Работа в Сбере: вакансии IT и digital

Мы ищем разработчика Python в команду разработки сервисов Лаборатории данных (внутри Корпоративной аналитической платформы) и разработки AI-агентов.

Мы используем СУБД на основе SQL (PostgreSQL и Greenplum).

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.

Обязанности

• требований до внедрения на промышленном стенде
• поддержка (3-я линия) разработанных продуктов
• реализация детальной архитектуры внедряемых сервисов
• самостоятельное проектирование и реализация модулей

Требования

• знание Python (разработка REST-сервисов)
• базовые навыки работы в ОС Linux (терминал, ssh)
• понимание принципов REST API
• понимание принципа работы протоколов HTTP, HTTPS
• хорошее знание SQL (PostgreSQL или Greenplum)
• опыт промышленной разработки от 1 года либо пул собственных проектов
• опыт работы с генеративными моделями и AI-агентами

Будет плюсом:

• опыт работы с брокерами очередей (Kafka)
• опыт работы с системами контроля версий git и github, bitbucket
• опыт оптимизации производительности SQL-запросов
• (планы запросов, индексы, дистрибуция, партиционирование)
• базовые знания DevOps на Jenkins
• опыт работы с Confluence и Jira
• опыт работы с контейнерами (Docker/OpenShift/K8s)
• знание экосистемы Hadoop (Hive, Spark, Oozie, HDFS, YARN и т.д.).

Условия

• работа в крупнейшем банке России
• постоянное обучение (в нашей базе большое количество бесплатных онлайн-лекций, вебинаров и обучающих материалов любой специализации)
• обучение в корпоративном университете Сбербанка (Истринский р-н)
• уровень заработной платы обсуждается индивидуально
• трудоустройство согласно ТК РФ
• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний Вас и Ваших близких
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• льготные условия кредитования.

Мы разрабатываем новый продукт страхового брокера, который займется построением системы по предоставлению брокерских услуг на рынке страхования для юридических лиц.

Вам предстоит работать в команде, которая отвечает за реализацию платформы, включающей основную бизнес логику по данному продукту.

Также вы будете заниматься организацией и управлением качеством продукта в страховом секторе. Проектирование архитектуры фреймворков автотестирования (UI/API), внедрение лучших практик, построение CI/CD процессов и управление командой инженеров (включая обучение и менторство) в качестве лидера компетенции.

Технологический стек: Java / Python/ JS, Selenide, REST Assured/RestSharp, JMeter, PostgreSQL, Charles/Fiddler, Kafka, k8s, Gitlab, Jenkins, Jira, Confluence

• Развитие компетенций: Менторинг Middle и Junior специалистов, составление планов развития (ИПР).

• Выстраивание QA-процессов: Внедрение и оптимизация практик тестирования внутри команд.

• Стратегическое планирование: Разработка общей тест-стратегии и тест-планов для крупных релизов.

• Проектирование фреймворков: Создание с нуля и масштабирование архитектуры автотестов (UI/API).

• Оптимизация CI/CD: Интеграция автотестов в Jenkins, настройка параллельного запуска и ночных прогонов.

• Аналитика и Метрики: Внедрение метрик качества (Time to Market, Code Coverage, Defect Leakage).

• Сложные интеграции: Тестирование критических бизнес-процессов на стыке микросервисов и legacy-систем.

• Проектирование тестов: Анализ требований. Создание чек-листов, тест-кейсов и тест-дизайнов.

• Автоматизация (API): Разработка и поддержка автотестов (WebDriver, Selenide, REST Assured).

• Разностороннее тестирование: Проведение интеграционного и регрессионного тестирования.

• Ручное тестирование: Проводить исследовательское тестирование нового функционала, анализировать требования, находить нестандартные кейсы и критические уязвимости до того, как их увидят пользователи.

• Нагрузочное тестирование: Создание и запуск сценариев в JMeter.

• Документирование: Фиксация багов в Jira. Подготовка тест-планов и отчетов.

• Контроль релизов: Мониторинг стабильности сборки в Jenkins. Контроль метрик качества.

• Командное взаимодействие: Работа по Agile/Scrum.

• Опыт: От 6+ лет в сфере QA, из которых не менее 2-х лет на позиции Senior/Lead

• Опыт в финтех/страховании как преимущество

• Hard Skills:

• Глубокие знания Java/python/JS, паттернов проектирования автоматизации (Page Object, Singleton, Factory).

• Знание теории тестирования, клиент-серверной и микросервисной архитектуры.

• Базы данных: SQL-запросы (сложные запросы, оптимизация).

• Опыт построения CI/CD процессов «с нуля».

• Soft Skills: Самостоятельность, системное мышление, желание разбираться в сложных бизнес-процессах.

• Гибридный формат с редким посещением офиса (м. "Кутузовская")

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;

• 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.

Платформа ЦФА — системы, обслуживающие бизнес Сбера по цифровым финансовым активам: выпуск, учёт и обращение ЦФА на блокчейн-инфраструктуре. Мы обеспечиваем бесперебойную работу блокчейн-инфраструктуры Сбера: ноды Ethereum, Tron, Bitcoin, Arbitrum, адаптеры к ним, Kafka-коннекторы (Kafka Connect), реверс-прокси (nginx), балансировщики и связанные сервисы — от разработки до промышленной эксплуатации. Команда отвечает одновременно за два стратегически важных направления: GMBW и платформу ЦФА.

• выстраивать и развивать процесса разработки на основе подхода SDD в рамках AI SDLC

• участвовать в архитектурных комитетах и рабочих группах, проектирование архитектуры на стратегическом и тактическом уровне, выбор технологических стеков и архитектурных стилей, проектировать, разрабатывать и поддерживать информационные системы с использованием стека Java, SpringBoot, Go, PostgreSql, Kafka, OpenShift

• создавать прототипы для оценки и доказательства работоспособности решений, новых технологий и фреймворков, проектировать, разрабатывать и поддерживать смарт-контракты для внутренних и внешних блокчейн сетей

• проектировать, разрабатывать и поддерживать среды и процессы для разработки, ревью, сборки, установки и тестирования приложений(включая CI-CD) при помощи инструментов Bitbucket, Jenkins, Nexus, AI агенты

• принимать участие в процессах оценки, проектирования архитектуры разрабатываемых систем, взаимодействовать с другими ролями (тестеровщики, аналитики, разработчики, девопс инжененры, архитекторы и менеджеры) внутри и вне команды.

• знание и опыт разработки на Java не менее 5 лет из них от 1 года в роли лида

• опыт проектирования архитектуры приложений(стратегический и тактический уровень), понимание архитектурных стилей (SOA, MSA, Event-Driven, SBA), знание их компромиссов, умение применять на практике, понимание основных шаблонов проектирования, принципов ООП, паттернов и принципов построения корпоративных приложений, SOLID, паттернов и принципов построения микросервисной архитектуры

• опыт проектирования и разработки приложений с использованием стека Java, SpringBoot, PostgreSql, Kafka, OpenShift

• опыт проектирования и реализации API (REST, gRPC, Async) и работа с форматами JSON/XML

• высокий уровень SQL (написание сложных запросов, понимание планов выполнения и оптимизации запросов)

• опыт проектирования процессов модульного и интеграционного тестирования и написания модульных и интеграционных тестов (JUnit, Mockito, Testcontainers), использования BDD подхода

• опыт организации командной работы с использованием jira, confluence, Maven, git, Jenkins, Bitbucket, Sonar(или другими), организации процесса и проведения код-ревью, опыт организации CI/CD (Bitbucket, Jenkins, Nexus), настройка процессов сборки и развертывания, опыт работы в Agile-командах (Scrum/Kanban), отличные устные и письменные коммуникативные навыки – умение аргументировать технические решения и доносить их до нетехнических участников.

• комфортный современный офис г. Москва Вавилова 19

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

Привет! Здесь команда экспертов в области построения рекомендательных систем, наш продукт – рекомендательная платформа Amazme, современное recsys решение, применяемое в группе компаний Сбер, которое следует трендам индустрии и позволяет превосходить ожидания пользователей на всем клиентском пути появления и доставки рекомендаций конечному клиенту.

Наша платформа обслуживает широкий круг потребителей и строит персональные рекомендации во многих масс-маркет сферах, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина и других.

Присоединяйтесь к нам, что бы получить опыт на острие прикладного использования ml и посотрудничать с коллегами, глубоко понимающими механизмы рекомендательных систем.

• разработка высоконагруженных микросервисов для управления и доставки готовых рекомендаций

• оптимизация систем хранения данных для нагрузки записью, быстрым чтением и эффективной агрегацией

• сотрудничество с архитекторами, дизайнерами и front-end инженерами при разработке нового функционала

• создание масштабируемых контейнеризованных компонентов

• поддержание работоспособности сопровождаемых систем, участие в их восстановлении в случае сбоев в качестве эксперта 3 линии технической поддержки

• оперативный анализ возникающих проблем

• обеспечение CICD и observability сервисов

• дизайн фичей в технологическом и бизнес контекстах

• базовое инженерное понимание computer science и работы ОС

• крепкое владение golang, плюс python или bash в качестве уверенного дополнения

• опыт работы и профилирования в различных базах данных, знание SQL

• опыт работы с брокерами сообщений

• несколько лет опыта работы инженером-разработчиком программного обеспечения

• понимание классическими алгоритмов и структур данных

• умение работать с кодом написанном в функциональном и ООП стиле

• опыт командной работы с использованием Confluence, Jira, Git

• понимание архитектуры построения микросервисных систем

• навык командной работы

• готовность к освоению практики Feature Owner

• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт

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

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• офисный формат (Тургенева 30)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• выгодная ипотека для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы ищем опытного SRE-инженера, который будет отвечать за сопровождение и поддержку нескольких важных автоматизированных систем, включая наш внутренний мессенджер, систему обучения GigaChat и ряд других сервисов.

• внедрение и сопровождение высоконагруженных сервисов

• создание промышленных и тестовых стендов (VM, OpenShift)

• выполнение задач по повышению надежности и доступности IT систем

• решение инцидентов, анализ причин их возникновения

• применение методологии и инструментов DevOps в работе

• настройка, развитие систем мониторинга (Zabbix, Grafana) и анализа логов и событий (ELK)

• автоматизация рутинных задач с помощью ai агентов

• изучение новых технологий, best practice и применение их на практике

• уверенные знания Linux

• опыт внедрения и сопровождения IT систем

• опыт работы с OpenShift / Kubernetes

• опыт работы с системами мониторинга и логирования (Zabbix, Grafana)

• понимание сетевых протоколов, принципов построения высоконагруженных и отказоустойчивых систем

• опыт работы с инфраструктурными компонентами (Nginx, Kafka, Zookeaper)

• опыт работы с базами данных (PostgreSQL)

• опыт написания скриптов на Python / Bash

• опыт работы с инструментами DevOps.

Будет плюсом

• 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.

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

• среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;

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

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

• стабильная заработная плата и годовой бонус;

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

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

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

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

• подписка Прайм с возможностью использования трёх близких;

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда отвечает за независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка.

Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям.

Мы не просто «проверяем метрики», а:

• глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели
• критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения
• разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска
• проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования

Отдельный фокус – R&D деятельность:

• создание новых методологий оценки качества
• участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.)
• адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов
• и многое другое

Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда

Придумывать, как вообще измерить модель

ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве.

Отвечать за достоверность измерений

Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили.

Разбираться в причинах ошибок

«Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает.

Строить автоматическую оценку

Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей.

Строить то, чем пользуются другие

Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне.

• Умение проводить технический и научный ресерч: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов.
• Статистика и дизайн эксперимента: доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения
• Понимание современных AI-агентов и агентных систем: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация;
• Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри: трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения
• Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают: метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения
• Продуктовое мышление: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели.
• Python на продакшн-уровне: чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой.

Будет плюсом: R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding

Стек: Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ
• 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
• скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаем новую коллаборативную платформу для работы команды разработки. Это интуитивно понятный и удобный сервис, который помогает управлять командами, эффективно организовывать задачи, обмениваться информацией и совместно работать над проектами.

Перед тобой не просто вакансия. Перед тобой отличная возможность сделать этот мир технологичнее и лучше. Мы - первая команда СберТех, которая тиражирует свой продукт в формате SaaS.

- Развивать и поддерживать высоконагруженный сервис с плагинной/микросервисной архитектурой.

- Проектировать публичные API сервиса и механизмы интеграции сторонних сервисов.

- Реализовывать и интегрировать новые функциональные возможности, такие как ИИ-ассистенты и рекомендательные системы.

- Повышать надежность и качество сервиса, оптимизировать производительность на уровне фронтенда и бэкенда, JVM и БД.

- Организовывать и поддерживать высокий уровень покрытия тестами — юнит, интеграционными, нагрузочными, функциональными и регрессионными.

- Участвовать в ретроспективах инцидентов и устранении возникающих аварийных ситуаций.

- Планировать спринты, оценивать и декомпозировать задачи.

- Проводить ревью архитектурных и технических решений, обеспечивать взаимовыгодную коммуникацию в команде.

- Документировать собственные технические решения и взаимодействовать с командой QA при создании тест-кейсов.

- Выполнять уникальные задачи:

Переносить порядка 100 млн записей* с выполнением сложного преобразования за ограниченное время (<4 ч);

Создавать высокопроизводительные сервисы, способные обрабатывать >100 RPS* на минимальном оборудовании;

Разработать эффективный тестовый фреймворк для нового функционала.

- Формируйте интерфейс на основе React/FSD* и обеспечьте его полную адаптацию для различных браузеров и платформ.

- Разрабатывать внутренние инструменты на Node.js, осуществлять непрерывную поставку и настройку CI/CD-процессов.

- Уверенное владение JavaScript/TypeScript, React, CSS, HTML5 (от 2 лет).

- Прочный фундамент знаний в Java (от 2 лет), глубокое понимание JVM, структур данных и GoF-паттернов.

- Опыт проектирования и поддержки REST API и микросервисов.

- Знание современного стэка Java-разработки (Spring Boot, Kafka, RabbitMQ, Hibernate).

- Навыки эффективной работы с реляционной базой данных (PostgreSQL, оптимизация запросов, Flyway/Liquibase).

- Понимание принципов работы frontend-технологий (webpack, babel, линтеры, NPM/Yarn).

- Умение организовывать автоматизированное тестирование на нескольких уровнях (unit, integration, e2e, load testing).

- Гибкость и готовность следовать принципам Agile-методологии (Scrum, Kanban).

- Опыт ведения документации и подготовки материалов для внутреннего использования.

- Возможность самостоятельно проводить технический анализ проблемы и формировать её техническое решение.

Будем рады видеть вас, если дополнительно вы обладаете знаниями и практическим опытом:

- Разработка высоконагруженных и распределённых систем, оптимизация performance критичных компонентов.

- Профилирование приложений, выявление memory leak и узких мест.

- Микрофронтендовая разработка с помощью Webpack Module Federation.

- Администрирование и настройка CI/CD-пайплайнов, experience с Docker, Kubernetes.

- Дополнительные преимущества: знакомство с Apache Kafka, ClickHouse, ElasticSearch, NLP-технологиями, ANTLR, графовым подходом к данным (GraphQL).

- 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 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

подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Отдельное большое направление — универсальные агенты: GigaAgent, AEFClaw (OpenClaw), Hermes и другие. Для их внедрения мы развиваем enterprise harness, включая sandboxing и администрирование агентов, а также универсальную работу с tools, mcp, skills и memory. Ищем Delivery Lead, который возьмёт на себя сквозное ведение delivery направления: синхронизацию инженерных команд, работу со стейкхолдерами и контроль исполнения дорожной карты.

• вести delivery дорожной карты продукта: планирование, синхронизация команд, отслеживание прогресса, рисков и зависимостей, кросс-командные коммуникации

• планировать ёмкость команд и распределение работ: что реалистично влезает в квартал, где не хватает ресурса, какие обязательства можно брать

• доводить решения до вывода в Пром: фиксировать договорённости, контролировать сроки, подсвечивать блокеры

• координировать работу команды разработки

• координировать релизы совместно с командой эксплуатации

• управлять зависимостями от смежных команд банка: инфраструктура, безопасность, смежные платформы — согласовывать сроки, снимать блокировки, держать критический путь под контролем

• выстраивать прозрачность поставки: метрики потока и предсказуемости, регулярная отчётность по прогрессу для руководства и стейкхолдеров

• опыт от 3 лет в роли Delivery / Program / Project Manager или Product Owner в IT

• понимание agent/LLM-ландшафта, основных паттернов построения AI-агентов и подходов к оценке их качества

• опыт ведения кросс-командных delivery-инициатив и координации нескольких инженерных команд одновременно

• опыт плотной работы с командами сопровождения и эксплуатации: релизные окна, управление изменениями, критерии production readiness

• умение планировать в условиях высокой неопределённости: итеративные оценки, работа с исследовательскими задачами, управление ожиданиями стейкхолдеров

• навыки фасилитации: умение вести встречи так, чтобы они давали решения, а не превращались в сбор статусов

• понимание IT-контекста и терминологии: разработка, архитектура, инфраструктура, продуктовые процессы

• опыт согласования решений с функциями безопасности, рисков и комплаенса

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• льготная ипотека для каждого сотрудника

• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• корпоративная пенсионная программа

• отсутствие строгого дресс-кода.

Ищем сильного Product Owner в "Центр моделирования данных и AI-решений в строительстве". Наше направление специализируется на разработке и применении технологий искусственного интеллекта для оптимизации строительных процессов. Команда работает над рядом уникальных и инновационных проектов.

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

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

• Управление созданием AI-агентов для экосистемы управления эффективностью строительства: от разработки концепции до релиза и масштабирования (Computer Vision, генерация контента, работа с BIM и документацией);

• Продуктовое управление линейкой AI-агентов;

• Активное участие в трансформации процессов строительства объектов: пересмотр текущих workflow, внедрение автоматизации, отказ от устаревших рутинных практик;

• Формирование и развитие собственной команды разработки (ML-инженеры, бэкенд, аналитики), постановкой OKR и управлением бэклогом;

• Постоянное взаимодействие со стейхолдерами и представителями других команд.

• Опыт работы Product Manager / Product Owner от 5 лет (управление цифровыми продуктами, а не проектный менеджмент);

• Опыт работы с AI-продуктами от 2-3 лет: глубокое понимание жизненного цикла ML-моделей, управление качеством данных, работа с метриками моделей (Accuracy, Recall), опыт написания требований к датасетам;

• Наличие готовых кейсов по созданию AI-агентов (ChatGPT-подобные решения на корпоративных данных, агентные workflow, RAG-системы, работа с промпт-инжинирингом);

• Бэкграунд в строительной отрасли: глубокое понимание процессов СМР (строительно-монтажные работы), ПНР (пуско-наладочные работы) и дальнейшей эксплуатации объектов;

• Опыт работы со строительной документацией (проектная документация, спецификации, акты КС-2, КС-3) или BIM-моделями (Revit, Navisworks, Tekla)

• Опыт запуска продуктов с нуля: способность работать в условиях высокой неопределенности и быстро меняющихся требований;

• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Гибридный формат работы (офис м. Кутузовская);

• Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

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

Мы команда CORE-аналитики в штабе CX, выстраиваем работу с данными по характеристикам и действиям клиентов банка.

Ключевая роль данной позиции – создать и поддерживать слой данных (сырые данные → агрегированные → слой метрик) для работы дата аналитиков и автоматизации поставки данных в BI.

Мы ищем человека, который: писал скрипты по расчёту метрик, процедуры и пайплайны обновления данных на SQL+Python — и при этом хорошо понимает бизнес-смысл того, что считает.

• проектирование и разработка аналитического слоя: архитектура DWH, модели данных для Greenplum и Hadoop, разработка и поддержка SQL-скриптов для расчёта продуктовых и клиентских метрик, создание новых расчётов метрик «под ключ»

• автоматизация и оркестрация: разработка Airflow DAG, оптимизация пайплайнов, автоматизация рутинных ETL-операций (трансформации, загрузки, очистка, отчёты)

• качество и валидация данных: внедрение DQ-проверок (аномалии, null, типы, логические противоречия), построение мониторинга качества

• поддержка, масштабирование и документация: сопровождение ETL и витрин, расширение системы под новые источники/метрики, документирование архитектуры, трансформаций и бизнес-правил

• аналитическая составляющая: понимание смысла метрик, поиск инсайтов, клиентская аналитика (сбор, группировки, выводы, документирование), сотрудничество с BI-командой

• обмен знаниями: передача знаний смежным аналитикам, разработка best practices для команды.

• продвинутый SQL: опыт написания больших сложных скриптов по расчёту метрик, процедур и пайплайнов обновления данных на SQL; уверенная оптимизация запросов и работа с большими объёмами (window functions, CTE, сложные джойны, агрегации)

• опыт построения ETL/ELT-пайплайнов от 2 -х лет

• опыт работы с Airflow или аналогами

• уверенный Python (pandas, numpy, генераторы, ООП)

• опыт работы с OLAP-хранилищами (Greenplum, ClickHouse, Vertica и пр.) и Hadoop-экосистемой (Spark, Hive, HDFS), понимание spark-конфигураций

• понимание концепций DWH (витрины, измерения, факты, нормализация)

• базовые знания DQ-проверок и валидации данных

• владение Git

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

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

• статистика и математика: проверка гипотез, нормальное распределение, базовые статистические тесты

• A/B-тестирование: теория, интерпретация результатов, проектирование

• клиентская аналитика: сегментация, портреты пользователей, когортный анализ, расчёт retention/churn

• способность находить инсайты в данных и объяснять их бизнесу.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• формат работы - офис

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда разработала и внедрила большое количество ML моделей в процессы банка, наши модели улучшают клиенсткий опыт, помогают снизить отток и формируют персональные рекомендаций для клиентов. С помощью стека разработанных моделей, команда улучшает внутренние процессы банка, а так же платные продукты и сервисы для клиента. Мы ищем в команду ML инженера, который поможет лидировать направление разработки ML моделей в команде, улучшать стек текущих моделей и разрабатывать новые.

Чем предстоит заниматься:

• погрузиться в процессы и продукты компании, с целью улучшения процессов с помощью ML

• разрабатывать и тестировать новые гипотезы связанные с ML моделями на табличных данных

• разрабатывать MVP решения с использованием LLM моделей (промпт-инжиниринг)

• разрабатывать ML модели с учетом требований банка и последующего вывода их в ПРОД

• готовить аналитику результатам работы моделей и презентовать ее заказчикам

• участвовать в развитии ML инструментов и тех. стека Банка.

• опыт работы по направлению Data Science от 3х лет

• знание Python ML стека (pandas / sklearn / catboost )

• опыт использования LLM

• умение переложить гипотезу с бизнес терминов на техническую реализацию

• развитые коммуникативные способности для эффективного общения

• знание SQL / Git / Pep8.

Будет плюсом опыт:

• промышленной разработки на Python от 1 года
• внедрения ML решений в бизнес процессы
• работы с BigData стеком (Hadoop / PySpark)
• работы с Linux, bash.

Что мы предлагаем:

• удобный офис в СПб на ул. Уральской, дом 1 (шаттлы от метро Спортивная и Приморская)

• офисный формат работы

• регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии

• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета

• программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы

• расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи

• ипотечные программы для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждения за рекомендации кандидатов.

Наша команда создает новые Hardware-продукты для инфраструктуры Сбера. Мы проектируем, разрабатываем и внедряем собственные серверные решения для задач виртуализации и контейнеризации, хранения данных, обучения и исполнения AI-моделей. Отвечаем за весь процесс: от идеи до ввода оборудования в промышленную эксплуатацию. Исследуем и имплементируем современные технологии в HW, работаем с дизайн-центрами и производствами, тестируем и валидируем новое оборудование, оказываем поддержку наших клиентов внутри Банка. Управляем продуктами на всех этапах жизненного цикла.

Задачи:

• проводить тестирование и валидацию дизайна и функционала новых серверов
• анализировать результаты, готовить протоколы тестирования, документировать дефекты и предложения по улучшению продуктов
• участвовать в разработке технических решений для устранения обнаруженных проблем
• участвовать в разработке методики и процедур тестирования для аппаратных и программных продуктов (BIOS, BMC, Система мониторинга и управления)
• создавать, настраивать и предоставлять стенды программно-аппаратных комплексов смежным подразделениям для проведения тестирования
• участвовать в разработке требований к новым программно-аппаратным комплексам, готовить аналитические материалы
• валидировать и улучшать эксплуатационную документацию для новых продуктов (серверы).

Мы ждем от тебя:

• опыт администрирования и настройки аппаратной части вычислительных систем, серверов
• знание устройства популярных дистрибутивов Linux (Ubuntu, Centos, Debian, RHEL), опыт базового администрирования Linux-серверов
• опыт работы с системами мониторинга Zabbix/Prometheus/Grafana
• понимание принципов работы IP-сетей, основных сетевых сервисов и протоколов
• понимание принципов работы SAN сетей, Fibre Channel
• опыт работы с удаленными машинами (SSH, RDP, JWS)
• знание систем виртуализации и контейнеризации
• знание тикетных системы (Jira + Confluence)
• опыт работы с системами управления и мониторинга (HPE OneView, DELL OME, прочее)
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

• офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская по адресу: 2-й Южнопортовый проезд,12А, к1
• 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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

Ждем именно тебя!

Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys).

Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.

Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам!

• разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов

• разработка продакшен-пайплайнов обработки данных

• работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях

• писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере

• performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой

• менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой.

• математический бэкграунд

• хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas)

• опыт написания качественного production кода

• опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику

• опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)

• хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL

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

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

Будет плюсом:

• опыт работы с Kubernetes
• опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами)
• опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере
• опыт или образование в области финансов, банкинга
• опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки
• опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload.

Стек технологий:

Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git.

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

Ищем сильного Project manager в команду сегмента Дети и молодежь, чтобы вместе формировать, развивать и управлять продуктовой линейкой Прайм для детей, родителей и молодежи на всех этапах жизненного цикла

• формирование, развитие и управление продуктовой линейкой Прайм для детей, родителей и молодёжи на всех этапах жизненного цикла продукта

• развитие продуктовой линейки дочерних обществ (ДЗО) Экосистемы Сбера для указанной целевой аудитории

• разработка и внедрение эффективных решений совместно с внешними и внутренними партнёрами, а также кросс-функциональными командами банка

• проведение переговоров и выстраивание долгосрочных партнёрских отношений с ключевыми участниками процесса.

• опыт управления продуктом или проектом не менее трёх лет в банковской сфере или компаниях с экосистемой

• умение исследовать клиентские пути, формировать гипотезы, запускать инициативы и оценивать их эффект

• глубокое понимание принципов разработки стратегии бренда и анализа рыночной среды

• навыки ведения переговоров и эффективной деловой коммуникации; умение находить общий язык с разными подразделениями банка и внешними контрагентами

• готовность к работе в режиме многозадачности и в стрессовых ситуациях

• опыт использования ИИ инструментов в рабочих задачах

• явный интерес к цифровым технологиям и знание современных тенденций рынка.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• формат работы - гибрид

• возможность самореализации, видеть результаты своих трудов

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративные мероприятия.

Мы команда SberInfra, предоставляем широкую линейку инфраструктурных продуктов, такие как стриминговая платформа CORAX(kafka), программный шлюз безопасности SOWA, координатор транзакций и средство по хранению key-value Skeeper(Apache Zookeeper), change-data-capture решения SIDEC+Gradely служащие для выгрузки данных из БД в облако данных, а так же реализации Stand-In для баз данных.

Нам в команду Gradely состоящий из kubernetes, PostgreeSQL, kafka необходим DevOps инженер с функциями сопровождения, c большим техническим кругозором, бэкграундом по развитию, сопровождению сложных систем.

Наша миссия - обеспечить качественное и эффективное сопровождение инфраструктурных продуктов центра интеграционных платформ.

Мы отвечаем за стабильность работы продукта, решение проблем, инцидентов и непрерывное развитие функционала, закрывая ключевые потребности бизнеса.

В твои задачи будет входить:

• решать технические вопросы в рамках проработки концептуально новых технических решений, продуктов
• настраивать контейнеризированные среды на kubernetes
• настраивать cdc(change-data-capture) репликацию между БД PostgresSQL
• участвовать в архитектурных постановках задач для разработчиков
• заниматься внедрениями нового функционала, обновлением версий
• взаимодействовать с вендром по доработкам, решению проблем с ИТ-продуктами
• заниматься настройкой CI/CD конвейеров для настройки продуктов
• консультацией внутренних пользователей Сбербанка
• решать инциденты на тестовой и продуктивной среде
• предлагать идеи по улучшению продукта
• документировать процессы для клиентов и внутренней команды
• реализовывать автоматизацию, улучшение процессов администрирования, сопровождения.

От кандидата ждем:

• опыт настройки, конфигурирования инфраструктурных продуктов с нуля
• базовый опыт администрирования linux
• базовый опыт работы с СУБД postgresql
• опыт разворота и конфигурирования приложений под kubernetes
• умение работать с git или bitbucket, jenkins
• опыт работы с kafka
• базовый опыт разбора проблем с CI/CD конвейерами в части анализа кода
• есть реальный опыт разворота приложений через CI/CD/Jenkins/DPM
• опыт работы с SecMan(HashiCorp Vault)
• опыт в RND(Research and Development) активностях
• опыт troubleshooting'a в сложносоставных системах
• опыт конфигурирования автоматизированных систем
• опыт диагностики сетевых проблем
• работа с Zabbix/Graphana.

Мы предлагаем:

• работу в офисе Технохаб (Розы Люксембург, 56а)
• офисный формат работы, после испытательного срока возможен гибридный формат (4 дня офис + 1 день удалёнка)
• стабильный оклад и социальную поддержку сотрудников
• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• ипотека выгоднее на 4 п.п. и льготные условия кредитования для каждого сотрудника
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и других
• корпоративную пенсионную программу
• корпоративное обучение за счет компании
• реферальную программу для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.

Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения.

Сейчас у нас открыта вакансия Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка.

• разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)
• проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.
• разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки
• автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)
• проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка.

Технологический стек

Базовый стек: python, pandas, pytorch

Будет плюсом:

+ для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)

+ LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др.

Инфраструктура:

• собственный Hadoop-кластер приличных размеров

• GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)

• высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук

• от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)

• глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей

• опыт применения основных библиотек анализа данных.

• базовые знания bash и git

• для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года).

Будет плюсом:

• опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM

• навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.

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

• формат работы: гибрид (м.Кутузовская)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

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

Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы:

• начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя
• потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы
• затем определяя интересы пользователя
• далее выбирая релевантные объявления для показа
• и, наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.

Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.

Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

• строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна
• заниматься полным циклом DS/ML задач
• участвовать в создании и развитии платформы рекламы
• улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).

Примеры задач:

• построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии

• обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки

• провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги)

• внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик.

• знание классического ML и Deep Learning подходов

• опыт промышленного использования методов RecSys

• опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде

• уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода

• знание принципов распределенной обработки данных

• умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию

• умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.

• офис метро Маяковская (Оружейный переулок)

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Отдел оценки защищённости Сбера приглашает профессионалов присоединиться к команде, работающей над повышением устойчивости крупной инфраструктуры к современным киберугрозам. Проект нацелен на развитие передовых методов и технологий в сфере информационной безопасности с применением новейших разработок в области искусственного интеллекта.

• проведение внутренних активностей по наступательной кибербезопасности (RedTeam) с использованием последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ)

• участие в жизненном цикле разработки инновационных решений на базе ИИ для исследований защищенности и поиска уязвимостей

• автономизация тактик, техник и процедур (TTP) матрицы MITRE для последующего построения векторов кибератак

• создание и применение ИИ агентов для обхода правил и настроек средств защиты информации (СЗИ)

• тестирование существующих Offsec-AI решений.

• опыт работы в направлениях pentest, red team не менее 5 лет

• знания в области AI/LLM

• знание и опыт работы с решениями, использующими протоколы MCP, A2A и т.д.

• знание и понимание уязвимостей AI/LLM решений

• опыт использования/исследования AI-фреймворков, предназначенных для проведения пентестов и red team активностей

• умение автоматизировать рутинные задачи (Python, Bash и др.)

• экспертные знания и практические навыки в одной из специализаций (веб, сетевая инфраструктура, инфраструктурное ПО и т.д.)

• знание и опыт применения методик анализа защищенности (PTES/OWASP WSTG/OSSTMM)

• понимание концепции Cyber Kill Chain

• опыт реализации TTP из MITRE ATT&CK

• знание ландшафта угроз и опыт эксплуатации уязвимостей в предприятия (среда Active Directory, кластеры СУБД, виртуализированные и контейнеризированные окружения и т.д.).

• комфортный современный офис

• офисный формат работы

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда работает над инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения, работаем с системами хранения данных, серверными мощностями, виртуальными машинами и системным ПО для них.

• принимать и первично обрабатывать заявки пользователей (телефон, электронная почта, HP SM)

• наблюдать за состоянием системы по мониторинга (Grafana, Zabbix)

• настраивать и обновлять системы банка

• контролировать ошибки в системах банка.

• опыт работы в качестве системного администратора/сетевого инженера/инженера сопровождения - 1 год

• знание OS Windows на уровне уверенного пользователя/администратора

• опыт работы с OS Linux на уровне уверенного пользователя/администратора

• понимание принципов работы локальных сетей и сетевого оборудования

• знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации

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

Будет плюсом:

• опыт сопровождения МС/МС+

• понимание микросервисной архитектуры.

• комфортный офис БЦ «Южный Порт» (10 минут пешком от ст. м. Кожуховская),

• график 2/2 (ночные, дневные смены)

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал, зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование семьи

• гибкий дисконт по ипотеке — всего ⅓ ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного пользования на трех близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы разрабатываем систему для юридических лиц, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки. Наши команды работают над следующими направлениями:

• алгоритмизированный и AI поиск потенциальных сделок и клиентов
• управление процессом заключения инвестиционных сделок
• финансовые расчеты и оценка портфеля
• построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера
• инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов.

Работаем с микросервисной архитектурой (Kubernetes, Docker, Istio, Kafka). Используем specififcation-driven подход к разработке и активно развиваем эту методологию внутри Сбера.

Чем ты будешь заниматься:

• взаимодействием с ProductOwner для выявления и формализации требований к автоматизации
• проектированием решений, связанных с автоматизацией процессов, согласованием решений с разработкой, командами смежных систем, поддержкой и кибербезопасностью
• формированием спецификаций по задачам в Git, их дальнейшим сопровождением в процессе разработки и поддержкой в процессе тестирования
• выполнением приемки разработанного функционала, участием в финальных приемо-сдаточных испытаниях
• проведением консультаций разработчиков в процессе разработки функционала и тестировщиков при его тестировании
• активным изучением, применением и разработкой AI-решений.

Ожидаем, что ты имеешь:

• опыт в роли Системного аналитика от 5 лет
• понимание процессов CI/CD
• опыт с микросервисами, проектирования межсервисных взаимодействий: OpenApi, AsyncApi, WebSocket, Kafka
• опыт проектирования БД, написания SQL-запросов
• опыт проектирования пользовательских процессов, разработки диаграмм в нотации UML.

Будет плюсом:

• умение читать и понимать код
• владение Postman / Insomnia
• опыт работы с DBML
• владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации.

Работа в Сбере – это:

• гибридный график
• современный офис на Кутузовском пр-кте, 32 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 создает линейку продуктов на основе мультимодальной нейросетевой модели GigaChat, которая является одной из самых мощных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день.

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

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

• разрабатывать фреймворк создания tool'ов и их описаний для LLM;

• строить инфраструктуру тестирования инструментов: локально, автоматически и с использованием LLM-as-a-Judge;

• создавать пайплайны оценки качества с привлечением разметчиков;

• собирать и анализировать логи взаимодействия модели с инструментами;

• разрабатывать пайплайны дообучения моделей и улучшения роутинга инструментов;

• проектировать механизмы, позволяющие десяткам и сотням инструментов работать совместно, не конфликтовать друг с другом и помогать пользователю решать конечную задачу.

• уверенно пишете на Go

• умеете проектировать и разрабатывать сложные backend-системы;

• интересуетесь современными LLM и агентными системами;

• любите разбираться в сложных задачах, где нет готовых решений;

• готовы работать на стыке backend-разработки, ML и исследования качества моделей.

• 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.

Создаём современную бэк-офисную платформу сопровождения сделок с ценными бумагами на Глобальных рынках. Система строится на собственной платформе Сбера. Решение позволит сотрудникам максимально автоматизировано:

• подтверждать условия сделок с контрагентами
• проводить расчёты по сделкам (перемещение денег и ценных бумаг)
• контролировать исполнение обязательств.

Решение строится на микросервисной архитектуре с cloud-native подходом. Собственная платформа банка даёт готовые сервисы и библиотеки, однако выбор реализации остаётся за командой. Система интегрирована с 20+ внешними и внутренними системами банка и за его пределами; через неё проходит порядка 2 млн сделок в день.

Что ты будешь делать:

• писать сценарии тестирования
• проводить процедуры тестирования вручную и с помощью запуска авто-тестов
• собирать и документировать результаты выполнения тестов и данные, необходимые для поддержки текущих измерений и отчетности о рисках, дефектах и охвате тестирования
• анализировать расхождения в отчетах для определения основных причин и оценки ошибок в сценариях
• участвовать во внутренних обзорах функционала для тестирования и приёмо-сдаточных испытаниях системы
• проходить обучение предметной области с выполнением тестов.

Мы ожидаем, что ты имеешь:

• опыт работы QA от 4 лет
• понимание принципов тестирования, опыт проведения интеграционного, функционального, регрессионного тестирования. Как организатора, так и исполнителя
• знание теории тестирования: виды/типы/классы их особенности и применимость, методологии разработки ПО, понимание жизненного цикл ПО
• опыт применения техник тест дизайна, ведения тестовой документации: тест-кейсы, чек-листы, баг-репорты
• опыт работы с REST, JSON, XML, Kafka
• SQL – уровень Join
• опыт работы с TMS.

Будет плюсом:

• опыт автоматизации тестирования микросервисов на Kotlin
• опыт работы в финтех проектах
• опыт работы с AI агентами
• опыт работы с тоговыми терминалами MOEX, QUIK.

Работа в Сбере – это:

• гибридный график (2-3 дня в неделю в офисе)
• современный офис на Вавилова, 19 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.

Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке.

Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе машинного обучения в бизнес-процессы банка, связанные с обслуживанием клиентов в отделениях Сбера. Сейчас мы ищем в команду Data Scientist’а.

• Построением ML-моделей прогноза продаж и клиентопотока в отделениях Сбера

• Разработкой LLM решений (в т.ч. агентов)

• Ad-hoc аналитикой по работе AI-решений

• Оценкой финансового эффекта от внедренных инициатив

• Ведением всех этапов DS проекта: от постановки задачи и требований с бизнес-заказчиком до внедрения и мониторинга модели

• Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения ML-решений

• Развитые soft-skill для общения с заказчиком

• Опыт классического ML от 2-х лет

• Опыт разработки на python от 2-х лет

• Опыт разработки агентских систем

• Опыт работы с базами данных, SQL

• Знание математической статистики и машинного обучения

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы)

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха

• Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

• Программа адаптации и помощь руководителя на старте

• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

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

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• Корпоративная пенсионная программа

• Корпоративные мероприятия.

Мы запускаем и развиваем цифровые продукты в сфере кредитных карт и ищем менеджера проектов, который возьмёт на себя сквозное ведение и продвижение IT-проектов от инициативы до ввода в эксплуатацию. Это роль для сильного координатора-драйвера: у вас не будет своей команды разработки, но вы станете связующим звеном между бизнесом-заказчиком, техническими командами разработки, ИБ, процессингом и смежными подразделениями.

• планировать график и вехи, контролировать исполнение по milestone-плану / диаграмме Ганта

• разбираться во внутренних ITSM-процессах, заводить заявки, релизы, Dor'ы и запросы на изменения (change request) в Jira, координировать работу через очереди десятков команд, отслеживать статус каждой задачи на большом масштабе

• вести переговоры со смежными подразделениями, своевременно поднимать риски и принимать меры до того, как они станут проблемой

• подготовка отчётности: статус-митинги, дашборды по здоровью проекта (план/факт по срокам, открытые риски и проблемы, статус ключевых задач и change request'ов)

• регулярная коммуникация с бизнес-заказчиком и руководителями технических блоков; перевод с «языка бизнеса» на «язык разработки» и обратно

• подготовка документации в соответствии с внутренними регламентами и ГОСТ: устав/паспорт проекта, планы, протоколы совещаний, реестры рисков и проблем, акты приёмки

• контроль хода тестирования, принятие результатов работ команд и вендоров, прохождение согласований (включая ИБ и комплаенс).

• опыт работы менеджером IT-проектов / координатором проектов от 2 лет

• высшее образование

• опыт запуска IT-проектов от начала до ввода в эксплуатацию — минимум 1–2 завершённых проекта

• практический опыт классического управления проектами: планирование, контроль сроков, управление рисками и стейкхолдерами (PMBOK / ГОСТ)

• уверенное владение Jira: работа с очередями нескольких команд, создание и ведение задач и запросов на изменения (change request), понимание процессов изменения (change management) и ITSM

• опыт работы с инструментами: MS Project / Primavera, Confluence, продвинутый Excel, PowerPoint

• опыт координации нескольких сторон одновременно (внутренние команды, вендоры, смежные подразделения) в условиях матричной структуры

• понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC), процессов тестирования и CI/CD — на уровне, достаточном для грамотной коммуникации с техническими специалистами

Будет плюсом:

• опыт работы в финтехе или крупной корпоративной IT-структуре

• знакомство с доменной областью: жизненный цикл кредитной карты, скоринг, процессинг, биллинг, 353-ФЗ (потребкредитование), ПСК, кредитные истории

• знакомство с регуляторными требованиями: 152-ФЗ, требования ЦБ к надёжности ИТ, контур ИБ

• опыт работы с вендорами (сопровождение технических заданий, приёмка работ).

• знание гибких методологий (Agile/Scrum/Kanban) и умение сочетать их с классическим подходом

• сертификации: PMP, IPMA, PSM, ITIL, PMI-ACP

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе

• офисный формат работы по адресу Кутузовский проспект 32к1 (после исп. срока возможен гибрид)

• 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.