Работа в Сбере: вакансии IT и digital

В Центре Робототехники Сбера мы строим антропоморфного робота общего назначения. Наш робот вышел из стадии первых демонстраций — и мы переходим к надёжной автономной работе в реальных задачах. Локомоция и управление всем телом (Whole Body Control) — основа этой работы: именно от них зависит, насколько устойчиво и предсказуемо робот движется в реальном мире.

Мы ищем инженера, который разрабатывает, обучает и доводит до робота RL-политики управления всем телом — от постановки задачи в симуляторе до стабильной работы контроллера на железе. Это роль для того, кто хочет видеть результат своих алгоритмов не в метриках на графике, а в том, как робот уверенно идёт, поворачивает и держит равновесие.

Наша команда действительно работает над уникальным проектом в России, а у Вас будет прямой доступ к железу, Вы будете видеть результат своей работы в физическом мире.

Ключевые технологии:

Python, PyTorch, RL (PPO/SAC), MuJoCo/Isaac Sim, ONNX, C++, ROS2.

• разрабатывать, обучать и деплоить RL-политики локомоции и whole body control

• подбирать observations, actions и типы моделей, которые дают максимальную производительность

• *находить и закрывать ключевые факторы в sim-to-real gap — добиваться, чтобы политика, обученная в симуляторе, работала на реальном роботе

• определять, измерять и интерпретировать метрики качества обученных политик

• доводить control stack до стабильной и предсказуемой работы в реальных условиях

• настраивать reward-функции, domain randomization и curriculum под конкретные двигательные задачи

• работать в связке с командами интеграции и middleware — доводить политику до надежного исполнения на железе.

• уверенное владение Python; знание C++ как плюс для интеграции на робота

• опыт применения RL-алгоритмов для робототехники или управления (PPO, SAC и подобные)

• *понимание динамики и управления, в идеале — шагающих роботов

• опыт подбора гиперпараметров и cost/reward-функций для RL

• знакомство с типовыми техниками RL: domain randomization, curriculum learning, reward shaping

• опыт работы с симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim или аналоги)

• способность самостоятельно разбираться в незнакомых системах и находить корневые причины проблем

• гжелание брать ответственность за то, что политика работает на роботе, а не только в симуляторе

Будет плюсом:

• опыт деплоя обученных политик на реальное железо

• опыт с behavior cloning и дистилляцией политик

• понимание основ теории управления, кинематики и динамики шагающих роботов

• опыт работы с middleware робота (ROS2, DDS)

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

• комфортный современный офис г. Москва, МЦК ЗИЛ

• формат работы - лаборатория робототехники

• 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 (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.

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

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

* Модели эластичности КФЛ

* Модели рефинансирования КФЛ

* Модели детекции аномалий по НОСТРО счетам

• сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark)

• тестирование различных гипотез

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

• общение с заказчиками и DE.

• опыт работы Data Scientist от 2 лет

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

• глубокие знания в области теории вероятностей, статистики.

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

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

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

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный формат работы

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

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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

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

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

• Отвечает за архитектуру и качество агентного поиска: от решения модели вызвать поиск до получения достаточного набора фактов для формирования ответа.

• Руководит разработкой многошаговых поисковых сценариев, вызовом инструментов, переформулировкой запросов, проверкой результатов и восстановлением после ошибок.

• Формирует систему метрик и экспериментов, позволяющую измерять успешность вызова инструментов, полноту найденных фактов, стоимость, задержку и качество всего агентного цикла.

• Глубокое понимание устройства современных языковых моделей, особенности обучения с подкреплением, обучения на предпочтениях и настройки моделей для работы с инструментами.

• Необходим практический опыт разработки агентных систем, включая планирование, управление состоянием, многошаговые рассуждения и ограничение числа действий модели.

• Требуется сильная подготовка в машинном обучении и умение самостоятельно проводить эксперименты: формировать выборки, обучать модели, анализировать ошибки и проверять статистическую значимость изменений.

• Знание и опыт работы с поисковыми технологиями: извлечение кандидатов, разреженный и векторный поиск, переранжирование, многошаговый поиск и методы оценки релевантности.

• Требуется опыт построения распределённых высоконагруженных систем и понимание ограничений по задержке, стоимости вычислений и отказоустойчивости.

• Опыт перевода исследовательских идей в промышленную архитектуру

• Декомпозиция задач команды, эффективное планирование работ и реакция на обстоятельства

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — исследовательская команда, на переднем крае LLM-технологий. Мейнстрим-рецепт LLM для нас — это потолок, который мы пытаемся пробить.

Ищем архитектурные ходы, новые objective-функции, нестандартные режимы reasoning'а — всё, что может дать кратный прирост качества/скорости. Жизненный цикл идеи: от гипотезы → PoC-фреймворк → прод. флагманской LLM. Если коротко: ищем людей, которым интересна прикладная исследовательская работа в среднем и высоком risk-reward профиле.

Направление, под которое ищем лида: омнимодальная память.

— как модель хранит, обновляет и использует знание за пределами контекстного окна — по тексту, аудио, видео

— память как часть архитектуры, а не обвязка вокруг модели: обучаемые механизмы записи и чтения, консолидация, забывание

— длинный контекст и длинные сессии, работа с KV-кэшем

— метрики и бенчмарки под память — чем меряем прогресс, чтобы не обманывать себя

— стыковка с остальными треками команды: reasoning, агенты, инференс

Над чем работаем помимо этого

Альтернативные архитектуры

— encoder-decoder, гибридные attention (linear + softmax), sparse/MoE с нестандартным dispatching, итеративные/loop-трансформеры

Новые training objectives и режимы обучения

— multi-token и future-state prediction, RL-pretraining, дистилляция против ансамблей teacher-моделей

Reasoning

— латентный/омнимодальный reasoning, обучаемые value-сети, MCTS-подобный поиск, self-play, ансамбли гетерогенных моделей

Эффективность и inference

— адаптивные вычисления, MoD/early-exit, serving для нестандартных архитектур

Специализированные направления

— символьные/фонетические задачи, креативная генерация, agentic capabilities

Часть гипотез доедет до PoC/прода, часть умрёт на small-scale. Это ожидаемо.

— Собрать и защитить план направления: какие гипотезы берём, какие не берём, чем меряем успех

— Разбирать существующие LLM-пайплайны до компонент и находить места для апгрейда не на 1%, а в разы

— Вести несколько гипотез параллельно — от абляций до полного pretrain/post-train цикла со scaling laws

— Обучать, валидировать и имплементировать новые архитектуры и objectives — иногда с залезанием в инфраструктуру (kernel'ы, training-фреймворк, serving)

— Упаковывать результаты в PoC, инференс-движок, пилоты

— Растить команду под трек: нанимать, ставить задачи, ревьюить код и эксперименты

— Публиковаться на A/A*-конференциях — опционально, но поощряем

— Глубокое понимание современного трансформера и всех этапов LLM-пайплайна

— Качественный воспроизводимый ML-код, опыт обучения в multi-GPU (лучше multi-node) режиме

— Практический опыт на каком-то из этапов LLM-строения — индустрия или серьёзный pet-project, формат не принципиален

— Хорошая насмотренность по литературе, способность читать paper'ы критически — отличать зёрна от плевел

— Умение быстро валидировать смелые гипотезы

Будет плюсом

— опыт в классическом ML/NLP до эпохи больших моделей

— публикации уровня A/A* и опыт прохождения review-цикла

— large-scale training (multi-node, FSDP/DeepSpeed/Megatron)

— призовые места на Kaggle и подобных

Предлагаем:

• compute без бюрократии

• выделенная команда на направление и инженерная поддержка под скейлинг

• прямое участие в стратегии направления — что делаем, во что не верим, на чём фокусируемся на длинном горизонте

• комфортный современный офис - м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

• 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

• корпоративная пенсионная программа.

Команда сопровождения фронтальных систем ищет ответственного и активного инженера, который стремится к развитию и улучшению своих навыков в разных направлениях. Мы поддерживаем банковские продукты, которыми пользуется более 100 млн. клиентов.

• внедрение и поддержка в промышленной среде систем денежных переводов физ. лиц

• разработка скриптов автоматизации основной деятельности

• участие в приемо-сдаточных испытаниях

• настройка системы мониторинга

• участие в принятии архитектурных решений и исследовательские задачи.

• высшее образование

• высокий уровень ответственности

• желание развиваться в области IT

• инициативность

• опыт администрирования GNU/Linux

• опыт работы с контейнерными оркестраторами (Kubernetes/OpenShift)

• опыт работы с Grafana

• опыт работы с Docker (сборка контейнеров, docker-compose, swarm)

• понимание процессов сборки / запуска / развертывания Java-приложений

• опыт работы с распределёнными системами хранения версий (BitBucket, GitLab, GitHub)

• понимание процессов сборки / запуска / развертывания Java-приложений

• опыт написания скриптов автоматизации на bash и Python

• опыт работы с LLM

Будет плюсом:

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• офисный формат по адресу г. Самара, ул. Ленина, д. 17

• 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.

В команду массового высокодоходного сегмента ищем стажера, который поможет сделать лучше привилегии для премиальных клиентов

Что нужно будет делать:

• клиентскую аналитику по пользованию продуктами и сервисами банка

• аналитику обратной связи клиентов

• предлагать варианты улучшения клиентского пути и процессов на основе обратной связи клиентов

• улучшать процессы по возмещениям для премиальных клиентов

• тестировать работу AI агентов

• обучение на очном отделении ВУЗа

• уверенное знание SQL

• опыт работы и умение применять LLM

• создание агентов/ботов будет преимуществом

• комфортный современный офис

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Наша компания строит защищенную инфраструктуру для внедрения генеративного искусственного интеллекта в корпоративные процессы. Вам предстоит создать эшелонированную систему безопасности на стыке классической сетевой защиты и специфики больших языковых моделей.

Проект включает три ключевых направления:

1. Защиту облачных дата-центров с помощью NGFW.
2. Внедрение специализированного шлюза (LLM Firewall) для контроля трафика к моделям.
3. Обеспечение легитимной обработки персональных данных в AI-пайплайнах согласно 152-ФЗ.

Вы будете работать на переднем крае кибербезопасности, где стандартные подходы дополняются защитой от промпт-инъекций и утечек через веса нейросетей.

• Администрирование NGFW: Развертывание политик межсетевого экранирования следующего поколения, настройка микросегментации облачной сети, контроль доступа уровня L7, анализ аномалий и интеграция со стеком мониторинга SOC.
• Эксплуатация LLM Firewall: Настройка промежуточного слоя между пользователями и языковыми моделями. Фильтрация входящих промптов на предмет инъекций и джейлбрейка, инспекция ответов модели на наличие конфиденциальной информации и несанкционированное извлечение данных из RAG-контекстов.
• Защита персональных данных: Интеграция инструментов обезличивания и псевдонимизации в цепочку обработки запросов. Реализация требований 152-ФЗ (в ред. 2025 г.) — раздельное хранение идентификаторов и данных, аудит операций выгрузки, технический запрет трансграничной передачи.
• Мониторинг и реагирование: Настройка логирования событий ИБ, передача обогащенных алертов в SOC, участие в расследовании инцидентов, связанных с эксплуатацией уязвимостей ИИ-моделей.
• Жизнеобеспечение систем: Поддержание технической документации (схемы потоков данных), организация резервного копирования конфигураций средств защиты и планирование их обновлений.

Обязательные навыки:

• Опыт администрирования решений класса NGFW не менее 3 лет (Palo Alto, Check Point, Fortinet или российские UserGate/Код Безопасности).
• Глубокое понимание модели OSI/TCP-IP, принципов маршрутизации и построения отказоустойчивых сетей.
• Практическое знание архитектуры LLM-приложений и вектора атаки «промпт-инъекция». Понимание того, как данные могут утекать через контекст RAG или скрытые каналы в ответах модели.
• Умение применять методы анонимизации данных (декомпозиция, перемешивание, маскирование) без критической потери бизнес-ценности информации.
• Профильное высшее образование (информационная безопасность, ИТ).

Знания законодательства и стандартов:

• Понимание требований 152-ФЗ и подзаконных актов регуляторов применительно к автоматизированным системам.
• Знакомство с классификацией угроз ИИ по методологии Сбербанка (будет плюсом умение использовать ее матрицу при проектировании защит).
• Навыки оценки критичности уязвимостей (CVSS) и приоритизации задач по устранению рисков.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с open-source или коммерческими решениями класса guardrails (LiteLLM, NeMo Guardrails и аналоги).

• Скриптовая автоматизация (Python, Ansible, Terraform) для управления политиками безопасности.

• Наличие сертификатов вендоров СЗИ

• Современный офис в д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11 (есть трансфер от м. 1905 года);

• 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 квалификацию.

АС DLP – автоматизированная система контроля возможных каналов утечек конфиденциальной информации, проведения расследований инцидентов ИБ и ретроспективного анализа. Крупнейшая промышленная инсталляция в Европе: десятки тысяч ядер CPU, петабайты трафика, миллисекунды SLA на проверку «в разрыв», самые современные методы детектирования, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

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

Задачи:

• участие в проектах по развитию решений в области информационной и кибербезопасности
• участие в проектировании решений в соответствии с существующим архитектурным ландшафтом Банка.

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование в ИТ направлении
• понимание принципов ООП и знание основных паттернов проектирования ПО
• опыт коммерческой разработки от 3-х лет на Java, использования Spring Framework (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA) и Unit-тестов (Junit)
• опыт написания rest вебсервисов и openapi документации к ним
• опыт работы с Kafka, с инструментами миграции баз данных (Liquibase), PostgreSQL (сложные запросы, оптимизация запросов и структур хранения)
• опыт работы с Git, Maven
• понимание принципов работы инструментов CI/CD (Docker, k8s, Jenkins)
• опыт работы с многопоточностью и виртуальными потоками в частности.

Будет дополнительным плюсом:

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
• опыт работы с S3 совместимыми хранилищами
• знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы в высоконагруженных проектах
• знание протоколов SMTP, ICAP.

Мы предлагаем:

• комфортный офис по адресу г. Москва, ул. Ваваилова, 23
• формат - только офис
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда Disrupt в Сбере, часть блока ГенИИ. Отвечаем за все новые воплощения Гиги на рынках и работаем в формате фабрики гипотез: ищем перспективные сценарии, запускаем MVP, масштабируем лучшие продукты.

• создавать пользовательские интерфейсы AI-продуктов

• отвечать за клиентскую логику, взаимодействие с AI-API, удобство работы с LLM-чатами и агентами

• опыт работы с TS от 6 лет

• один или более современных фреймворков — React, Vue.js или аналоги

• Computer Science — алгоритмы, структуры данных, асинхронность, Event Loop, промисы, сети, безопасность и т.д.

• понимание работы AI-скиллов (инструментов агентов)

• понимание, что такое LLM, как они работают

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• льготная программа ипотеки для сотрудников

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В команду кластера данных направления «Мониторинг корпоративных клиентов» открыта вакансия продуктового аналитика. Мы строим полностью автоматизированные процессы: в них уже не участвуют люди — только данные, алгоритмы и агенты.

Чем предстоит заниматься:

• выявлять точки роста (bottleneck) до релиза

• тестировать поведение системы при увеличении потока данных в Kafka (текущая нагрузка + 2x, 5x)

• проверять, как возросший объем влияет на семафоры, лимиты соединений, memory usage

• фиксировать метрики и строить baseline для сравнения между релизами

• покрытие интеграционных тестов (не только позитивные кейсы)

• моки и настройка стендов, чтобы не зависеть от их изменений

• проверка retry-логики, fallback-механизмов, timeout-ов

• общее понимание REST

• умение работать с инструментами тестирования rest (insomnia/postman/soapUi)

• работа в интерфейсе системы для проверки сценариев тестирования

• поддержка и расширение тестового покрытия

• автоматизация рутинных проверок, которые сейчас делаются руками

• контроль состояния стенда

• валидация ответов GigaChat (промпты, семплинг, семафоры)

• проверка дедупликации и классификации на реальных данных

• тестирование на edge-cases (пустые новости, дубликаты, некорректный формат)

• проверка reasoning store и других ML-фич

• валидация миграций Liquibase (data integrity before/after)

• тестирование db-запросов на корректность и производительность

• проверка обработки inn, duplicate records

• анализ логов

• документирование шагов проверки каждого релиза

Мы ждём что ты:

• имеешь опыт тестирования Python(java)-приложений (pytest, unittest, junit)

• понимаешь асинхронный код (asyncio, aiohttp) — система работает асинхронно

• имеешь опыт написания интеграционных и желательно нагрузочных тестов (например: pytest-benchmark, locust, k6, jmeter или самописные решения)

• понимаешь принципы работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) — у нас Kafka

• имеешь опыт работы с SQL-базами и понимаешь, как тестировать data pipelines

• умеешь работать с REST API, понимаешь статус-коды, retry-логику, timeout-ы

• читаешь логи и умеешь работать с логирующими системами (ELK, Grafana, Prometheus — плюс)

• имел опыт создания автотестов с использованием cucumber/java/junit

• используешь инструменты ИИ для работы создания и запуска тестов

Будет плюсом:

• опыт работы с LLM / ML-системами (хотя бы понимание, как тестируются модели)

• опыт настройки CI/CD и запуска тестов в пайплайне

• опыт написания кода на python, реализации своих сервисов

• знание Docker, k8s (написание и запуск тестов в контейнерах)

• понимание SDD-спецификаций и аудиторских требований (не пугаться, а адаптировать процесс тестирования под них)

Что мы предлагаем:

• офисный формат работы (график 9:00-18:00).

• ежегодный пересмотр заработной платы и премиальные выплаты.

• более 400 курсов от СберУниверситета для профессионального и личностного роста.

• расширенную медицинскую страховку, льготы на страхование близких и корпоративную пенсию.

• льготную ипотеку с пониженным процентом.

• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки у партнеров.

• возможность получить бонусы за рекомендации своих знакомых.

Наша команда занимается продуктовой аналитикой в рамках процесса дистанционного взаимодействия с клиентом: мы изучаем, как наши коммуникации влияют на возврат денежных средств, взаимодействуем с продуктовыми командами с целью выявления наиболее эффективных процессов и проводим полный цикл A/B-тестирования.

Вам предстоит:

• запускать и сопровождать A/B-тестирование как на специализированной платформе, так и при проведении ручных пилотов
• Обеспечивать статистическую достоверность экспериментов: рассчитывать p-value, применять t-test и bootstrap, оценивать мощность теста, определять необходимый размер выборки и сроки проведения пилота
• настраивать регулярные выгрузки данных, автоматизировать процедуры их перекладки через crontab или Airflow
• проводить ad hoc исследования по запросам бизнес-заказчиков для поиска точек роста продукта
• взаимодействовать с продуктовыми менеджерами и разработчиками для формирования гипотез и интерпретации результатов тестов.

Мы ждем, что вы:

• имеете высшее техническое или аналитическое образование
• уверенно владеете SQL (Greenplum), Python (библиотеки Pandas, PySpark, NumPy, SQLAlchemy)
• имеете практический опыт работы с большими массивами данных
• обладаете подтвержденным опытом настройки и анализа A/B-тестов от постановки метрики до принятия решения о раскатке фичи
• понимаете математическую статистику не только на уровне готовых функций, но и умеете интерпретировать результаты применительно к бизнесу
• имеете опыт работы с ИИ-инструментами.

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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу

Мы — команда специалистов, создающая сервисы и компоненты для платформы внутренней безопасности, с целью выявления внутренних угроз и мошенничества. Нам нужен специалист, способный эффективно анализировать табличные и текстовые данные.

Ищем Data Analyst, которому предстоит заниматься извлечением, подготовкой и очисткой данных. Ты станешь частью команды опытных инженеров и аналитиков, работающих над сложными проектами в сфере информационной безопасности.

• анализ структур данных в разных источниках и форматов, оценка их пригодности для конкретных бизнес-задач

• загрузка, обработка и преобразование больших объемов данных из разнородных хранилищ (Postgres, Clickhouse, Hadoop) в рабочие среды (Hadoop)

• проектирование и создание аналитических витрин данных

• постановка задач для Data Engineer внутри команды, тестирование по результатам выполнения

• мониторинг и оптимизация рабочих процессов обработки и загрузки данных

• контроль качества входных данных и автоматизация проверки качества данных

• разработка инфраструктуры и внутренних сервисов для эффективной обработки больших объемов данных

• автоматизация повторяющихся операций с данными

• создание технической документации и поддержка баз знаний по работе с данными

• консультация пользователей внутри компании по вопросам использования данных.

• подтвержденный опыт работы от 4-х лет в роли Data Analyst

• оконченное высшее образование

• продвинутый уровень владения SQL, включая работу с аналитическими функциями, подзапросами, процедурами и функциями, оптимизацию производительности запросов

• базовые знания синтаксиса Python

• практический опыт работы с большими объемами данных в реляционных СУБД (Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum, PostrgeSQL)

• понимание концепции и принципов организации хранилища данных (DWH)

• преимуществом будет наличие опыта проектирования витрин данных

• полезным будет знакомство с технологиями экосистемы Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)

• 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.

• комфортный современный офиc

• график работы: офис

• 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 (для Junior позиций)

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

MarketRiskCalculator — корпоративная система расчета рыночных рисков, такая как VaR/CVaR, дельта-вега-ро чувствительность, сценарии анализа и стресс-тестирования. Система обрабатывает портфели из 40+ различных финансовых инструментов, включая акции, облигации, фьючерсы, опционы, свопы, структурированные продукты, паевые инвестиционные фонды.

Чем предстоит заниматься:

• разработка ядра расчетов VaR на C++17 с использованием Boost, QuantLib, Eigen, Ceres Solver;

• реализация финансовых моделей: state-space модели с Kalman-фильтрацией, GBM, Gaussian Vasicek term structure;

• оптимизация производительности: распараллеливание через C++ REST SDK (Casablanca), OpenMP, векторизация Eigen;

• работа с кривыми доходностей, поверхностями волатильности, риск-факторами proxy;

• написание unit-тестов (gtest, более 1000 уже существует);

• управление зависимостями через Conan, сборка через CMake+Ninja.

Backend (~20–25% времени):

• разработка Python-сервисов (Tornado, Celery, MongoDB, PostgreSQL);

• интеграция с внешними системами;

• работа с RabbitMQ, Kafka, LDAP, REST API;

• создание AI-ассистента на основе GigaChat + LangChain/LangGraph.

Frontend (~10–15% времени):

• поддержка и развитие веб-интерфейса на React 17 + TypeScript + Bootstrap;

• взаимодействие с REST API, обработка данных, визуализация.

Инфраструктура (~5–10% времени):

• настройка и поддержка CI/CD (Jenkins, SonarQube);

• миграции PostgreSQL (Alembic, более 100 миграций);

• контейнеризация, деплой.

Мы ждём что ты:

• уверенно пишешь на C++17 (опыт от 2 лет);

• готов разбираться в Python-бэкенде и вносить небольшие изменения во frontend;

• можешь самостоятельно понять незнакомый код;

• интересуешься вопросами оптимизации производительности: профилированием, параллелизмом, оптимизацией кода.

Будет плюсом:

• опыт работы с QuantLib, MLlib или аналогичными численными библиотеками;

• понимание финансовых инструментов: облигации, акции, деривативы, yield curves;

• знание линейной алгебры и численных методов (матричные операции, оптимизация, стохастические модели);

• понимание риск-менеджмента (VaR, стресс-тесты, чувствительность);

• опыт работы с Celery, Tornado, MongoDB;

• умение работать с React/TypeScript на уровне поддержки и модификации интерфейсов;

• опыт настройки CI/CD (Jenkins, SonarQube);

• знакомство с принципами микросервисной архитектуры и event-driven систем.

Что мы предлагаем:

• гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удалённо (после испытательного срока);

• ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии;

• доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста;

• расширенная медицинская страховка, скидки и специальные условия для членов семьи, корпоративная пенсия;

• особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы;

• возможность получать бонусы за рекомендации.

Работа банка неразрывно связана с рисками финансовых потерь или невыполнения клиентами своих обязательств. Банк создаёт резервы, объем которых регулируется Центральным Банком России. Для расчёта резервов и подготовки отчетности наша команда развивает несколько специализированных систем. Эти системы рассчитывают различные виды рисков, готовят отчетность для Центрального Банка и предоставляют структурированную аналитику внутренним подразделениям.

Чем предстоит заниматься:

• Поддерживать постоянный контакт с заказчиками, обеспечивая одинаковое понимание системы всеми участниками процесса

• Повышать качество дизайна системы, делая её развитие проще и эффективнее

• Совершенствовать свою экспертизу в предметной области, автоматизировать повседневные задачи

• Изучать и внедрять новые технологии только тогда, когда они действительно нужны команде и системе

Мы ждём что ты:

• уверенно владеешь языками программирования: Java и Kotlin

• понимаешь основы многопоточности и умеешь работать с потоками, Executor Framework, Concurrent-коллекциями

• имеешь хороший опыт работы с фреймворками Spring Framework и Spring Boot

• обладаешь опытом работы с базами данных PostgreSQL, Hibernate/JPA, инструментами миграции схем БД

• хорошо разбираешься в устройстве JVM, можешь анализировать производительность приложений

• умеешь создавать автоматизированные тесты с использованием JUnit 5, Mockito, MockK

• знаешь и используешь Gradle для настройки сборок и управления проектами

• свободно читаешь техническую документацию и общаешься на английском языке

Будет плюсом:

• опыт работы с безопасностью (HTTPS, TLS, сертификаты)

• владение навыками DevOps

• знакомство с инструментами автоматизации тестирования и разработки

• практический опыт применения языков программирования и инструментов для повышения эффективности разработки

Что мы предлагаем:

• Гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удаленно (после испытательного срока)

• Ежегодный пересмотр заработной платы и возможность получить годовую премию

• Доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста

• Расширенную медицинскую страховку, льготы для твоей семьи и корпоративную пенсию

• Специальные условия по ипотеке, скидку на подписочные сервисы

• Возможность получать бонусы за рекомендации коллег

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 – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта.

Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, аназируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики.

Задачи:

• обеспечение процесса внедрения и тиражирования релизов
• контроль качества изменений и анализ их влияния на систему
• обеспечение команд инфраструктурой, в т.ч. заказ необходимых вычислительных ресурсов и получение доступов
• кросс-функциональные взаимодействия с внешними подразделениями/командами
• осуществление мониторинга метрик производственного процесса и соблюдение стандартов производственного процесса в Банке
• эскалация проблем и контроль их решения
• синхронизация активностей и планов со смежными подразделениями и клиентами.

Мы ждем  от кандидата:

• высшее образование
• опыт работы в роли delivery lead от 2 лет
• опыт внедрения сложных технических решений на базе высокопроизводительных систем
• опыт организации Release Train с TTM в 1 месяц и ниже
• практические навыки по управлению взаимоотношениями со смежными командами
• знания в области построения и организации предоставления ИТ-сервисов с использованием рекомендаций ITIL
• глубокое понимание гибких методологий производства (Scrum, Kanban).

Будет плюсом:

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

Мы предлагаем:

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

Отдел занимается разработкой AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов. В фокусе — задачи NLP и CV: работа с текстовыми и визуальными документами, извлечение информации, принятие решений на основе содержимого. Требуется усилить отдел ML-экспертизой в области языковых моделей, промпт-инжиниринга и качества агентных решений.

На этой позиции нужен Data Scientist, который отвечает за смысл и качество решений агента и обработки документов. Это возможность участвовать в создании агента enterprise-уровня с высокими требованиями к качеству и стабильности.

• развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов

• строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам

• решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента

• работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска

• работать с open-source LLM и GigaChat во внутреннем контуре; предлагать и обосновывать стек под задачу

• опыт в Data Science / NLP / LLM от 2 лет

• опыт prompt engineering на продакшн-задачах

• понимание tool calling / function calling

• понимание RAG-архитектур

• опыт классификации текстов и документов

• уверенный Python (эксперименты, скрипты, оценка качества)

• понимание метрик качества LLM и подходов к оценке (eval-наборы, precision / recall по кейсам)

Будет преимуществом

• богатый опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine-tune, contrastive learning, оценка retrieval

• опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer)

• опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента

• опыт в доменах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты

• опыт LoRA / SFT

• опыт CV / мультимодальных моделей

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект

• формат работы – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается сопровождением Интеллектуальной системы управления, которая позволяет повысить эффективность руководителей и сотрудников Сбера, автоматизируя процессы, внедряя AI-помощников и GenAI для принятия лучших решений и развития подчиненных.

• сопровождение инфраструктуры автоматизированных систем (порядка 200 серверов)

• развертывание и настройка приложений на OpenShift/K8s

• настройка интеграционных взаимодействий между системами

• работа с рисками безопасности, возникающими при эксплуатации

• участие в устранении и разборе инцидентов

• подготовка инструкций для тиражирования решений, опробованных на тестовых средах в ПРОМ

• участие в пилотировании новых инструментов

• проведение плановых работ.

• опыт администрирования Linux

• опыт работы с контейнеризацией приложений (K8s, OpenShift)

• лпыт работы с системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus, GATM, Victoria metrics) Понимание процессов и требований информационной безопасности (работа с сертификатами (выпуск, проверка, замена), знание принципов mTLS, SSL)

• опыт работы с инструментами логирования и доставки сообщений (ELK, Kafka)

• опыт работы с инструментами DevOps (Git, BitBucket, Nexus, Jenkins)

• базовые знания программирования и автоматизации задач (bash, python)

• базовые знания SQL.

• работа в удобном и современном офисе на ул. Уральская д.1

• 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.

Нам нужен опытный DevOps-инженер, который сможет построить и автоматизировать всю инфраструктуру: от развертывания виртуальных машин до отказоустойчивых CI/CD-конвейеров.

Вам предстоит:

• проектировать, разворачивать и поддерживать облачную/on-prem инфраструктуру (AWS/GCP/Azure или другие)
• настраивать виртуальные машины, кластеры (Kubernetes, OpenShift), балансировку нагрузки (HAProxy, LBOSSE), мониторинг и логирование
• создавать и оптимизировать CI/CD-пайплайны (GitLab CI/CD, Jenkins и др.), поддерживать релизный процесс, DevSecOps
• автоматизировать процессы с помощью Terraform, Ansible или аналогичных инструментов
• обеспечивать безопасность инфраструктуры (IAM, VPC, Secrets Management, сетевые политики)
• настраивать мониторинг и алертинг (Prometheus, Grafana, ELK)
• работать с базами данных, бэкапами, disaster recovery
• оптимизировать производительность и стоимость инфраструктуры.

Что для нас важно:

• опыт от 5 лет в DevOps/SRE/Infrastructure
• глубокие знания Linux, сетей, безопасности
• опыт с облачными провайдерами
• опыт с контейнерами и оркестрацией (Docker, k8s)
• автоматизация CI/CD (GitLab CI, Jenkins)
• обязательный опыт настройки nginx
• умение работать с нуля и принимать архитектурные решения
• опыт в базах данных PostgreSQL
• опыт работы с IMDG (Ignite, Hazelcast)
• знание Python/Bash/Go для автоматизации
• понимание назначения и принципа работы брокеров сообщений (kafka/rabbitmq или других), опыт установки и настройки
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

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

Требуется инженер по кибербезопасности.

• пилотирование, внедрение и администрирование СЗИ

• обеспечение безопасности рабочих станций

• автоматизация задач администрирования

• участие в проведении технических аудитов КБ

• реагирование на инциденты КБ, взаимодействие с SOC

• управление уязвимостями

• харденинг систем, разработка стандартов КБ

• понимание основ и технологий кибербезопасности, знание основных стандартов в области КБ - ISO 27001, NIST 800-53, OWASP, лучших практик, модели MITRE

• опыт защиты конечных устройств (Antivirus, EDR, MDM)

• опыт внедрения и администрирования СЗИ (AntiVirus, NGFW, AntiDDOS, WAF, SIEM, PAM, MDM, DLP)

• опыт разработки требований КБ к информационным системам

• знание ОС Windows и Linux на уровне администратора

• готовность разбираться и работать в новых инструментах и с новыми технологиями.

Будет плюсом:

• опыт работы с облаками, опыт программирования, опыт харденинга ОС и прикладного ПО, опыт проведения тестов на проникновение

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти;

• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;

• Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать;

• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам

• Стабильная заработная плата и годовой бонус;

• Удаленный или гибридный формат работы. Офис - Новослободская 16;

• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;

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

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

• Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких;

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда трайба «Кредитные карты» занимается полным циклом создания и развития кредитных карточных продуктов. Мы в поиске Проектного менеджера с экспертизой в продуктах кредитных/бизнес карт, который будет развивать продукт, а также управлять проектами.

• разработка новых продуктов и услуг по направлению кредитные карты

• внесение изменений в текущий продукт Кредитная СберКарта

• управление проектами в лице бизнес-заказчика

• разработка бизнес-требований

• подготовка документов и согласование решений коллегиальных органов

• подготовка отчетов и презентаций для руководства по своим проектам

• анализ и разработка клиентских путей.

• опыт работы в розничном банковском бизнесе от 2-лет

• опыт управления проектами

• опыт разработки бизнес-требований

• опыт работы с кредитными картами, разработки и запуска проектов по кредитным картам

• понимание методологии кредитных карт

• знание законодательства, регулирующего кредитные карты

• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский).

• офисный формат работы по адресу Кутузовский проспект 32к1

• 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.

Разрабатываем AI-агенты с адаптивным поведением и полной автономией — они самостоятельно решают задачи, учатся на данных и масштабируются в реальных сценариях (проектирование ядра агента, работа с «глубокими агентами», внедрение самообучающих петлей, построение мультиагентных систем). Создаем инструменты для развертывания и мониторинга моделей — от бесшовного деплоя в продакшен до автоматизированного отслеживания производительности, ошибок и оптимизации.

• проектировать и разрабатывать ядро AI-агентов, реализовывать «глубоких» агентов с самообучением

• внедрять мультиагентные системы, организовывать циклы восприятие → действие → рефлексия

• развивать инструменты для деплоя, мониторинга и оптимизации моделей в продакшене

• работать с векторными базами данных, гибридным поиском, факт-извлечением

• обеспечивать безопасность: sandbox, safety-агенты, аудит, откаты.

• python 3.10+ (промышленный опыт, async)

• опыт работы с LangChain/LangGraph (StateGraph, чекпоинты, стриминг)

• знание LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, OpenRouter), tool use, MCP для API/OAuth2

• практика с векторными БД (Qdrant, Milvus, PGVector), гибридным поиском, RAG

• опыт построения мультиагентных систем, самообучающихся петель

• навыки промп-инжиниринга (system-промпты уровня Claude), tool calling

• понимание LLM-архитектур, способов расширения и файнтюнинга моделей

• опыт работы с Docker, облачными платформами (AWS Bedrock, Azure).

Будет плюсом:

• опыт работы с CrewAI или аналогами

• знание файловых систем как контекст-менеджеров

• опыт внедрения safety-агентов и белых списков.

• 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.

В команду администрирования облачной инфраструктуры требуется инженер Devops для усиления направления IaC.

С чем придется работать:

• масштабная инфраструктура в 4х различных облаках(OpenStack/Vmware), более 5000 ВМ

• более 70 terraform модулей и десятки ansible ролей

• Terraform провайдеры собственной разработки

• различные вспомогательные сервисы на Python и Go

• GitOps на основе Gitlab

• HC Vault

• Keycloak

• Terraform(обязательно; Создание и доработка модулей),

• Ansible(обязательно),

• Python/Go(что-то одно обязательно, хотя бы уровень Jun+)

• Linux/Bash(обязательно)

• Git(работа в команде, решение конфликтов)

• Gitlab(CI/CD, а не администрирование gitlab как сервиса)

• Networks(понимание основ сетей и дебаг)

• Helm(будет преимуществом)

• Vault(будет преимуществом)

• Keycloak(будет преимуществом)

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти;

• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;

• Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать;

• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам

• Стабильная заработная плата и годовой бонус;

• Удаленный или гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом;

• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;

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

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

• Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких;

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

HR платформа Сбера – собственный продукт компании, который покрывает весь жизненный цикл работы с человеческим капиталом: подбор, обучение, развитие, оценка, результативность, обратная связь и др.

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

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

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

• участие в разработке тест-кейсов и чек-листов для функционального тестирования приложений

• проведение ручного тестирования web--приложений и API-сервисов

• оценка качества продукта путем выявления дефектов и ошибок на всех этапах разработки

• регулярная коммуникация с командой разработчиков и менеджерами проекта относительно найденных багов и изменений функционала.

• поддержка и разработка тестовой документации

• анализ требований

• анализ результатов автотестов

• участие в приемо сдаточный испытаниях (пси)

• онбординг новичков.

• коммерческий опыт в ручном тестировании от 3 лет

• хорошее понимание SQL-запросов и работа с базами данных (PostgreSQL, MySQL).

• опыт тестирования API, интеграций, web

• тестирование мобильных приложений

• опыт тестирование API, настройка окружения и коллекций

• опыт работы с мок сервисами (заглушками)

• способность быстро осваивать новые технологии и инструменты.

• системы управления тестированием (TMS)

• опыт работы с Atlassian продуктами (Zephyr, Jira, Confleuce)

• ответственность и внимательность к деталям.

• высокая мотивация, нацеленность на результат и стремление улучшать качество продукта.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• ипотека для всех сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаём и развиваем ML-решения и AI-агентов для продуктов банка, которыми пользуются юридические лица.

Ищем ML Engineer, который возьмёт на себя инженерную часть этих решений: разработку агентов, интеграцию моделей и данных, а также их вывод в промышленную эксплуатацию. Это роль для Python-разработчика, которому интересно работать на стыке ML, LLM и больших данных.

• проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами

• превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать

• разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью

• проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов

• обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи

• обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных

• опыт промышленной разработки на Python от 2 лет

• умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями

• ·уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных

• опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных

• опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию

• понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API

• понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления

Будет плюсом:

• опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора

• опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами

• опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах

• ·опыт работы с Kafka и событийными архитектурами

• ·знание Docker, CI/CD и Kubernetes

• практический опыт работы с Hadoop и Spark

• опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре

• опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• формат работы – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы являемся сервисной командой, которая создаёт и развивает продукты Казначейства. Среди них большую часть занимают внутренние продукты, но также мы работаем на продуктом для внешнего рынка. В команде работают дизайнеры и фронт-разработчики.

Для нас важно повышать качество фронт-приложений через внедрение собственных стандартов и переиспользование лучших практик, интеграция ИИ в работу команд для повышения эффективности, поддержка кодовой базы в актуальном состоянии и замена устаревших инструментов, поддержка идей, содействие росту сотрудников

• Разработка пользовательских интерфейсов с помощью

React

• Принятие решений по выбору технологий, инструментов и архитектурных подходов

• Проведение code review  и обеспечение высокого уровня качества кода

• Рефакторинг и оптимизация существующего кода

• Отличные знания HTML, CSS, JavaScript, React

• Знания TypeScript (Utility Types, Generics)

• Опыт работы с Zustand/Redux

• Опыт работы с React Query

• Опыт работы с headless  UI-библиотеками (Base UI, react-aria)

• Опыт написания тестов (vitest-browser-mode, playwright.

Будет плюсом:

• Опыт работы с AG Grid, tanstack table

• Опыт настройки линтеров (eslint, stylelint, biome)

• комфортный офис

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.