Работа в Сбере: вакансии IT и digital

Приглашаем лидера в области данных и аналитики, который возглавит стратегическое развитие data-направления и станет ключевым партнёром бизнеса в принятии решений на основе данных.

Вы будете отвечать за формирование и реализацию стратегии работы с данными, развитие архитектуры и продуктов аналитики, а также за управление командой профессионалов в составе ИТ-ландшафта Фонда.

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!

• Разработка и реализация стратегии НПФ в области данных и аналитики;

• Развитие и оптимизация архитектуры данных в составе ИТ ландшафта НФП и Экосистемы Сбер;

• Обеспечение доступности, качества, безопасности и интерпретируемости данных для бизнес-пользователей;

• Обеспечение скорости, качестве и безопасности поставок данных, управление DTA;

• Управление командой 12 человек (КХД, Аналитики данных, BI), подрядчиками, бюджетом подразделения;

• Руководство созданием и развитием ключевых продуктов: системы бизнес-аналитики (BI), корпоративного хранилища данных (DWH), Единого профиля клиента;

• Разработка и утверждение стандартов качества данных (Data Quality) и метрик их отслеживания;

• Внедрение лучших практик и методологий в области анализа данных.

• Глубокое понимание современных методов анализа данных, статистики, машинного обучения и AI;

• Знание технологического стека: базы данных (MSSQL, Postgres, GreenPlum), BI-инструменты, способы построения КХД и организации поставок данных, Data Lineage, каталог данных, Data Quality. Не должен сам писать код или сопровождать АС, но должен глубоко понимать возможности и ограничения, уметь поставить задачу, привлекать экспертов с нужными компетенциями, выстраивать процесс сопровождения и развития АС;

• Опыт управления жизненным циклом data-продуктов;

• Стратегическое мышление: способность видеть картину в целом и превращать данные в стратегические рекомендации;

• Бизнес-акцент: понимание бизнес-модели, метрик и процессов компании. Умение говорить на языке бизнеса, а не только данных;

• Управление стейкхолдерами: умение работать с различными подразделениями фонда, банка и экосистемы (маркетинг, продажи, финансы, стратеги), выявлять их потребности и строить долгосрочные партнёрские отношения.

• Гибридный формат работы (современный офис м.Шаболовская);

• Льготные ипотечные 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 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.

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

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

Что предстоит делать:

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

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

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

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

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

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

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

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

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

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

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

• Автоматизация процессов управления конфигурациями

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

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

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

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

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

• Готовность к офисному форматы работы;

• Знания сетевых технологий, протоколов;

• Знания операционных систем Linux семейства RHEL;

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

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

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

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

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

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

• Опыт работы с Jira и подобными инструментами.

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

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;

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

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

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

Задачи

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

Требования

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

Мы предлагаем

• комфортный современный офис:г Москва, наб.Новоданиловская 10 (БЦ Даниловский Форт, ДФ), рядом с М.Тульская, Верхние котлы
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В команду Сервисов Мониторинга корпоративных клиентов открыта вакансия Data Scientist/ML engineer. В команде вам предстоит работать над разработкой и внедрением AI-агентов в системы мониторинга. Основное направление команды – это ранняя диагностики проблемности корпоративных клиентов и автоматизация десятков бизнес-процессов мониторинга. Мы работаем на фронтире технологий и делаем решения без участия человека.

• разработка модулей модели early warning system для сегментов ФЖН и ФКН

• разработка агента Action plan

• разработка моделей новостног омониторинга

• разработка агента по мониторингу условий договоров.

• опыт работы в аналогичной должности от 3-х лет

• понимание области NLP (SOTA архитектур моделей, LLM, фреймворки для разработки агентов)

• стек: Python/PostgreSql/Spark

• понимание основных принципов и алгоритмов классического ML

• опыт перевода бизнес-задач в термины ML

• навыки написания продакшн-кода на Python

• высокая автономность в рабочих задачах.

Будет плюсом

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

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

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда управления ИТ-инфраструктурой ищет сотрудника, который усилит нашу команду системных администраторов в части использования Astra Linux и LDAP каталога на его основе.

• Администрирование, мониторинг, настройка и оптимизация Linux-серверов (Астра Линукс);

• Настройка, контроль, и сопровождение процедур автоматического обновления ОС Linux и системного программного обеспечения;

• Поиск узких мест и оптимизация архитектуры информационных систем;

• Автоматизация регламентных задач и управления доступом в части эксплуатации Linux-серверов;

• Развитие и эксплуатация домена на базе ALD Pro с применением RBAC/HBAC;

• Разработка и применения групповых политик (GPO).Настройка и проведение миграции на ALD Pro.

• Экспертные знания операционных систем семейства Linux Debian. Реальный опыт работы с Астра Линукс (ALSE 1.7.7 и 1.8.3 и выше);

• Опыт работы и знание базовых инфраструктурных служб и протоклов: DNS, DHCP, Kerberos, LDAP/LDAPS, SSL/TLS и т.д;

• Опыт эксплуатации системы управления конфигурациями (Ansible, Semaphore) и написания плейбуков к ним;

• Глубокое понимание принципов работы доменных служб: Active Directory и/или FreeIPA;

• Опыт разработки и применения групповых политик (GPO). Знание и опыт применения RBAC/HBAC;

• Опыт автоматизации задач (Python, Ansible, PowerShell, Salt Stack);

• Базовые знания принципов работы компьютерных сетей - стек TCP/IP, VPN;

• Базовые знания системы мониторинга Zabbix, Grafana, Prometheus;

• Навыки работы с сертификатами безопасности (выпуск\установка), понимание протоколов SSL/TLS;

• Умение оформлять и передавать коллегам накопленный опыт и знания, полученные в ходе выполнения рабочих задач;

• Знание основ информационной безопасности;

• Профильное техническое образование по ИТ-специальности;

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

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

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Бесплатная подписка СберПрайм +;

• 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 квалификаци.

Данные — главный рычаг качества фронтирной модели. Станьте тем, кто его держит

GigaChat обучает одна из крупнейших ML-команд страны. Мы знаем то же, что знают OpenAI и Anthropic: качество следующей версии модели определяют претрейн-данные. Поэтому мы ищем не «инженера по датасетам», а исследователя, который будет владеть данными как рычагом роста модели — от стратегии сбора до измеримого прироста на бенчмарках.

Контур влияния короткий и прямой: ваша гипотеза → эксперимент → обучающий прогон → прирост метрик модели, которой пользуются миллионы людей.

Чем предстоит заниматься

• Вести программу экспериментов с данными.
• Планировать, запускать и анализировать ablation-эксперименты: сравнивать версии смеси данных, фильтров и порядка обучения при фиксированном вычислительном бюджете. Вы автор эксперимента, а не исполнитель.
• Оптимизировать смесь и порядок использования данных.
• Отвечать на главный вопрос претрейна: какие данные, в какой пропорции и в каком порядке должна видеть модель. Применять интуицию scaling laws к распределению токенов.
• Измерять качество данных.
• Превращать расплывчатые «хорошие данные» в конкретные измеримые сигналы: классификаторы для отбора документов, насыщенных рассуждениями, кодом и знаниями.
• Курировать корпус на масштабе триллионов токенов.
• Проводить точную и fuzzy-дедупликацию, фильтрацию, очистку от утечек бенчмарков, html2text.
• Собирать данные для agentic-pretrain.
• Проводить поиск, сбор и генерацию траекторий использования инструментов, многошаговых рассуждений и взаимодействия со средой — чтобы агентные способности закладывались в модель уже на этапе претрейна, а не только в пост-обучении.
• Создавать рецепты подготовки синтетических данных.
• Генерировать синтетику под дефицитные способности модели (длинный контекст, рассуждения, код) — с количественной проверкой через эксперименты.
• Замыкать петлю: «данные → обучение → оценка».
• Развивать контур бенчмарков и сетапов экспериментов для измерений, чтобы каждое изменение данных имело измеримый ответ.

Кого мы ищем

• Нам нужны сильные исследователи, а не исполнители. Главное — умение самостоятельно задавать правильные вопросы, проектировать эксперименты и доводить гипотезы до измеримого результата.
• Опыт именно с LLM не обязателен, если у вас сильная экспериментальная практика в любой области ML — компьютерное зрение, рекомендательные системы, классический ML, наука — специфике больших языковых моделей мы научим.
• Сильные основы ML и статистики, культура контролируемого эксперимента: гипотеза → дизайн → измерение → вывод.
• Уверенный Python и опыт обучения моделей на PyTorch или аналогах.
• Самостоятельность в исследованиях: умение вести направление от вопроса до результата, а не ждать постановки задачи.
• Понимание цикла обучения LLM хотя бы на уровне теории: токенизация, scaling laws, влияние состава данных на качество.
• Знакомство с распределённой обработкой данных (Spark, Dask, Airflow, Kubernetes) и открытыми data-проектами (FineWeb, OLMo, Dolma) — как минимум представление о том, как это устроено.

Не обязательно закрывать все вышеперечисленные пункты. Если вы сильный экспериментатор и хотите дорасти до владения всем циклом данных фронтирной модели — давайте поговорим.

Что мы даём — и почему это редкость на рынке

• Вычислительные ресурсы под ваши эксперименты.
• Один из крупнейших GPU-кластеров в стране.
• ablation-эксперименты — это обучающие прогоны, и вы сможете запускать их регулярно, а не «раз в квартал, если повезёт».
• Претрейн с нуля, а не дообучение чужих весов.
• Мы обучаем собственную модель с первого токена — это значит, что ваши решения по данным определяют фундамент модели, а не косметику поверх чужого претрейна. Сейчас мы учим модели размером 400–700B параметров, и у нас есть амбиции выйти на масштаб 1.5–2T.
• Опенсорс и мировая планка. Мы выкладываем модели в открытый доступ, и наша цель — достичь мирового уровня среди опенсорс-моделей. Ваша работа будет видна всему сообществу и будет сравниваться с лучшими открытыми моделями мира.
• Полная ориентация на результат.
• Минимум бюрократии, максимум ответственности и свободы. Работу меряем не количеством задач, а приростом модели на бенчмарках при том же бюджете. Подтверждённая гипотеза попадает в обучение следующей модели.
• Развитая инфраструктура.
• Зрелый стек для работы с данными и экспериментами: S3, YTsaurus, Airflow, DataLens, GitLab CI, wandb.
• Вы приходите не строить платформу с нуля, а исследовать — пайплайны, оркестрация, трекинг экспериментов и визуализация уже работают.

Эта вакансия — участник пилота по использованию AI.

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.

Попробуйте — и вы станете одним из первых, кто познакомится с ГигаРекрутером Сбера!

Мы в GigaChat делаем core-технологию генеративной языковой модели: она пишет тексты, генерирует изображения, пишет код, отвечает на вопросы и ведёт диалоги.

Прошлой осенью мы выпустили сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 (метрики — в статье на Habr). Зимой выложили в открытый доступ одну из наших MoE-моделей. И на этом не остановились — двигаемся дальше!

Сейчас у нас фокус в нескольких направлениях:

Исследования и эксперименты.

• Стабилизация и развитие архитектур (новые виды attention, улучшение тестового стенда изменений).
• Методы улучшения обучения (оптимизация, лоссы и режимы вроде FIM/MTP, балансировка MoE).
• Скейлинг-законы (для гиперпараметров, качества и стоимости).
• Постоянный разбор свежих статей и идей индустрии.

Инфраструктура и параллельные тренировки.

• 5-D параллелизм, ускорение мультимодальных и гигантских MoE-моделей на больших кластерах.

Фреймворк распределённого обучения.

• Разработка GigaFSDP, эксперименты с FP8/mixed-precision, устойчивость и эффективность обучения на больших масштабах.

Низкоуровневые оптимизации.

• Оптимизация операций на уровне CUDA/Triton ядер, улучшение производительности NCCL, профилирование и устранение узких мест.

Качество и метрики.

• Развитие оценки GigaChat: от международных олимпиадных задач до метрик, специфичных для русского языка.

Ищем NLP Engineer, с которым будем делать GigaChat умнее. Для экспериментов у нас — кластер с большим числом A100/H100.

Обязанности

• Доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше.
• Придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш.
• Помогать решать задачи внутренних клиентов Сбера — с прицелом на внешних пользователей.
• Следить за индустрией: читать статьи, быстро проверять гипотезы, делиться результатами.

Требования

• Уверенный Python и PyTorch.
• База по алгоритмам и математике (линейная алгебра, оптимизация, вероятности).
• Опыт обучения DL-моделей: от «просто моделей» до больших.
• Теоретическое понимание алгоритмов распределенного обучения.
• Представление о текущем ландшафте LLM и трендах.

Плюсом будет:

• Опыт с распределённым обучением (DDP/FSDP/параллелизмы), CUDA/NCCL/профилирование, MoE/FP8, мультимодальные модели, построение метрик качества.

Даже если у тебя нет опыта с LLM, но ты много занимался NLP исследованиями или инженерными оптимизациями — не стесняйся откликнуться!

Условия

• Удалённо по России.
• Возможность оформления в аккредитованную IT-компанию.
• Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
• Регулярный пересмотр зарплат.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 программ СберУниверситета для роста.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
• Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
• СберПрайм+ и скидки у партнёров.
• Бонус за рекомендации в команду.

Система SberBPM — продукт, который позволяет сформировать комплексное понимание и управлять жизненным циклом клиентских путей и процессов. Система консолидирует всю информацию по клиентским путям и процессам в одном месте (реестры, владение, регламентация, метрики, применение ИИ в процессах) и предоставляет широкий набор инструментов и сервисов для управления, редизайна и мониторинга эффективности клиентских путей и процессов с целью их непрерывного совершенствования.

Обязанности

• разрабатывать AI-агентов от идеи до вывода в продакшн (сбор и поиск данных, предобработка, разработка архитектуры AI-агента, создание PoC, проведение демо, доработка MVP, создание микросервиса, деплой и вывод в ПРОМ).
• совершенствовать уже существующих и разрабатывать новых AI-агентов для анализа эффективности исполнения процессов в Банке, а также генерировать инсайты на базе мониторинга исполнения процессов и обратной связи из различных источников.
• участвовать в опромышливании создаваемых AI-агентов.
• решать классические NLP-задачи (занимаемся семантическим поиском, кластеризацией, классификацией, саммаризацией, перефразированием и т. д.).
• взаимодействовать с бизнес-заказчиком для определения требований и постановки задач.
• обучать и адаптировать LLM для решения задач внутри продукта (SFT, prompt-tuning, RAG).

Требования

• опыт работы на позиции Data Scientist от 3-х лет.
• профильное образование (прикладная математика, компьютерные науки, теоретическая и прикладная лингвистика).
• уверенное владение Python.
• глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверхточные, рекуррентные), трансформеры).
• опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuning, prompt-tuning, SFT).
• владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy, matplotlib, seaborn).
• опыт работы с ML/NLP-фреймворками и библиотеками (Scikit-learn, PyTorch, transformers, LangChain, LangGraph, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp).
• опыт работы с bash/git.
• оставаться up-to-date с новейшими разработками в области NLP и LLM.
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах; навыки создания и использования AI-агентов.
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• офисный формат работы (на время испытательного срока) и гибридный формат работы после испытательного срока.
• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление — развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.

Кого мы ищем:

Senior-специалиста, который сможет взять на себя контроль работы 3-х DS на низком уровне, а также задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше :)

Обязанности

Основные задачи:

• Контроль работы 3-х DS-специалистов по текущему backlog-у команды.
• Экспертная DS-поддержка команды по разработке моделей.
• Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.

Требования

• Хорошую аналитическую и математическую подготовку.
• Глубокое понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений.
• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning).
• На короткой ноге с BERT-like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить).
• Знание классического ML и традиционного стека (PyTorch, NumPy, pandas, scikit-learn, библиотеки визуализации и т.д.).
• Софт-навыки и менторинг участников команды.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
• гибрид.
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• расширенный ДМС + страхование для семьи.
• ипотека для сотрудников выгоднее до -1/3 от текущей процентной ставки.
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Коротко о компании

Лидер доменов отвечает за запуск и масштабирование ИИ-сценариев и комплексных решений в разных сферах жизни человека (финансы, путешествия, здоровье, образование, карьера и др.). Это роль руководителя портфеля инициатив: под его управлением находятся несколько доменных направлений, каждое из которых по масштабу сопоставимо с отдельным бизнесом. Он отвечает за результат — пользователей, экономику и качество.

Задачи

• руководить развитием продуктов/сценариев: от идеи и прототипа до MVP, масштабирования и финансового эффекта.
• проектирование сценариев для GigaChat, web/mobile и мультимодальных UI.
• декомпозиция сложных задач в шаги, агентов и функции.
• проведение анализа рынка и конкурентов, формирование предложений по улучшению продукта.
• управлять портфелем доменов и их приоритетами.
• руководить лидерами инициатив и их командами.
• отвечать за запуск новых решений и их вывод в масштаб.
• обеспечивать единый стандарт качества продуктов и сценариев.
• работать на стыке продукта и технологий: формулировать требования к интеграциям и инструментам, учитывать ограничения ИИ, обеспечивать стабильность и предсказуемость решений.
• принимать решения о развитии, перераспределении ресурсов и закрытии инициатив.

Требования

• действующий опыт создания новых продуктов/сервисов (B2C, B2B и т.д.): необходимы конкретные кейсы с отражением масштаба и результата (опыт работы в стартапе в роли РО/СРО/Фаундера для нас критичен).
• высшее образование в области экономики, информатики, математики или смежных дисциплин.
• опыт в роли Product Owner/Chief Product Owner (PO/CPO+) и выше — от 3-х лет.
• опыт создания решений с использованием ИИ.
• наличие компетенции в исследованиях (discovery), проектировании пользовательского опыта и понимании концепций customer journey.
• ориентация на результат, развитый product vision (в том числе навыки межотраслевого анализа и умение выявлять скрытые связи и зависимости).
• владение современными методами проектирования и анализа user journey.
• понимание LLM-поведения: reasoning, intents, контекст.
• умение формулировать сложные вещи простым языком.
• готовность работать в высокой неопределённости и темпе.
• опыт работы с искусственным интеллектом и технологиями машинного обучения.
• автономность, лидерство, страсть к инновациям и высокая самоорганизация.

Условия и бенефиты

• уникальный опыт в новом проекте.
• стабильная работа в самом крутом и большом банке страны.
• прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата.
• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• широкие возможности по обучению за счет компании.
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.

Наша команда работает над созданием аналитической платформы для управления эффективностью организации. Данное решение позволит формировать стратегию и ставить цели, планировать, прогнозировать и контролировать исполнение планов, рассчитывать премии сотрудников.

Решение предназначено для более 10 тысяч пользователей, содержит сотни сервисов и десятки терабайт данных. Мы разрабатываем ядро аналитической платформы – общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты для аналитиков в части реализации бизнес-логики.

Целевой технологический стек: React, Java, Python, JavaScript, ClickHouse, GreenPlum, Spark, PostgreSQL, k8s, Apache SuperSet, а также ряд собственных готовых решений Сбера.

Задачи:

• брать на себя ответственность за:

- достижение бизнес и ИТ целей продукта

- технологическую составляющую продукта и его развитие

- техническое состояние, надежность и стабильность работы систем

• разработка и исполнение ИТ стратегии развития продукта
• повышение эффективности процессов разработки, тестирования, внедрения и сопровождения
• прототипирование решений и подходов
• планирование и контроль достижения целей
• выстраивание взаимодействия с кросс-командами, выявление и устранение проектных и кросс-проектных ИТ рисков
• коммуникация с командами и формирование видения целевой архитектуры
• cинхронизация команд в части подходов, видения и стандартов проектирования и разработки
• выявление ИТ рисков и организация мероприятий по их митигации
• управление техническим долгом
• подбор, развитие компетенции сотрудников, управление их мотивацией и карьерными треками.

Мы ожидаем:

• опыт разработки или внедрения ПО от 3х лет в роли архитектора или руководителя команды в условиях взаимодействия с несколькими смежными командами
• опыт работы с классическими BI-системами (Tableau, QlikView, SAP BW, Hyperion, Cognos) или open-source решениями (Superset) или российскими BI-решениями
• опыт проектирования, построения и внедрения информационно-аналитических систем, ETL, DWH и BI решений
• опыт руководства командой от 10 чел
• глубокое понимание архитектуры корпоративных приложений, архитектурных паттернов и концепций
• глубокое понимание принципов работы современных информационных систем на всех уровнях: Front End, сервера приложений, базы данных, средства виртуализации, инфраструктура, безопасность, взаимодействие компонентов и сервисов
• понимание принципов производственного процесса выпуска ПО (CI/CD)
• понимание принципов построения микросервисной архитектуры, механизмов обеспечения надежности и повышения производительности ИТ-решений

Будет плюсом:

• опыт разработки систем бюджетирования, планирования или бизнес-анализа.

Мы предлагаем:

• конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
• масштабные и интересные задачи в agile команде
• ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
• дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм
• обучение и тренинги
• профессиональный и позитивный коллектив.

Команда штаба Блока «Управление благосостоянием» в поисках инициативного и внимательного к деталям аналитика, умеющего презентовать результаты своего анализа разным аудиториям.

• Разработкой аналитической отчетности по продуктам благосостояния (инвестиции, брокерское обслуживание)

• Поиском точек роста и генерацией гипотез по улучшению продукта

• Проработкой дизайна A/B-тестов и интерпретацией их результатов

• Развитием дашбордов, позволяющих отвечать на вопросы о том, что происходит с продуктом

• Проведением ad-hoc анализа данных о поведении клиентов

• Взаимодействием с бизнес-заказчиком: уточнением и корректировкой бизнес-требований, участие в проверках гипотез

• Участие в мероприятиях, связанных с доработкой источников данных

• Имеешь опыт работы продуктовым аналитиком или аналитиком данных не менее 2 лет

• Знание предметной области по инвестициям/брокерскому обслуживанию (знание продуктов, их особенностей)

• Отлично знаешь SQL. Это основной рабочий инструмент аналитика, поэтому на собеседовании мы в первую очередь проверяем навыки написания SQL-запросов

• Хорошо знаешь Excel

• Имеешь опыт проведения A/B-тестов и владеешь теоретической базой для их проведения: знаешь математическую статистику и теорию вероятностей

• Интересуешься современными практиками визуализации данных

• Знаком с процессом код-ревью

• Современный IT-офис вблизи Москвы-Сити с фитнес-залом.

• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования.

• Бесплатная подписка СберПрайм+.

• Скидки на продукты компаний-партнеров.

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.

• Корпоративная пенсионная программа.

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

• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих вузов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Команда SberAds занимается созданием предиктивных моделей и высоконагруженных сервисов для показа рекламы в интернете. Наши модели участвуют в реальных аукционах, влияя на то, какая реклама отображается пользователю. Это позволяет нам улучшать качество рекламы, повышать удовлетворённость рекламодателей и увеличивать эффективность платформы.

Чем предстоит заниматься:

• создавать и совершенствовать модели для различных этапов процесса показа рекламы
• выполнять полный цикл DS/ML-задач
• развивать компетенции DS
• выступать заказчиками удобной и быстрой платформы для работы DS/ML-инженеров.

Примеры задач:

• разработка эмбеддинг-моделей на основе описаний рекламных объявлений
• внедрение новых признаков в модели прогнозирования конверсий
• обучение моделей для предсказания ставок в аукционах
• проведение экспериментов с оффлайн- и онлайн-признаками в моделях
• доставка признаков до сервисов на Go (при необходимости помощь коллег).

Мы ждём что ты:

• имеешь глубокие знания классических методов машинного обучения и глубокого обучения
• обладаешь опытом применения промышленных решений RecSys
• способен самостоятельно разрабатывать и сопровождать модели от постановки задачи до эксплуатации
• уверенно владеешь Python и PySpark, имеешь опыт промышленной разработки кода
• понимаешь принципы распределённой обработки данных
• можешь принимать обоснованные решения на основе анализа данных и чётко аргументировать свои выводы
• умеешь решать сложные задачи, разбивая их на подзадачи и контролируя выполнение.

Будет плюсом:

• наличие опыта в задачах ранжирования, поиска или рекламы
• владение языком программирования Go.

Что мы предлагаем:

• удобный современный офис в Москве (Оружейный переулок, дом 41),
• возможность работать по гибридному графику
• оборудованный корпоративный спортзал и зоны отдыха
• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета для личного и карьерного роста
• расширенную программу добровольного медицинского страхования, льготы на страховки для членов семьи и участие в корпоративной пенсионной программе
• скидку на ипотеку размером в треть ключевой ставки Центробанка России
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• бонус за рекомендации друзей для присоединения к команде Сбера.

Команда Департамента учета и отчетности приглашает на работу бизнес-аналитика для внедрения в обязательную отчетность информации по продуктам, связанным с криптовалютами.

Чем предстоит заниматься:

• формализацией требований к данным: определение состава атрибутов для идентификации транзакций и их источников
• написанием детального бизнес обоснования: бизнес-правил, логики процессов, описание пользовательского сценария, критериев приемки для команд разработки и тестирования
• постановкой функциональных/нефункциональных требований на источники и к витринам данных
• разработкой требований к сервисам контроля качества данных
• взаимодействием с разработчиками и заказчиками отчетных форм,
• участием в тестировании: проверка алгоритмов агрегации данных, участие в UAT вместе с заказчиком, проведение валидации расчетов и т.д.

Мы ждем, что вы:

• имеете высшее техническое или экономическое образование
• имеете опыт работы бизнес-аналитиком в банках, крупных брокерах или платежных системах от 3 лет
• отлично знаете операции на финансовых рынках (ценные бумаги, облигации, ПИФы, ЦФА, доверительное управление и т.д.)
• умеете работать с данными, регуляторными ограничениями и специфической финансовой логикой
• отлично знаете процесс и имеете опыт подготовки управленческой и/или обязательной отчетности по инструментами финансовых рынков
• умеете получать доступ к витринам данных и делать выборки через SQL, продвинутый уровень Excel
• владеете инструментами моделирования (Draw.io, Visio, ArchiMate/BPMN) и спецификаций (Confluence, Jira)
• будет плюсом: навык написания детального технического задания.

Что мы предлагаем:

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

Мы разрабатываем сквозную автоматизации для коллег.

Суть решения: Мы переводим весь ручной процесс (сбор данных → моделирование → выпуск отчетов) в единый цифровой конвейер.

Что берем на себя:

• Анализ рынков — интеграция и очистка внешних/внутренних данных.

• Модели — платформа для построения и версионирования прогнозных сценариев.

• Выпуск — автоматическая генерация итоговых отчетов и материалов по шаблонам.

• Распространение — централизованная публикация готовых кортежей (наборов) индикаторов и показателей с единым реестром метрик.

• решение задач на бэкэнд

• участие в выработке архитектурных решений

• внедрение сценариев с LLM

• разработка с применением агентов и SDD

• опыт работы в роли разработчика от 3 лет (без разрыва трудового стажа) с использованием Java 11+ и SpringBoot и участии в 3-х и более проектах

• опыт работы в команде состоящей минимум из 2-х Java разработчиков

• Тех. стек: Spring(Core, Web, Data), SQL, REST, Apache Kafka, Maven, Gradle, Git, Junit, Mockito

Дополнительным плюсом будет:

• OpenApi, Liquibase, Jenkins, Docker, Openshift/Kubernetes

• Опыт разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira

• опыт работы в гибких методологиях (Agile, Scrum) разработки

• опыт работы в Сбер за последние 2 года

• комфортный современный офис Москва, Кутузовская 32

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников

• подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Наша команда занимается поддержкой работы собственной CRM системы, предоставляющей важные сервисы внутренним сотрудникам для работы с клиентами и организации продаж для крупнейшего, крупного и среднего бизнеса.

Чем ты будешь заниматься:

• организацией и проведением внедрений автоматизированных систем
• администрированием критических банковских систем
• решением инцидентов
• настройкой автоматизации
• планированием мощностей
• участием в проведении приемо-сдаточных испытаний
• устранением причин аварий или нештатной работы автоматизированных систем.

Мы ожидаем, что ты:

• опыт работы с Kubernetes, Nginx от 1 года: проксирование, редиректы, настройка под статику и web-интерфейс
• опыт сопровождения/администрирования приложений в контейнерах
• опыт с сертификатами безопасности (выпуск, проверка, замена), знание принципов mTLS, SSL
• знание принципов микросервисной архитектуры.

Будет плюсом:

• умение работать с Git, Jira, Сonfluence
• опыт работы с Jenkins на уровне пользователя
• опыт администрирования Linux: умение писать скрипты bash, знание основных команд OS
• опыт работы с OpenShift, Apache Ignite
• знание стеков и платформ обработки данных: Istio ServiceMesh
• владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации.

Работа в Сбере – это:

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

Наша команда работает над созданием аналитической платформы для управления эффективностью организации. Данное решение позволит формировать стратегию и ставить цели, планировать, прогнозировать и контролировать исполнение планов, рассчитывать премии сотрудников.

Решение вмещает в себя более 10 тысяч пользователей, сотни сервисов и десятки терабайт данных. Мы разрабатываем ядро аналитической платформы – общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты для аналитиков в части реализации бизнес-логики.

Задачи:

• техническое лидерство по компетенции DWH – определение единых правил и подходов к разработке
• проектирование DWH, как в части классических функций, так и в части вспомогательных функций для сервисов ядра платформы
• определение производственного процесса в части DWH разработки, подходов к DevOps, тестированию и т.д.

Мы ожидаем:

• опыт построения DWH на базе массово-параллельной архитектуры (MPP) от 3 лет (от 3 проектов в роли не ниже разработчика, от 2 в роли архитектора)
• опыт работы с большими объемами данных в PosgreSQL и Greenplum
• понимание особенностей и возможностей PostgreSQL / Greenplum / Hadoop / Clickhouse
• опыт работы с большими количеством стейкхолдеров
• опыт организации работы команды разработчиков, формирования подходов к разработке больших решений, code-review

Будет плюсом:

• опыт разработки и оптимизации сложной обработки значительных объемов данных в СУБД
• опыт DBA Greenplum /Hadoop, понимание настроек, организации кластеров
• опыт проектирования и разработки надежных управляемых ETL/ELT потоков со сложными преобразованиями
• опыт проектирования и разработки решений с OLAP задачами

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальную и годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальная система обучения Сбера для профессионального развития
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.

.

Мы, команда ОСИПец (инструменты судебного и исполнительного производства), входим в состав юниона «Физические каналы», трайб «Антикризисные решения и продукты оздоровления активов».

Наш продукт – система уникальных сервисов интеграционного взаимодействия внутри Банка, а также сервисов с внешними контрагентами. Система управления портфелем на этапе судебное и исполнительное производство – Task-manager СИП АС Калита.

Вам предстоит:

• на ежедневной основе контролировать работоспособность функционала, путём анализа отчетности
• на ежедневной основе осуществлять поддержку пользователей в режиме Online
• проводить пользовательское тестирование функционала
• формировать бизнес-требований по фичам (новому функционалу)
• рисовать блок-схемы по бизнес-процессу в Aris, MS Visio
• готовить текстовое описание бизнес-процесса (AS IS & TO BE)
• запускать пилоты и А\В-тесты

Мы ожидаем, что Вы:

• имеете высшее образование
• имеете опыт работы в аналогичной роли от 3х лет
• обладаете знаниями о взыскании в целом и в исполнительном производстве в особенности
• умеете строить блок-схемы\диаграммы процесса (BPMN)
• умеете строить воронки по продажам\взысканию
• разбираетесь в метрическом целеполагании

Что мы предлагаем:

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

Мы строим внутреннюю платформу общих сервисов, которая станет фундаментом для продуктов GigaCode, GigaStudio и GigaView. Наша задача — создать надежную инфраструктуру (backend/AI-сервисы), которая возьмет на себя работу с LLM, маршрутизацию запросов, сбор метрик, аналитику и другие общие возможности. Платформа должна быть невидимой по надежности и очевидной по ценности.

Вам предстоит возглавить команду разработки этой платформы, совмещая роли инженера-архитектора, владельца продукта и руководителя инженеров.

Зона ответственности (полный цикл): Vision → Roadmap → Architecture → Backlog → Delivery → Эксплуатация платформы и развитие команды.

Чем предстоит заниматься:

• Продукт: Формировать видение (Product Vision) и стратегию развития платформенных AI-сервисов. Глубоко понимать потребности команд GigaCode, GigaStudio и GigaView, их задачи и бизнес-метрики. Управлять бэклогом, приоритизировать фичи, исправление инцидентов и рефакторинг в условиях ограниченных ресурсов.

• Архитектура и технологии: Принимать ключевые технические решения, отвечать за технический roadmap. Проектировать высоконагруженные отказоустойчивые системы. Определять стандарты API, контракты данных и принципы интеграции со смежными продуктами.

• Современный AI Stack: Разбираться в стеке вывода моделей (inference serving, routing, observability, производительность и оптимизация стоимости). Выстраивать AI-aware infrastructure, способную эффективно обслуживать запросы к большим языковым моделям.

• Разработка и эксплуатация: Обеспечивать предсказуемую поставку (Delivery) от архитектуры до выкатки в прод. Настроить процессы мониторинга, алертинга, SLO/SLI и он-колла. Балансировать скорость развития продукта, архитектурные изменения и накопленный технический долг.

• Команда: Нанимать, развивать и удерживать инженеров. Выстроить процессы планирования, код-ревью, тестирования и безопасной поставки. Выступать техническим лидером и наставником, а не только распределять задачи.

• Сильный инженерный бэкграунд: 3+ года опыта в разработке сложных backend-систем и глубокое понимание принципов проектирования высоконагруженных отказоустойчивых микросервисов.

• Практический опыт управления командой разработчиков (от 5–7 человек) или работы в роли Tech Lead крупных проектов. Умение вести людей за собой, проводить регулярные встречи 1-на-1 и планировать рост сотрудников.

• Понимание современного стека AI/LLM inference: как устроено обслуживание моделей, шардирование, батчинг, управление очередями, кэширование токенов, трассировка вызовов и контроль затрат на вывод.

• Продуктовое мышление: умение переводить абстрактные «хотелки» бизнеса и технических заказчиков в понятный контекст задач (кто потребитель, какую проблему решаем, какой метрике это поможет).

• Опыт формирования продуктового видения, ведения дорожной карты (Roadmap) и управления полным жизненным циклом бэклога в Jira или аналогичных системах.

• Навык проведения сложного баланса между скоростью доставки нового функционала, качеством архитектуры и необходимостью выплаты технического долга.

• Владение русским языком на уровне, достаточном для написания четкой технической документации, спецификаций и постановки задач без двойных толкований.

Будет плюсом:

• Опыт построения внутренних платформ для других R&D или продуктовых команд (Platform Engineering).

• Практический опыт оптимизации расходов на облачную инфраструктуру и GPU-ресурсы при работе с тяжелыми моделями.

• Знакомство с инструментами наблюдаемости для LLM-сервисов (трассировка промптов, оценка качества ответов, детектирование дрейфа данных).

• Опыт внедрения практик FinOps и управления стоимостью владения инфраструктурой.

• Наличие подтвержденного опыта успешного запуска production-решений на базе больших языковых моделей.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы строим внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом (CX). Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, жалобы и цифровые следы пользователей, самостоятельно находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта. Вам предстоит возглавить технологическое направление платформы: от проектирования архитектуры до внедрения готовых решений в бизнес-процессы компании.

• стратегия и R&D: Лидировать направление в части ИТ и Gen AI — выявлять, быстро тестировать и оценивать перспективные сценарии применения агентов для улучшения CX на основе мировых практик и внутренних бизнес - потребностей

• ML system design: Спроектировать архитектуру мультиагентной системы (MAS), определить роли агентов (CJM-аналитик, исследователь UX/UI и тд), протоколы их взаимодействия и матрицу ответственности. Выбрать, обеспечить работу и непрерывно актуализировать инструменты машинного обучения и оркестрации

• инженерия и MLOps: Выстроить процессы регулярного переобучения моделей, версионирования, A/B-тестирования новых версий агентов и управления качеством разметки данных. Внедрить CI/CD для ML-компонентов

• продуктовая разработка модулей: Создать интерфейс внутреннего пользования, спроектировать пользовательские сценарии, ролевую модель и дашборды мониторинга здоровья самих агентов (точность предсказаний, ложные срабатывания)

• управление изменениями: Провести аудит текущих процессов работы с данными (CJM), прививать культуру data-driven decision making.

• опыт: 5+ лет в коммерческой разработке (NLP/Backend/Data Science/MLE), из них 1–2 года непосредственно с LLM и агентными системами в Production

• архитектура: Умение проектировать сложные распределенные микросервисные системы и микросервисы

• стек разработки: Уверенный Python 3.12+ (asyncio, httpx, FastAPI, Pydantic). Глубокое знание фреймворков LangChain/LangGraph

• ML: Практический опыт разработки LLM-пайплайнов, проектирования и оценки RAG-систем. Знание современных методов fine-tuning (LoRA, SFT, RLHF). Практический опыт применения Computer Vision, NLP

• инфраструктура: Свободное владение Docker, Git, SQL, Bash. Понимание принципов построения CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)

• бизнес-компетенции: Умение переводить язык метрик точности моделей на язык бизнеса (NPS, CLTV, churn rate). Опыт защиты технологических инициатив перед топ-менеджментом и привязки дорожной карты развития к P&L-подразделений

• soft skills: Максимальная самостоятельность, умение работать в условиях неопределенности. Навыки фасилитации кросс-функциональных команд (продукт, аналитика, ИТ, поддержка) и системное мышление.

будет плюсом:

• опыт настройки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)

• опыт развёртывания и управления высоконагруженными приложениями в Kubernetes

• углубленный опыт в MLOps и автоматизации жизненного цикла моделей

• опыт масштабирования успешных сценариев на новые рынки или продукты.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный 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.

InterOS — кастомизированная сборка операционной системы для устройств самообслуживания, включённая в реестр российского ПО (ЕРРП). Под управлением InterOS уже работают такие типы устройств самообслуживания, как АДМ, СУО, ССМ, ИПТ и банкоматы в контуре Банка. В основе сборки — опыт дивизиона, накопленный за годы эксплуатации устройств: учтены особенности, которые не найти в типовой документации. Отдельного внимания заслуживает адаптация под альтернативные процессорные платформы (ARMv7 и ARMv8) и Безопасность. Основной фокус будущих задач — поддержка новых устройств и кибербезопасность. Выявление уязвимостей, подготовка/тестирование и выпуск фиксов - вы будете работать с задачами, которые напрямую влияют на устойчивость уязвимой инфраструктуры.

• репозиторий ОС: анализ запросов на изменение, изменение, автоматизация\агентизация

• сборочный конвеер: анализ запросов на изменение, изменение, автоматизация\агентизация

• обновление ОС: создание и оптимизация процесса

• сопровождение ОС: анализ инцидентов\дефектов, выработка исправлений, применение исправлений в сборке ОС и\или смежных продуктах, оптимизация производственного процесса

• зависимости: анализ зависмостей, управление зависимостями СПО и ППО, используемых в ОС

• разработка: внесение изменений в исходных код и создание новых модулей ядра и СПО.

• продвинутый пользователь Git, Jenkins, SecMan(или другая система управления секретами), баг-трекером, Nexus, Docker, системами тестирования(например, TestIT)

• уверенное владение Linux Debian. Работа из консоли, сервисы, файловая система, базовые сетевые протоколы, ядро, драйвера

• уверенное администрирование Debian - сервисы, пользователи, права, журналы, сеть, systemd

• упаковка и сборка пакетов ( deb‑пакеты, dpkg, apt, reprepro, debootstrap)

• знание и реальный опыт использования, уровень Middle+: Bash, Python

• Навыки в области уязвимостей и ИБ. Понимание типов уязвимостей и методик оценки: CVE, CWE, CVSS, OWASP Top 10, CWE Top 25. Умение читать и интерпретировать описания уязвимостей

• Знание инструментов поиска/анализа уязвимостей: сканеры (Nessus, OpenVAS, MaxPatrol, trivy и т.п.), баз данных (NVD, BDU, vendor‑advisories), умение работать с их результатами

• Базовое понимание эксплуатации уязвимостей. Как строится эксплойт, что реально может сделать атакующий

• Понимание принципов создания и проверки цифровых подписей(например, в IMA, SecureBoot и т.п.)

• Понимание и реальное владение агентской аналитикой\разработкой\тестированием в рамках SDD

• Чтение кода на C/C++ и умение бэкпортировать патчи

• Понимание сетевых технологий и стеков: TCP/IP, HTTP, DNS, прокси, базовые сетевые сервисы и типичные уязвимости на этом уровне.

• комфортный современный офис на м. Кутузовская

• формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Мы молодая, амбициозная команда, занимающаяся разработкой решений для инновационного направления – Цифровые Права и Цифровые валюты на базе технологий блокчейн для Департамента Глобальных Рынков КИБ Сбер. Придумываем и разрабатываем с нуля целевую архитектуру на современном стеке, работаем по гибким методологиям, внедряем AI-агентов в производственные процессы команд.

проверка качества работы функционала (внутренней бизнес-логики АС) микросервисов

написание автотестов на Java для event-driven системы (бэкенд)

проверка фронтов, корректности работы ролевых моделей, интерфейсов

автоматизация тестов пользовательских интерфейсов

ручное тестирование инкремента (поставки новой версии АС)

доработка пакета регрессионных тестов функционала АС

проведение нагрузочного тестирования

улучшение процессов тестирования, менторинг команды QA по автоматизации.

• высшее техническое образование

• опыт работы в роли Quality Assurance приложений с микросервисной архитектурой от 4 лет

• опыт написания автотестов от 3 лет, отличное знание инструментов автоматизации UI и API

• опыт работы с SQL (составление запросов различной сложности, тестирование процедур)

• практический опыт разработки mock/заглушек

• опыт работы с инструментами мониторинга, логирования, опыт работы с инструментами сборки (Maven), опыт работы c Git

• опыт настройки тестовых сред: установка прикладного программного обеспечения, и конфигурирование стендов

• глубокое понимание REST API

• практический опыт применения практик CI/CD и Spec-Driven Development

• практический опыт работы по Agile (SCRUM, или Kanban) в скрам команде в коротких спринтах (одна-две недели)

• умение решать сложные и нестандартные задачи

• высокая ответственность, нацеленность на результат

• хорошие коммуникативные навыки.

• комфортный современный офис г. Санкт-Петербург, Уральская 1

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда развивает первый в России недавно созданный маркетплейс транспортных услуг для коммерческих и бюджетных предприятий, позволяющий автоматизировать процессы, сделать их прозрачными и значительно снизить расходы на транспортные услуги.

Функциональность продукта включает деловые поездки сотрудников (с использованием такси для частных и групповых поездок, каршеринга, общественного, а также личного транспорта сотрудников), логистические услуги (доставка грузов и документов, курьерская экспресс-доставка, мультимодальные и авиаперевозки, погрузо-разгрузочные работы), управление автопарком, управление собственными парковками предприятий, оплата городских парковок и др.

Продукт построен на самых современных технологиях разработки ПО, базируется на платформе собственной разработки с micro-frontend, микросервисами в backend, мобильными приложениями iOS/Android.

• исследование бизнес-процессов и клиентских путей, подлежащих автоматизации

• взаимодействие с заказчиком с целью сбора информации, формирование бизнес-требований

• проработка и согласование требований к АС и интеграций со смежными системами

• декомпозиция бизнес-требований на бэклог задач для разработки

• подготовка технической документации для функционала системы и интеграционных интерфейсов

• участие в принятии архитектурных решений в тестировании, приёмке и внедрении системы

• взаимодействие с разработчиками и бизнес-заказчиком в формате Agile

• осуществление архитектурного надзора над подрядчиком.

• опыт участия в крупных проектах автоматизации полного цикла

• знание нотаций моделирования бизнес-процессов

• знания в области архитектуры приложений

• умение моделировать клиентский путь

• владение навыками сбора, анализа и описания требований

• отличные навыки общения с заказчиком и разработчиками, развитые коммуникативные способности

• понимание жизненного цикла разработки ПО, основные методологии разработки ПО (Waterfall, Agile)

• опыт командной разработки с использованием Confluence, Jira

• знание основных методологий разработки программного обеспечения (Agile, DevOps и т.п.)

• знание основ баз данных, тестирования и развёртывания ПО

• системное мышление, аналитический подход к решению задач, ориентация на результат

• умение планировать собственную загрузку

• высшее образование

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

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• 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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.