт проектирования тестовой пирамиды и выбора оптимальных инструментов автоматизации

навык работы с системами контроля версий (Git) и инструментами CI/CD (Jenkins)

опыт работы с таск-трекерами (Jira или аналоги) и TMS.

Будет преимуществом:

• практический опыт работы с аналитическими хранилищами данных (АХД) и MPP СУБД (Greenplum, Hadoop)

• практический опыт создания автотестов на Java

• опыт наставничества младших специалистов, проведения код-ревью автотестов или роль Lead/Senior QA

• опыт тестирования производительности (JMeter, Gatling)

• опыт тестирования ETL-процессов (в особенности Informatica PowerCenter или Плюс7 ФормИТ) и построения конвейеров данных.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская

• 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 IT Bootcamp

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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

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).

• 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.

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, 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.

AI-команда управления развития искусственного интеллекта в блоке развития клиентского опыта B2C приглашает Data Scientist или AI-Developer.

Мы занимаемся созданием универсальных AI-ассистентов и внедряем передовые агентские решения. Наша главная задача — полный цикл (e2e) разработки: от проектирования и проведения экспериментов до написания кода, внедрения в продакшн и мониторинга.

Вы станете важной частью команды, которая не просто обучает модели, а доводит интеллектуальные продукты до реального использования, напрямую влияя на качество пользовательского опыта.

• участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн

• проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений

• разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы

• обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта

• интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы

• мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения.

• опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM)

• практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов

• опыт обучения глубоких нейронных сетей

• уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами)

• уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код

• навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения.

будет плюсом:

• понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API

• опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.)

• опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных

• практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги)

• опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes.

• 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.

Новый проект развития АС нацелен на реализацию и развитие комплаенс-контролей для операций на платформе Цифрового Рубля Банка России. На очереди – комплаенс контроль крипто-кошельков и операций с крипто-валютами.

Если хочешь оказаться на переднем крае технологий и изучить изнутри стратегический проект, о котором пишут в новостях, – добро пожаловать!

АС ПКАП Комплаенс является частью корпоративной аналитической платформы Сбера. Основной задачей Системы является автоматизация функций комплаенс Банка в части 115 ФЗ (Предотвращения отмывания доходов и финансирования терроризма или AML).

• разработка механизмов и объектов для хранения данных

• аналитика данных в источниках (исследование, проектирование и разработка модели данных, хранилищ и витрин данных, механизмов поставки из источников данных)

• проектирование и разработка алгоритмов контроля качества данных, сверки данных, мониторинга расхождений

• реализация витрин данных, механизмов распространения данных.

• опыт загрузки и анализа источников данных для Комплаенс

• опыт разработки витрин данных, проектирования алгоритмов обработки данных

• опыт автоматизации расчёта витрин данных и распространения данных

• опыт разработки средств загрузки и преобразования данных

• владение SQL, pgSQL, PL/SQL

• навыки проектирования баз данных, оптимизации запросов к БД

• опыт совместной работы в системе контроля версий (git или аналоги)

• знания в области математической статистики

• умение документировать разработки.

Будет плюсом:

• знание Java, Python

• опыт построения интеграционных решений

• знание MPP СУБД: Greenplum или аналогов, Hadoop или аналогов

• знание ETL-инструментов, в особенности Informatica PowerCenter или ФормИТ

• опыт использования в разработке ИИ-агентов и больших языковых моделей.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская и 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 IT Bootcamp

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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

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

Пример продуктов: ГигаЧат WEB / https://giga.chat

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

• разрабатывать ядро бэкенда, перфоманс тюнинг сервисов и проектирования отказоустойчивых решений, проводить командное кросс-ревью.

• управлять командой разработки backend

• минимум прикладного кода, максимум системного.

• опыт работы на Java 8-21 от 6-х лет (на высоконагруженном коммерческом проекте от 3 лет)

• опыт работы на схожей должности от 2-х лет

• опыт использования Spring Framework (Spring MVC, Spring Security, Spring JDBC, Spring Boot).

• опыт использования ORM Hibernate

• опыт в поиске утечек памяти (анализ Heap Dump)

• опыт ускорения JUnit тестов

• опыт работы партиционирования (секционирования) таблиц

• опыт организации шардирования высоконагруженного сервиса

• опыт и знания распределенных транзакций

• Лучший проект в РФ на основе генеративной языковой модели, талантливые коллеги, эксперты своего дела, готовые помочь и словом, и делом

• Возможность увидеть результаты своей работы, внедрёнными в продукт в кратчайшие сроки

• Своя digital-платформа для развития ключевых IT-компетенций, внутренние и внешние конференции, проф. сообществах Сбера

• Расширенная программа ДМС, пониженные ставки на кредит, ипотеку, скидки от компаний-партнёров

• Атмосфера стартапа, надежность гиганта ИТ индустрии

Мы развиваем платформу для международных платежей и обеспечиваем её бесперебойную работу.

Чем мы занимаемся:

• подключение новых партнёров - организуем интеграции с платёжными провайдерами, банками и другими партнёрами для расширения географии и способов расчётов

• запуск новых продуктов - развиваем и выводим на рынок новые продукты в рамках платформы трансграничных платежей

• автоматизация взаиморасчётов - оптимизируем и автоматизируем процессы сверки и взаиморасчётов с партнёрами, снижая долю ручного труда

• проработка полного цикла взаимодействия - выстраиваем end-to-end процессы: от онбординга партнёра до эксплуатации и поддержки интеграции

• ведение документации - поддерживаем документацию по интеграциям в актуальном состоянии, чтобы она была надёжным источником знаний для команды и партнёров

• постановка задач смежным командам - формулируем требования и ставим задачи смежным системам на доработку и разработку нового функционала, необходимого для развития платформы.

• изучать системные требования

• выполнять функциональное системное и интеграционное тестирование

• анализировать результаты тестирования

• работать с системами баг-трекинга в части заведения и обработки дефектов

• заниматься разработкой функциональных тестов и развитием тестовой модели

• автоматизировать существующие тесты на базе готовых шаблонов.

• опыт тестирования интеграционных систем

• опыт подготовки различных типов документов, относящихся к процессу тестирования

• знаете методики функционального тестирования и имеете опыт разработки тестовых моделей

• опыт работы с системами баг-трекинга

• опыт работы с RestAssued, Сucumer, JUnit

• имеете знания по Java (java core)

Будет плюсом:

• знания по XSD (XML)
• опыт работы со средствами тестирования web-приложений
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт

создания AI-агентов и использования их в работе

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• гибридный формат работы (офис по адресу ул. Уральская, 1литерМ)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы — команда «Развитие продаж в Phygital каналах». Наш фокус — автономные продажи на стыке цифровых и физических каналов взаимодействия с клиентом. Мы создаем и улучшаем сервисные процессы, опираясь на данные и исследования пользовательского опыта.

Мы ищем бизнес-аналитика / CJE, который будет заниматься продуктовыми исследованиями и анализом потребностей пользователей. Это роль для тех, кто хочет не просто координировать процессы, а влиять на продукт: от идеи до измеримого бизнес-результата.

1. Выстраивать коммуникацию с бизнес-заказчиками: собирать требования и переводить их в понятные задачи для команды.

2. Контролировать процесс Delivery: выставлять требования на смежные команды и согласовывать изменения со смежными подразделениями.

3. Проводить клиентские исследования и анализировать потребности пользователей с целью улучшения сервисных процессов.

4. Мониторить продуктовые метрики сервиса, выявлять узкие места, генерировать идеи для роста.

5. Управлять полным циклом проекта: декомпозиция задач, планирование сроков (Roadmap), контроль зависимостей между командами, устранение блокеров.

6. Доводить инициативы от идеи до измеренного бизнес-результата: координировать системных аналитиков, разработчиков, аналитиков и тестировщиков.

7. Запускать и трекать эксперименты: планировать и проводить A/B-тесты.

8. Обеспечивать чистоту эксперимента и корректную интерпретацию результатов совместно с аналитиками.

1. Опыт работы от 2 лет в роли CJE / бизнес-аналитика.

2. Желательно: опыт в банках, страховых компаниях.

3. Понимание специфики процесса продаж в Phygital каналах (автономные продажи).

4. Глубокое понимание продуктового цикла разработки и методологии A/B-тестирования.

5. Навыки проведения A/B-тестов.

6. Знание инструментов: Jira / Confluence, Pixso (Figma) и тд.

7. Навык работы с несколькими кросс-функциональными командами и большим количеством взаимозависимостей.

8. Самостоятельность: умение самому структурировать хаос, собирать план с нуля и двигать участников без микроменеджмента сверху.

9. Проактивность: мы ищем не координатора встреч и статусов, а человека, который чувствует полную ответственность за результат инициативы целиком, заранее видит риски и сам решает зависшие вопросы.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный/офисный формат работы
• 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
• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров
• 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 – новая команда в Блоке «Развитие клиентского опыта B2С, и мы ищем инженера данных, который присоединится к нашей команде и займётся разработкой и поддержкой витрин данных на базе Hadoop. Вам предстоит участвовать в разработке базовых и специальных витрин данных в Едином ПКАП B2C, готовить датасеты для обучения моделей в FeatureStore B2C, разрабатывать витрины данных на Hadoop в ПКАПе команды, реализовывать реплики в КАП Первичные данные.

• проектирование, разработка и сопровождение витрин данных на базе Hadoop

• участие в разработке ETL-процессов для загрузки данных в витрины;

• поддержка и мониторинг работы витрин данных

• взаимодействие с командами разработки и системными/дата-аналитиками по вопросам сбора, обработки и хранения данных;

• разбор инцидентов качества данных, развитие автоматизированных тестов (Data Quality)

• документирование разработанных решений.

• практический опыт в разработке витрин данных, выстраивании ETL-процессов

• уверенное владение SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры/функции, оптимизация производительности), готовность к созданию инструментов для нужд инфраструктуры и разработки;

• опыт работы с Hadoop (HDFS, YARN, Hive) и Spark

• знание Java/Scala и опыт разработки на нём

• опыт разработки на Python

• понимание инструментов и технологий Big Data

• знание принципов построения распределённых систем хранения и обработки данных

• опыт обработки и миграции больших объёмов данным между различными источниками

• опыт работы с системами контроля версий (Git)

• 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.

Будет плюсом:

опыт работы с Kafka

опыт работы с CI/CD инструментами (Jenkins, GitLab CI)

базовые знания Docker и иных технологий контейнеризации

опыт работы с системами Unix (bash).

• 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.

Мы разрабатываем логистические беспилотные воздушные суда для эксплуатации в городской среде. Система создаётся как единый программно-аппаратный комплекс: бортовая сеть DroneCAN, вычислительные средства, камеры, защищённые каналы MIMO MESH и 4G/LTE, а также станция внешнего пилота для управления, отображения телеметрии и видеопотоков.

Наша задача — обеспечить устойчивый, защищённый и отказоустойчивый информационный обмен в условиях плотной застройки, радиопомех, многолучевого распространения и нестабильного покрытия мобильных сетей.

Чем предстоит заниматься:

• разработать архитектуру системы связи СВП–БВС и определить состав бортового и наземного оборудования

• проектировать и внедрять программное обеспечение на Rust и C/C++, включая сервисы приёма и обработки CAN/DroneCAN-данных

• интегрировать и настраивать радиооборудование и камеры для надёжного обмена данными

• обеспечивать шифрованную передачу информации согласно требованиям ПП РФ № 1701

• проводить испытания и диагностику комплекса связи и взаимодействующих компонентов

• координировать разработку внешних разработчиков и интеграторов, формируя задачи и проверяя результаты

• оформлять техническую документацию, инструкции и отчёты о проведённых работах.

• Высшее техническое образование в области радиотехники, телекоммуникаций, электроники, вычислительной техники, информационной безопасности, приборостроения, авиастроения, робототехники или смежного направления

• от 3 лет опыта разработки встраиваемых, телекоммуникационных, робототехнических или беспилотных систем

• знание языков программирования C/C++ и Rust, уверенное владение инструментами для разработки и анализа программного обеспечения

• умение работать с измерительным оборудованием: анализаторами спектра, осциллографами, логическими и CAN-анализаторами

• Понимание принципов организации беспроводных сетей, криптозащиты и обработки видеосигнала.

Будет плюсом:

• опыт разработки систем связи для БВС/БАС и интеграции с ArduPilot или PX4.

• опыт проектирования DSDL-типов и расчёта загрузки DroneCAN.

• владение экосистемой Rust: Cargo, async/await, tokio, serde, cross-compilation, unit/integration testing, FFI/cbindgen и profiling embedded services.

• навыки предварительного тестирования на электромагнитную совместимость и расчета энергетического баланса радиолиний.

• Офисный формат в Сколтехе
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• выгодная ипотека для сотрудников
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа

Мы – команда нагрузочного тестирования трайба SberProfile. Наши системы обрабатывают миллионы транзакций в день и хранят критически важные данные о клиентах, их продуктах и взаимосвязях между ними. Это “золотой источник” информации о клиентах для всех каналов банка: от мобильного приложения до систем кредитного конвейера и антифрода.

Наша миссия — не просто проверить, сколько запросов система выдерживает, а обеспечить, чтобы каждая транзакция, каждый запрос на получение данных о клиенте, информацию о продуктах и их связях, обрабатывались быстро, точно и безупречно, даже в пиковые моменты.

Ищем в команду инженера, который поможет нам предвидеть проблемы с производительностью до того, как о них узнают пользователи, ведь ошибки в наших системах влияют на реальные жизни людей.

• планировать, проектировать и проводить все виды тестирования производительности: тесты поиска максимальной производительности, тестирование стабильности, стресс тестирование для “систем”

• разрабатывать, поддерживать и оптимизировать скрипты и сценарии нагрузочного тестирования

• разрабатывать, поддерживать и оптимизировать заглушки внешних систем

• настраивать и администрировать инфраструктуру для тестирования (стенды, агенты, системы мониторинга)

• анализировать результаты тестов, выявлять узкие места в архитектуре (на уровне приложений, БД)

• взаимодействовать с разработчиками, аналитиками, DevOps и архитекторами

• готовить отчеты о результатах тестирования для технический специалистов и руководителей.

• опыт работы инженером 2 года

• глубокие знания и практический опыт работы с инструментами нагрузочного тестирования: Jmeter

• опыт настройки систем мониторинга и анализ метрик: Grafana, Prometheus, Victoria Metrics

• понимание принципов работы веб-технологий: HTTP/HTTPS, REST API, gRPC

• понимание принципов работы Kafka

• опыт разработки заглушек/эмуляторов внешних систем на SpringBoot

• умение работать с SQL для проверки целостности данных и анализа работы БД

• базовое понимание принципов CI/CD (Jenkins, GitLab CI и. тд).

• 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.

Мы ищем целеустремленного и амбициозного Middle Data Scientist, который готов развиваться в области построения AI-агентов, LLM-приложений, ML-моделей и Финансов.

Мы отвечаем за задачи по AI-трансформации, связанные с Блоком Финансы. Задачи покрывают различные бизнес-процессы: ценообразование на портфельном и индивидуальном уровне, установление единых трансфертных ставок банка, бизнес-планирование и др.

Основная задача - создание и развитие AI-агентов и сервисов на базе LLM, направленных на автоматизацию и ускорение принятия решений в банковских процессах.

• разработка LLM агентов

• создание логики работы и взаимодействия агентов

• дообучение NLP моделей

• создание RAG систем

• вывод и сопровождение моделей

• написание API для выводимых моделей.

• знания в области математики, data science

• владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc)

• знание SQL, spark

• приветствуется опыт работы с git, docker

• опыт работы с NLP пайплайнами.

• 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.

В команду прикладного ит-сопровождения требуется инженер.

В задачи будет входить

·        Настройка системного и прикладного ПО в рамках развертывания инфраструктуры, закрытия рисков, установки обновлений, оптимизации производительности, а также включая исследования по настройке ПО, ранее не используемого в техстеке автоматизированной системы.

·        Мониторинг АС, решение инцидентов.

·        Руководство работами инфраструктурных системных администраторов по настройке серверов и баз данных.

·        Учет и управление объектами администрирования: серверы, базы данных, учётные записи, сертификаты, интеграции.

• Управление объектами администрирования (БД, схемы, технологические учетные записи, интеграционные взаимодействия)

• Управление работами по настройке ПО: запрос ресурсов, технологического окна, оценка рисков проведения работ, проверка результатов выполнения работ

• Настройка систем мониторинга

• Настройка систем резервирования

• Установка обновлений

• Подготовка отчетов по состоянию объектов администрирования (перечни пользователи, доступа, утилизация оборудования)

• Дежурство

• Работы в ИТ-сопровождении от 3 лет

• Системный взгляд / структурная логика

• Сопровождение и оптимизация реляционных СУБД (postrgesql, clickhouse, mysql, greenplum)

• Сопровождения Linux на продвинутом уровне, умение решать типовые задачи: управление пользователями и схемами авторизации, запуск задач по расписанию, proxy, развертывание WEB-сервера, организация мониторинга серверов.

Дополнительным плюсом будет:

• Знакомство с техстеком: Kubernetes (Openshift), Node.js, Golang, Kafka

• Опыт проектирования систем

• Опыт работы с большими автоматизированными системами> 1000 ядер CPU

• DEVOPS

• Опыт работы с техстеком hadoop

• комфортный современный офис г. Нижний Новгород

• 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.