Вакансии IT и digital от прямых работодателей

Команда Центра кибербезопасности Группы обеспечивает защиту информационных активов проектов Сбербанка. Руководитель направления сетевой безопасности отвечает за формирование требований к сетевой безопасности, разработку политик и стандартов, а также проектирование безопасной архитектуры корпоративной сети.

• формирование требований к сетевой безопасности

• разработка и поддержка политик и стандартов

• проектирование безопасной архитектуры

• контроль фактического состояния сетевой безопасности

• разработка долгосрочной сетевой стратегии безопасности

• координация работы с другими командами и подготовка регулярных отчётов.

• высшее образование в области ИБ, компьютерных наук или телекоммуникаций

• опыт работы с корпоративными сетями, VPN, NGFW, IDS/IPS и сегментацией сети (более 3 лет)

• опыт разработки и внедрения сетевой архитектуры безопасности в крупных организациях

• глубокое понимание TCP/IP, маршрутизации, VLAN, VPN, NAT, L7 firewall rules

• практический опыт настройки и поддержки NGFW, VPN, IDS/IPS

• опыт разработки политик, стандартов и регламентов сетевой безопасности

• навыки анализа рисков, оценки угроз и планирования мер по их снижению

• опыт работы с SIEM, PAM и интеграцией сетевых систем с системами мониторинга и безопасности

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.

• комфортный современный офис на ул. Поклонная 3к3

• 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.

Наша команда развивает сервисы для корпоративных клиентов банка: Бизнес-помощник — чат-бот с ИИ-ассистентом, каталог продуктов и услуг для бизнеса и сервис размещения рекламных предложений.

Наши сервисы доступны в Web, iOS и Android. Сейчас основной фокус — развитие Бизнес-помощника внутри банка и его интеграция с внешними сайтами через iframe и мессенджерами.

Ищем системного аналитика, который сможет самостоятельно вести задачи от бизнес-потребности до запуска и согласовывать решения с командами банка и внешними партнёрами.

• собирать и согласовывать требования, прорабатывать сквозные сценарии и декомпозировать задачи для Frontend и Backend

• проектировать интеграции через REST API, WebSocket, Kafka и webhook, описывать контракты и обработку ошибок

• прорабатывать работу сервисов в Web, мобильных приложениях, iframe и мессенджерах

• проектировать модели данных, описывать процессы и взаимодействие компонентов с помощью диаграмм

• сопровождать разработку и тестирование, определять критерии приёмки, управлять изменениями требований и межкомандными зависимостями.

• участвовать в проведении первичного тестирования.

• готовность работать по методологии OpenSpec: готовить спецификации с помощью нейросетевых моделей, критически проверять и уточнять результат

• опыт самостоятельного системного анализа сложных продуктов и интеграций — от неопределённой задачи до запуска

• умение формировать требования для Frontend и Backend, включая альтернативные и ошибочные сценарии

• уверенное знание REST/HTTP, OpenAPI/Swagger, JSON и JSON Schema

• понимание WebSocket и практический опыт работы с Kafka, включая восстановление взаимодействия после сбоев, гарантии доставки и обработку повторных сообщений

• понимание синхронных, асинхронных и потоковых взаимодействий, умение выбирать подход под задачу

• опыт проектирования реляционных БД, уверенный SQL и владение UML, BPMN и ER-диаграммами.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный/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 Сбера.

Мы ищем AppSec Technical Lead — сильного hands-on эксперта по Application Security, который будет техническим лидером команды из 3 AppSec-инженеров.

Вам предстоит развивать практики secure SDLC и DevSecOps, работать с SAST/SCA/DAST/MAST, развивать автоматизацию security-проверок.

Вам предстоит:

• быть техническим лидером для команды AppSec-инженеров
• помогать команде принимать архитектурные и технические решения в области Application Security
• наставлять инженеров, помогать им развивать экспертизу в AppSec, DevSecOps, security code review и автоматизации
• проводить ревью технических решений, подходов к анализу уязвимостей, SAST-правил и security-автоматизаций
• участвовать в планировании работы команды совместно с Product Owner
• помогать приоритизировать задачи с учётом технических рисков, бизнес-контекста и загрузки команды
• быть единой точкой входа для PO продукта по вопросам AppSec: статусы, блокеры, риски, roadmap, технические ограничения и потребности команды.
• развивать интеграцию security-проверок в CI/CD
• разрабатывать и поддерживать правила для SAST-инструментов
• улучшать процессы работы с SAST/SCA/DAST/MAST: качество проверок, triage, отчётность, снижение false positives
• писать автоматизацию для интеграции сканеров, обработки результатов, обогащения находок и формирования метрик
• исследовать и тестировать новые инструменты проверки безопасности приложений
• помогать делать security-проверки более полезными для разработчиков и менее шумными для команд.

Что для нас важно:

• опыт в Application Security от 4 лет либо сопоставимый опыт в разработке с последующим переходом в security
• практический опыт технического лидерства, наставничества или координации работы AppSec/security-инженеров
• глубокое понимание secure SDLC, shift-left security и DevSecOps
• практический опыт работы с SAST, SCA, DAST и/или MAST-инструментами
• опыт интеграции security-проверок в CI/CD
• опыт security code review на одном или нескольких языках: Java/Kotlin, Go, Python
• уверенное владение одним из языков: Python/Java/Go
• опыт работы с Bash
• глубокое понимание OWASP Top 10, OWASP ASVS и OWASP Mobile Top 10
• понимание современных архитектур: микросервисы, REST/gRPC API, Kubernetes, контейнеризация
• опыт анализа результатов сканирования, валидации уязвимостей, поиска false positives и приоритизации рисков
• практический опыт взаимодействия с разработчиками по исправлению уязвимостей
• понимание специфики безопасности мобильных приложений
• опыт работы с MAST-инструментами
• понимание типовых рисков мобильных приложений: insecure storage, insecure communication, неправильная работа с secrets, jailbreak/root detection, reverse engineering risks, certificate pinning, tampering
• опыт анализа Android/iOS-приложений будет преимуществом
• 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.

Привет! Это команда «Логистическая платформа».

Мы развиваем системы, которые делают доставку Ozon быстрой и предсказуемой. Занимаемся автоматизированным управлением доставкой: автомаршрутизацией заказов, распределением заказов курьерам и автоматическим управлением параметрами доставки — доступностью слотов, стоимостью доставки и минимальным чеком. Также мы планируем работу курьеров: это мастер-система, где формируются их смены, сверяется план потребности в курьерах и ведётся их учёт на дарксторах. Кроме того, мы отвечаем за контроль транспорта и курьеров: фотоконтроль при начале и завершении смены, сервисы управления собственным и прокатным велопарком. В направлении последней мили мы развиваем автомаршрутизацию, курьерское приложение и системы контроля транспорта. От надёжности наших сервисов зависит, насколько быстро и вовремя клиенты получают свои заказы.

Мы ищем в команду стажёра, который готов развиваться и учиться у более опытных коллег.

Наш стек

Go, PostgreSQL, Redis, Kafka, gRPC.

Ты будешь

• Участвовать в разработке backend-сервисов на Go.

• Покрывать код тестами и следить за качеством решений.

• Поддерживать стабильность и производительность сервисов.

• Участвовать в код-ревью.

• Разбираться в архитектуре и учиться у более опытных коллег.

Нам важно

• Учёба на технической специальности бакалавриата или магистратуры на данный момент.

• Понимание основ Go.

• Базовые знания SQL и реляционных баз данных, предпочтительно PostgreSQL.

• Понимание основных принципов архитектуры ПО: клиент-сервер, микросервисы, монолит.

• Понимание принципов чистого кода: code style, naming, Design patterns.

• Умение аргументированно предлагать улучшения.

• Желание развиваться и готовность учиться новому.

Мы предлагаем

• Гибридный формат работы: 1–2 дня в неделю в офисе.

• Адрес офиса: г. Москва, Пресненская набережная, д. 10.

Мы занимаемся интереснейшим проектом по созданию новой, современной и очень востребованной аналитической платформы.

Наш процесс создания и развёртывания инновационных программ полностью автоматизирован (Continuous Integration & DevOps).

• разработка и сопровождение Jenkins Pipeline скриптов и Shared Library (Groovy)

• разработка и сопровождение Ansible скриптов, в меньшей степени

• сопровождение и развитие процессов автоматизированного конфигурирования и развертывания на тестовые и промышленные среды

• автоматизация рутинных задач

• администрирование тестовых стендов

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• поддержка внедрения в Пром

• умение диагностировать проблемы “потребитель ↔ сеть ↔ приложение”.

• опыт работы с DevSecOps инструментами

• опыт работы в роли DevOps / SRE / Platform Engineer от года

• опыт с OpenShift от 2 лет

• понимание CI/CDL/CDP

• Jenkins, Ansible

• Git (bitbucket), SonaQube, Nexus

• Maven/Gradle

• Docker, оркестраторы Kubernetes/Openshift

• Istio

• PostgreSQL

• mTLS.

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• формат работы - гибрид

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы приглашаем специалиста по кибербезопасности для индийского филиала Сбера – того, кто возьмёт на себя методологию, процессы, комплаенс и аудиты, став надёжным связующим звеном между подразделением кибербезопасности филиала и головным офисом.

Ваша цель – поддерживать надёжную основу для устойчивого развития бизнеса в Индии.

• Обеспечивать соответствие филиала требованиям Сбера и локальных регуляторов

• Развивать процессы КБ филиала

• Поддерживать стратегические инициативы филиала в области КБ

• Сопровождать аудиты КБ

• Готовить аналитические материалы и отчётность

• Консультировать сотрудников по вопросам КБ и лучшим практикам

• 3+ года в кибербезопасности;

• опыт в банках или международных компаниях

• Английский — Upper-Intermediate и выше: вы готовы к регулярной коммуникации с зарубежными коллегами

• Техническое образование или сильный практический опыт

• Опыт участия в ИТ- или КБ-проектах. Опыт ведения проектов — плюс

• Понимание ландшафта современных угроз, векторов атак и методов защиты

• Умеете применять ИИ-инструменты в работе

• Командный игрок, который берёт ответственность и доводит до результата в многозадачной среде

• Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская)

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы ищем SRE-инженера в команду сопровождения Платформы. Вы будете отвечать за стабильность, отказоустойчивость и бесперебойную работу высоконагруженных интеграционных систем.

Вам предстоит обеспечивать приемку новых версий продуктов на эксплуатационные контуры, а также выступать в роли эксперта 2-й линии технической поддержки для решения сложных инцидентов.

Твои задачи:

• сопровождение и эксплуатация высоконагруженных систем с применением методологий Site Reliability Engineering (SRE)
• участие в тестировании, приемке и внедрению в промышленную эксплуатацию релизов и доработок от команд разработки
• обеспечение бесперебойности сервиса: проектирование метрик уровня обслуживания, управление мониторингом, алертингом, эскалацией и решением инцидентов согласно методологиям Банка
• поддержание работоспособности сопровождаемых систем, участие в их восстановлении в случае сбоев, расследование корневых причин и разработка планов предотвращения повторения инцидентов
• участие во внедрении и аудите отказоустойчивых решений, проверка реализации паттернов высокой доступности (Rate Limiting, ByPass и т.д.)
• взаимодействие со смежными командами в рамках процессов тестирования, приемки, внедрений и устранения инцидентов.

Мы ожидаем, что у тебя есть:

• уверенное владение ОС Linux на уровне администратора
• навыки автоматизации рутинных задач на скриптовых языках (Bash, Python)
• опыт диагностики комплексных проблем в распределенных системах, поиска корневых причин
• понимание современных сетевых технологий: TCP/IP (IPv4/IPv6), DNS, DHCP, TLS/mTLS, Ingress-контроллеры, service mesh
• CI/CD: сопровождение пайплайнов доставки (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) с точки зрения инфраструктуры
• глубокое знание контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes (Helm, Operators)
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Будет плюсом:

• опыт применения методик SRE: понимание концепций Service Level Indicators (SLIs), Objectives (SLOs) и Error Budget.
• опыт эксплуатация АИ-Агентов: контроль потребления ресурсов, аудит логов принятия решений ИИ-моделей, мониторинг качества их работы (Model Drift)
• опыт Infrastructure as Code (IaC): уверенная работа с Terraform и Ansible.
• навыки настройки и организации мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) или EFK
• знание языка запросов SQL, понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL/Postgres Pro) и NoSQL-хранилищ.

Работа в Сбере - это:

• гибридный формат работы, после испытательного срока 4 дня в офисе/1 день удаленно) на период испытательного срока - офис.
• офис располагается по адресу : Москва, ул. 2-я Южнопортовая, 12Ак1с1
• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
• льготная ипотека в Сбере
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

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!

SberAds — единая рекламная платформа экосистемы Сбера. Мы предоставляем бизнесу и агентствам технологичный инструмент для запуска эффективной рекламы на главных цифровых площадках страны.

В основе платформы лежит искусственный интеллект: система сама выбирает оптимальную площадку для показа, работает с 250+ уникальными сегментами аудитории и использует нейросети для генерации креативов. Мы создаем продукт, который принимает решения в реальном времени и обеспечивает точность для тысяч рекламодателей.

Задачи:

• управление командой из 3-5 инженеров, постановка задач, перфоманс-ревью, наставничество и развитие компетенций инженеров
• проектирование отказоустойчивой инфраструктуры в SberCloud
• ответственность за надежность и масштабируемость кластеров CCE (Cloud Container Engine), сетевой топологии, Ingress и Storage
• развитие инфраструктуры мониторинга (VictoriaMetrics, Grafana), логирования (ELK), трейсинга (Elastic APM) и интеграции Sentry
• взаимодействие с командой DBA для обеспечения общей надежности дата-интенсивных сервисов (PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool и др.)
• делегирование стандартных операционных задач (создание ранбуков, первичный анализ логов, генерация IaC-кода) ИИ-агентам
• развитие инфраструктуры как кода (Terraform, Ansible, GitLab CI).

Мы ждем от кандидата:

• высшее образование
• опыт работы в SRE от 5 лет
• опыт управления небольшой командой от 1 года
• глубокое понимание архитектуры Kubernetes и опыт управления облачными кластерами (CCE, EKS, GKE или аналогами) под высокими нагрузками (миллионы RPS)
• практический опыт работы с Kafka, уверенные знания HashiCorp Vault и Consul, понимание принципов построения Observability-систем и опыт работы с Elastic APM / ELK / VictoriaMetrics
• опыт работы с IaC (Terraform) и написания скриптов на Python/Go/Bash
• понимание сетевого стека (VPC, DNS, балансировка), работы ОС Linux.

Будет плюсом:

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

Что мы предалагем:

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

AEF (Agent Execution Framework) — платформа Сбера для запуска и контроля AI-агентов и мультиагентных систем. Она делает работу агентов надёжной, наблюдаемой и безопасной. Сейчас мы выпускаем AEF.Lite — открытую версию платформы. Компании экосистемы должны разворачивать её у себя «одной командой» и сразу получать трейсинг, контроль и связь с Банком.

Ищем системного аналитика, который хочет вырасти в solution-архитектора. Вы разберётесь, как устроены агенты и инфраструктура у разных компаний, спроектируете для них лучшее решение и доведёте его до продакшна.

• исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы: как агенты устроены, где запущены, какие ограничения по безопасности и сети. По итогам проектировать схему подключения к AEF

• проектировать дистрибутив AEF.Lite: из каких компонентов он состоит, как они взаимодействуют, как ставится и обновляется, как банковские сервисы заменяются open-source аналогами (OIDC/Keycloak, Kubernetes, Istio)

• проектировать сбор и передачу трейсов и метрик агентов: OpenTelemetry, access-логи окружения, Kafka-контракты, модель данных, обезличивание

• проектировать API и контракты интеграций и описывать нефункциональные требования: надёжность, поведение при недоступности каналов, безопасность, объёмы

• декомпозировать бизнес-сценарии в требования и архитектуру AI-решений, задавать критерии качества и безопасности агентов (guardrails, evals)

• быстро проверять архитектурные гипотезы на стенде вместе с разработкой и DevOps: прототип, замер, решение

• вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь

• сравнивать AEF с рыночными решениями (фреймворки агентов, observability, evals) и приносить лучшие практики в продукт.

• опыт: от 3 лет в системном анализе или проектировании IT-систем. Для кандидатов с глубокой экспертизой в разработке GenAI-продуктов готовы рассматривать меньший стаж

• интеграции и архитектура данных: проектирование REST/gRPC API, асинхронного обмена сообщениями (Kafka/PubSub), разработка форматов данных (JSON/XML) и контрактов (OpenAPI/AsyncAPI)

• архитектура LLM-приложений: понимание принципов работы генеративных моделей. Умение описывать обвязку вокруг модели (промпты, парсеры, оркестратор)

• практический опыт разработки агентов: работа хотя бы с одним из стеков: LangChain/LangGraph, CrewAI, прямые вызовы OpenAI/Anthropic API, Model Context Protocol (MCP)

• инфраструктура: базовое понимание контейнеризации (Docker), Kubernetes (умение читать манифесты Deployment, Service), концепции service mesh

• моделирование и документация: владение нотациями UML/C4 для создания sequence-диаграмм, диаграмм компонентов и развертывания

• инструменты: уверенное использование AI-ассистентов (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) для анализа кода, генерации прототипов и подготовки технической документации

• 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.

Привет! Это команда разработки платформы видеоплатформы.

Мы создаем интеллектуальную экосистему для видеоаналитики, которая состоит из встраиваемых устройств (камер) и высоконагруженной облачной платформы.

Наши камеры — это «глаза и периферийная нервная система», а платформа — «мозг», обрабатывающий потоки с тысяч устройств в реальном времени с применением машинного обучения. Качество и надежность всей системы — наш ключевой приоритет.

Мы в поиске старшего SDET-инженера.

Вы будете работать на стыке двух технологических направлений: встраиваемого ПО (embedded) и облачной бэкенд-платформы. Ваша ключевая задача — обеспечение качества сквозного видеопотока: от захвата кадров на устройстве до их обработки, анализа и отображения в платформе. Вы станете важным связующим звеном между командами, обеспечивающим целостное тестирование продукта.

Наш стек

• Go, API (REST / gRPC), Linux, Bash, Docker, TCP/UDP, Kafka, H.264 / H.265, MPEG-TS / MP4, WebRTC, RTCP, PG, S3, ScyllaDB, DRBD.

Вы будете

• Проектировать стратегии тестирования микросервисной платформы, обеспечивающие качество обработки, хранения и получения данных с камер.

• Диагностировать проблемы системы обработки видеоданных, анализировать: работу драйверов видеоматрицы (V4L2), низкоуровневые пакеты данных, процессы кодирования видеопотока и стриминга (RTSP).

• Проводить функциональное тестирование API платформы видеонаблюдения (gRPC, REST) и функциональностей: приёма, обработки (включая обработку посредством ML-пайплайнов), хранения и получения видеопотоков и их метаданных.

• Проводить нефункциональное нагрузочное тестирование с использованием внутреннего решения на базе Yandex.Tank, анализируя сетевую стабильность, поведение системы под нагрузкой и при отказах.

• Автоматизировать (на языке Go) регрессионное тестирование на разных уровнях стека, включая разработку bash-скриптов, работу с Docker-образами и интеграцию в CI-систему GitLab, а также вести и поддерживать тестовую документацию в TMS.

• Активно взаимодействовать с командами embedded-разработки.

• Участвовать в планировании и улучшении процессов разработки для повышения качества продукта.

Нам важно

• Опыт работы SDET-инженером от 3-х лет, желательно в сфере видеотехнологий или высоконагруженных backend-систем.

• Базовое понимание принципов embedded-разработки и тестирования (работа с железом, прошивками, сетевыми протоколами).

• Понимание принципов разработки и тестирования микросервисных архитектур (REST/gRPC, Kafka, БД).

• Опыт написания автотестов на одном из языков Go, C++, Python, Java, C#.
  Навыки работы с инструментами CI/CD (GitLab CI/Jenkins), Docker, TMS (Allure, TestIt итд).

• Опыт работы с Unix-like системами (Linux), уверенное использование командной строки.

• Опыт нагрузочного тестирования (например, k6, locust, jmeter, Yandex.Tank).

• Опыт анализа сетевого трафика и отладки с использованием сетевых снифферов или прокси-инструментов (например, Wireshark, Charles, mitmproxy).

• Сильные аналитические навыки, умение декомпозировать сложные сквозные сценарии.

• Отличные коммуникативные навыки и способность работать в кросс-функциональной команде.

Будет плюсом

• Понимание ML-пайплайнов и метрик качества моделей (precision, recall, latency).

• Опыт тестирования в IoT- или видеонаблюдательных проектах.

• Базовое понимание работы с видео: кодеки (H.264/H.265), контейнеры, стриминговые протоколы (RTSP, WebRTC).

Привет! Это команда ML Платформы. Мы отвечаем за стандартизацию процессов MLOps и ModelOps: разрабатываем и поддерживаем сервисы и пакеты для запуска пайплайнов машинного обучения, трекинга экспериментов, хранения и версионирования моделей и датасетов, а также инференса и мониторинга моделей.

Наша команда разрабатывает сервисы для всех дата-сайентистов, адаптирует инструменты ML-инфраструктуры под потребности отдельных команд, занимается кастомными интеграциями и исследованиями.

Ищем инженера, который готов вместе с нами развивать платформенную инфраструктуру и поддерживать высокий уровень инженерной культуры в компании.

Наш стек

• Go с платформенными интеграциями, Kubernetes, GitLab CI, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Kafka, Python для скриптов.

Примеры задач

• Поддержка совместной разработки для нескольких пользователей одновременно в jupyterhub.

• Разработка сервиса по запуску интерактивных контейнеров на GPU.

• Интеграция с платформенными сервисами по выделению общих хранилищ для команд.

Вы будете

• Разрабатывать и развивать сервисы ML-платформы.

• Проектировать микросервисную архитектуру и интегрироваться с платформенными сервисами.

• Участвовать в код-ревью и поддерживать качество кодовой базы.

• Исследовать и внедрять новые инструменты для улучшения ML-инфраструктуры.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на Go от трех лет, понимание тонкостей языка.

• Опыт работы с Kubernetes, умение дебажить проблемы с помощью kubectl.

• Понимание принципа «at least once».

• Опыт проектирования микросервисной архитектуры.

• Желание строить качественную ML-платформу и развивать её.

Будет плюсом

• Умение читать и дебажить код на Python.

• Опыт работы с JupyterHub.

• Опыт построения дашбордов в Grafana.

• Опыт работы с ML и понимание MLOps-практик.

Организация и проведение опросов, анализ результатов, проведение мероприятий, развитие волонтерского сообщества.

Чем предстоит заниматься:

• диагностикой вовлеченности и атмосферы в командах
• проведением централизованных опросов настроения и вовлеченности
• формированием отчетности и консультированием руководителей по работе с итогами опроса
• организацией и проведением мероприятий для сотрудников банка
• развитием волонтерского сообщества
• реализацией программ и мероприятий для развития детско-родительских отношений в семьях сотрудников.

Мы ждем, что вы:

• получили высшее образование (преимущественно в направлениях: управление персоналом/психология/маркетинг)
• работали в направлении развития корпоративной культуры, внутренних коммуникаций или были корпоративным психологом в крупной компании не менее 1,5 лет
• свободно владеете пакетом MS Office, особенно Power Point
• имеете навыки публичных выступлений и проведения групповых встреч
• обладаете высоко развитыми коммуникативными и организационными навыками
• креативны и умеете оперативно находить нестандартные решения
• умеете проводить анализ данных и формировать отчетность по итогам аналитических исследований
• имеете опыт работы с ИИ-инструментами.

Что мы предлагаем:

• офисный формат работы с 9.00 до 18.00 (офис расположен по адресу: Ново-Садовая, 305)
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальный и годовой бонусы
• комфортный офис с корпоративным спортзалом и зонами отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• корпоративную пенсионную программу
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

HR-платформа Сбера "Пульс" ищет Java/Kotlin лида разработки.

• Разработка и поддержка backend-сервисов на Kotlin/Java в рамках текущего стека (Spring Boot 3, Exposed, PostgreSQL, Kafka, K8s)

• End-to-end владение бэкендом: от обсуждения требований с системным аналитиком до выката в продакшен и последующей эксплуатации

• Проектирование схем БД, миграций, доменных моделей и контрактов API

• Реализация интеграций через Kafka и REST с внешними и внутренними системами с учётом отказоустойчивости и идемпотентности

• Настройка деплоя и эксплуатации сервисов в Kubernetes (манифесты/Helm, конфиги, секреты), участие в CI/CD-пайплайне

• Покрытие кода юнит- и интеграционными тестами (Testcontainers), совместная работа с тестировщиком над сценариями и приёмкой

• Совместная работа с системным аналитиком: уточнение требований, валидация постановок на реализуемость, влияние на декомпозицию

• Контроль качества и техдолга на бэкенде: code style, ревью собственных решений, рефакторинг, документация

• Участие в инцидент-менеджменте: разбор проблем на проде, дежурство в разумных пределах, постмортемы

• Технологические решения по стеку и архитектуре бэкенда — самостоятельно, согласовывая ключевые с тимлидом/архитектором

• Соблюдение требований домена: безопасность данных, аудит операций, корректность денежных расчётов

• 5+ лет коммерческой разработки бэкенда на JVM, из них значимый опыт на Kotlin (желательно Kotlin 2) и/или современной Java (17+, опыт с Java 21 — плюс)

• Глубокое знание Spring Boot 3, включая Spring Data, Spring Security, конфигурацию, тестирование (Spring Test, Testcontainers)

• Уверенная работа с PostgreSQL: проектирование схем, индексы, оптимизация запросов, объяснение планов, миграции (Flyway/Liquibase), понимание уровней изоляции и транзакций

• Опыт с Kotlin Exposed (или готовность быстро перейти с JPA/Hibernate/jOOQ)

• Практический опыт с Apache Kafka: продюсеры/консюмеры, партиционирование, гарантии доставки, идемпотентность, обработка ошибок и DLQ

• Опыт эксплуатации сервисов в Kubernetes: написание манифестов/Helm-чартов, конфигурация ресурсов, health/readiness probes, понимание сетевой модели, секретов, графика выкатки

• Уверенный CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins, сборка артефактов, контейнеризация (Docker), автоматические тесты в пайплайне

• Понимание архитектурных паттернов: чистая/гексагональная архитектура, DDD-подход к моделированию домена, идемпотентность, транзакционные паттерны (outbox, saga), eventual consistency

• Опыт проектирования и сопровождения REST API (OpenAPI/Swagger), понимание контрактного подхода

• Самостоятельность и продуктовое мышление: умение декомпозировать задачу из бизнес-постановки в технические шаги, принимать архитектурные решения и нести за них ответственность

• Внимание к надёжности: метрики, логирование, трейсинг (Prometheus/Grafana/OpenTelemetry или аналоги), умение разбирать инциденты в проде

• Опыт работы в FinTech или другом домене с высокими требованиями к корректности денежных операций, аудиту и безопасности — сильное преимущество

• Английский на уровне чтения технической документации

Будет плюсом

• Опыт работы единственным бэкендером в команде или в условиях высокой автономии

• Знание coroutines в Kotlin, опыт реактивного программирования (WebFlux, Reactor)

• Опыт с распределёнными транзакциями, saga, transactional outbox в продакшене

• Опыт с инфраструктурой как код (Terraform/Helmfile/ArgoCD)

• 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.

Команда Ozon Банка создаёт и развивает сервисы для покупателей и продавцов. Мы строим банк как современный IT-продукт — с передовыми технологиями и микросервисной архитектурой. Все самые сложные и важные системы банка реализуем сами: процессинг, учётное ядро, финансовый мониторинг, переводы через систему быстрых платежей.

Ищем ведущего платформенного инженера в команду внутренней платформы для продуктовых команд.

Мы развиваем внутреннюю платформу для разработки и управления сервисами: от запуска в тестовых средах до продакшена и дальнейшей эксплуатации. Платформа автоматизирует работу с Kubernetes‑кластерами, предоставляет типовые шаблоны репозиториев и пайплайнов, берет на себя управление конфигурациями окружений и интеграциями с инфраструктурой. Наша цель — чтобы продуктовые команды занимались логикой и развитием сервисов, а создание окружений, деплой и интеграции выполнялись по простым и повторяемым сценариям.

Наш стек:

• Go оркестрация: Kubernetes

• CI/CD: GitLab, Argo CD (GitOps)

• IaC: Terraform, Helm

• брокер сообщений: Apache Kafka

• базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Cassandra

• хранилища состояния и кэши: Redis / KeyDB / Valkey

• управление конфигурациями и секретами: HashiCorp Vault

Вам предстоит:

• проектировать и развивать решения self‑service: создание новых сервисов, окружений, доступов, интеграций

• прорабатывать архитектуру IDP: портал, workflow‑движок, каталог сервисов, интеграции с GitLab, CI/CD, Kubernetes

• проектировать и реализовывать Golden‑Path‑шаблоны (репозитории, пайплайны, манифесты, алерты) и политики/guardrails

• работать в связке с разработчиками и платформенной командой, измерять и улучшать DevEx (lead time, количество ручных операций, стабильность релизов)

Мы ожидаем:

• уверенное владение Go или другим языком бэкенд-разработки

• опыт работы с различными базами данных

• эффективное взаимодействие с коллегами из смежных отделов

• готовность к сложным, нетривиальным задачам

• будет плюсом, опыт с Backstage, IDP, порталами разработки.

Команда оценки благосостояния разрабатывает алгоритмы оценки платежеспособности клиентов, чтобы принимать более точные и честные решения по кредитам. Мы занимаемся ранжированием клиентов: определяем уровень дохода, выделяем VIP-категории и сегментируем поток, чтобы предлагать каждому клиенту подходящие финансовые решения. 

Наша цель — повысить качество процессов, снизить риски и расширить доступ к кредитам для клиентов с хорошей кредитной историей или ее потенциалом.

• Строить, поддерживать и развивать модели сегментации клиентов
• Проводить A/B-тесты и анализировать их результаты
• Строить и анализировать клиентские метрики, улучшать их за счет поиска точек оптимизации в бизнес-процессах
• Анализировать и оптимизировать процесс андеррайтинга клиента

• Отлично разбираетесь в математической статистике и теории вероятностей
• Умеете проводить A/B-тесты и анализировать их результаты
• Применяете в работе методы классического машинного обучения: линейные и логические регрессии, бустинги. Понимаете DL и знаете ClearML
• Владеете Python на продвинутом уровне, умеете работать с git и Airflow
• Хорошо знаете SQL и работали с PostgreSQL
• Умеете визуализировать данные: можете презентовать результаты работы команде и стейкхолдерам

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть все что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации. Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• Завтраки и обеды в Т-Кафе. В офисе есть ресторан и кофейни, на каждом этаже — кухня, где можно перекусить
• Три дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Кредитные продукты — одна из ключевых бизнес-линий в Т-Банке. Миллионы наших клиентов пользуются кредитами, чтобы достигать целей: купить жилье или автомобиль мечты, пойти учиться или поехать в путешествие.

Мы меняем рынок: быстро одобряем кредиты, не запрашиваем справки и создаем интуитивно понятные интерфейсы. Наша цель — сделать кредиты понятными, качественными и надежными.

Наш центр технологий искусственного интеллекта внедряет в кредитные продукты ML-модели. Они улучшают клиентский опыт, развивают технологии и приносят измеримую пользу бизнесу. 

Чем мы занимаемся:

— Прорабатываем решения от гипотезы до А/B-теста и внедрения в продакшен. 

— Решаем задачи ранжирования и поиска в приложении. 

— Увеличиваем рост экономических эффектов от ML.

— Создаем интерфейсные решения, которые меняют клиентские сценарии.

Ищем тимлида с опытом управления кросс-функциональной ML-командой в направление кредитных продуктов. 

Узнать больше о профессии: ML-разработчики в Т‑Банке.

• Управлять ML-командой: выстраивать сильную техническую культуру, развивать таланты, быть наставником и помогать ML-инженерам расти
• Правильно ставить ML-задачи и подбирать нужный стек ML-моделей, собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей
• Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты по повышению качества и сравнивать разные подходы
• Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов
• Внедрять модели в продакшен — через регулярно обновляемые витрины данных с их поддержкой или через разработку API-микросервисов на k8s
• Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-пайплайнов

• У вас есть опыт работы в ML от 5 лет, из которых от 2 лет — в роли руководителя ML-команд
• Глубоко понимаете машинное обучение и глубокое обучение, знакомы с современными технологиями и индустриальными трендами в ML — в приоритете домены Classic ML, NLP, RecSys, Computer Vision
• У вас есть опыт полного цикла ML-разработки и выстраивания процессов для команды
• Развивали и поддерживали ML-инфраструктуру и MLOps: встраивали модели в продакшен, работали с мониторингом, логированием и масштабированием
• Управляли распределенными командами из 5+ человек: ставили цели, работали над мотивацией, выстраивали командную культуру
• Отлично разбираетесь в проектировании архитектуры ML-пайплайнов и систем — ML System Design, System Design
• Разрабатывали дизайн и запускали A/B-тесты, оценивали эффект от ML
• Работали со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для ведения ML-продуктовой разработки
• Будет плюсом опыт работы в финтехе или крупном банке по внедрению ML в финансовые продукты, знания или опыт работы с графами и DL, опыт работы в ML-доменах — Classic ML, RecSys

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть все что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации. Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• Завтраки и обеды в Т-Кафе. В офисе есть ресторан и кофейни, на каждом этаже — кухня, где можно перекусить
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

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

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

• Формулировать гипотезы и методы их быстрой проверки;

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

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

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

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

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

• Наличия опыта работы со сложными ML-проектами;

• Глубокого понимания принципов работы и архитектуры моделей;

• Понимания терминологии и умения правильно ей оперировать;

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

• Умения расставлять приоритеты и фокусировать команду на главном;

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

• Умения выстраивать процессы;

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов

• большой спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт.

Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать!

Строить ETL-процессы

Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов.

Оптимизировать логику

Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных.

Обеспечивать доступность сервиса

Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества.

Проектировать структуру хранилища

Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами.

Взаимодействовать с аналитиками

Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй.

* Уверенно программируете на Python
* Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД
* Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга
* Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS)

* Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark)
* Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink)
* Участвовали в проектировании хранилищ данных
* Работали по методологии Agile
* Руководили стажёрами или начинающими специалистами
* Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib)
* Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях

Мы - команда мобильного приложения Сбербанк Онлайн.

Разрабатываем цифрового ассистента для мобильного приложения СБОЛ, который работает на базе технологий LLM.

В ядре нашего ассистента лежит мультиагентная система.

Мы ищем опытного NLP-специалиста, который будет разрабатывать новых ИИ-агентов для удовлетворения потребностей пользователей.

• анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования для их решения / проработка с заказчиками вариантов реализации ML-решений

• разработка ИИ-агентов на базе LLM с использованием фреймворков LangChain/GigaChain/LandGraph

• создание RAG (Retrieval Augmented Generation) пайплайнов

• решение вспомогательных NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Embeddings, Prompt Tuning)

• дообучение LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA), разработка пайплайнов оценки качества ML-решения (LLM-as-a-judge, классические метрики качества для задач классификации с естественными метками)

• разработка дизайна пилотов для оценки продуктового и финансового эффектов от запуска ML-решений, приоритизация бэклога гипотез по улучшению качества ML-решений

• вывод ML-решений в промышленную эксплуатацию совместно с командой MLOps.

• высшее образование (желательно техническое/экономическое)

• опыт в ML от 3-х лет

• знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, langchain/langgraph

• отличные знания классического и нейросетевого ML применительно к NLP-задачам

• имеешь опыт решения задач с использованием различных LLM-моделей (BERT, RoBERT, XLNet, LLaMA).

• Знаешь как работает RAG

• гибридный формат работы: г.Москва, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Центр развития и управления эффективностью приглашает дата-аналитика для работы с масштабными массивами данных и улучшения методов их анализа. Вас ждут современные аналитические инструменты и интересные технологические задачи.

После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram/Max. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

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

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

Задачи

• анализ доходных статей: анализировать структуру и динамику доходов банка (процентные и непроцентные доходы), выявлять драйверы роста и факторы снижения доходности
• анализ расходных статей: анализ операционных, административных, процентных расходов, контроль издержек, выявление неэффективных затрат
• проведение финансово-экономического анализа: чтение и построение финансовой отчётности, расчёт и интерпретация ключевых показателей рентабельности, ликвидности и эффективности
• проведение клиентской аналитики: сегментация клиентской базы, анализ поведения и жизненного цикла клиента, когортный анализ, анализ оттока и удержания клиентов
• проведение продуктовой аналитики: оценка эффективности банковских продуктов и тарифов, анализ кросс-продаж, маржинальность продуктов
• построение отчётности и метрик: разработка дашбордов, систем ключевых показателей (KPI) и управленческой отчётности для руководства.
• построение прогнозных моделей доходов и расходов, сценарный анализ, бюджетирование и план-факт анализ
• формулирование выводов и рекомендаций: интерпретировать данные и предлагать обоснованные управленческие решения, формировать презентации.

Требования

• высшее образование (экономическое, финансовое, математическое или IT)
• коммерческий опыт работы аналитиком от 1,5 года
• Excel на продвинутом уровне: сводные таблицы, формулы, функции (ВПР, ИНДЕКС/ПОИСКПОЗ), Power Query, макросы и VBA
• уверенное написание SQL запросов, работа с базами данных, объединения таблиц, подзапросы, оконные функции, оптимизация запросов. Понимание структуры БД, хранилищ данных, витрин данных, умение извлекать и агрегировать большие объёмы данных
• умение оформлять результаты анализа в понятном для руководства виде
• внимательность: аккуратность в работе с числами и данными, внимательность к деталям, отсутствие ошибок в расчётах
• проактивность и инициативность: способность самостоятельно выявлять проблемы и возможности, предлагать улучшения, не дожидаясь указаний
• способность сохранять качество работы в условиях высокой нагрузки.

Будет дополнительным преимуществом

• понимание специфики банковской деятельности и банковских продуктов
• дополнительное образование в области аналитики данных
• опыт с BI-инструментами: Power BI, Qlik или аналогичные средства визуализации
• опыт работы с Python
• навыки промпт-инжиниринга: умение грамотно формулировать запросы к ИИ-системам для получения качественных результатов
• опыт работы с ИИ для автоматизации рутинных задач: генерация кода и SQL-запросов, автоматизация подготовки отчётности, обработка текстовых данных
• понимание базовых принципов работы моделей ИИ, их возможностей и ограничений, критическая оценка выдаваемых результатов.

Мы предлагаем

• официальное оформление с первого дня
• комфортный офис по адресу Куйбышева, 67 (только офисный формат)
• график работы 5/2 с 9:00-18:00, в пятницу сокращенный рабочий день до 16:45
• стабильный ежемесячный доход и годовое премирование. Пересмотр заработной платы происходит каждый год
• льготные условия кредитования
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• корпоративную пенсионную программу
• обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию
• корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
• профессиональные сообщества, а также участие в различных волонтерских проектах, КВН, Сбербанкиаде, музыкальных группах и многих других.

Мы команда, занимающаяся поддержкой и развитием ИТ-инфраструктуры. Наш продукт - это системное программное обеспечение промежуточного слоя, на котором работают все сервисы и услуги Банка.

• сопровождение и развитие самой большой и передовой ИТ-инфраструктуры на базе решений от ведущих вендоров и open source – Platform V Corax, Platform V SOWA, Apache Kafka, IBM MQ, Nginx

• поддержка CDC решений (SIDEC, debezium, kafka connect)

• поддержка и развитие инструментов автоматизации и мониторинга сопровождаемого системного ПО.

• высшее образование в ИТ направлении

• опыт работы в сопровождении (1, 2 или 3 линия) или команде внедрений ПО

• представление как устроены интеграционные платформы – IBM MQ, Apache Kafka и т.д.

• представление как устроены средства мониторинга Zabbix, Grafana

• готовность погружаться в технические детали, изучать новые технологии, не бояться задавать вопросы

• опыт разработки скриптов развертывания и/или администрирования

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

• комфортный офис по адресу г. Хабаровск ул. Краснореченская, 111В

• график работы 5/2 с 6:00 до 15:00

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• 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.

Приглашаем Системного аналитика в команду AdInsure.

Современные технологии и подходы к организации работы. Профессиональная команда. Интересные задачи и ценный опыт.

• Забирать в проработку модули системы AdInsure от предыдущей команды или напрямую от бизнес-заказчиков, проводить аудит текущих требований;

• Выявлять, анализировать и формализовать требования по развитию страхового ПО (андеррайтинг, урегулирование убытков, личные кабинеты);

• Проектировать интеграции со смежными системами компании. У нас много микросервисов, поэтому работа с API будет занимать до 50% ваших задач;

• Описывать синхронные (REST/JSON/XML) и асинхронные интеграционные взаимодействия (очереди RabbitMQ/MQ). Важно понимать принципы работы брокеров сообщений;

• Ставить задачи разработчикам, декомпозировать фичи, участвовать в оценке сроков совместно с Team Lead;

• Участвовать в функциональном тестировании (проверка логики по SQL, проверка корректности передачи данных), несмотря на то, что у вас будут отдельные специалисты по QA;

• Поддерживать техническую документацию в Confluence и бэклог в Jira.

• Опыт работы системным аналитиком от 2–3 лет. Обязателен опыт именно в страховании (коробочные решения страховых компаний приветствуются);

• Глубокое понимание жизненного цикла страховой деятельности (полисы ОСАГО/КАСКО/ДМС, договоры страхования жизни, регламенты ЦБ РФ).

• Понимание архитектурного устройства корпоративных систем уровня ERP/CRM. Готовность разбираться в легаси-коде;

• Интеграции: уверенное проектирование REST API (JSON/XML), понимание протоколов HTTP/HTTPS;

• Асинхронность: практический опыт описания взаимодействий через очереди (RabbitMQ / IBM MQ);

• Базы данных: написание сложных SQL-запросов (JOIN, подзапросы, агрегация) для анализа данных и самопроверки гипотез;

• Моделирование: свободное владение BPMN 2.0 (процессы должны быть читаемыми для разработчиков), UML (диаграммы последовательности и состояний);

• Высшее техническое образование;

• Знание специфики коробочного страхового ПО (знакомство с принципами работы продуктов лидеров рынка будет преимуществом);

• Владение инструментами прототипирования (Figma/Miro);

• Базовое знание XPath/XQuery для разбора XML-схем;

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

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Проспект мира);

• 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.

Больше о команде

Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Оценивать их только на реальных дорогах долго, дорого, а для некоторых сценариев практически невозможно. Поэтому в Яндексе мы разработали систему симуляции, которая позволяет тестировать новые версии компонент автопилота в виртуальной среде и быстро оценивать, как меняется поведение автомобиля в разных дорожных ситуациях, погодных условиях и на разных территориях.

Достоверность таких тестов определяется тем, насколько реалистично окружающая среда реагирует на действия автономного автомобиля. Для этого мы используем ML-модель, которая предсказывает движение других участников дорожного движения: машин, мотоциклов и пешеходов. Над этой моделью и предстоит работать будущему участнику нашей команды.

Симулятор используют много команд, поэтому наши улучшения напрямую влияют на скорость и качество разработки автономного автомобиля Яндекса.

Улучшение качества и разработка новых функций модели

Вам предстоит работать над повышением базового качества нейросети для генерации траекторий машин и пешеходов. Задачи включают улучшение датасета (сбор, фильтрацию и предобработку данных), архитектурные доработки моделей, оптимизацию процесса обучения и инференса, а также исследование возможностей внедрения inpainting, различных conditioning и guidance для решения продуктовых задач. Удачные наработки затем нужно будет внедрять в продакшен своими силами и силами бэкенд-команды.

Разработка фреймворка приёмки моделей

Вторым фокусом будет участие в построении надёжной и автоматизированной системы оценки качества и приёмки новых версий модели. Нужно будет реализовывать в продакшен-системе и train-цикле моделей метрики из SOTA-статей, разрабатывать собственные метрики для оценки краевых случаев и внедрять краудсорсинг в процессы приёмки для комплексной оценки моделей.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Программировали на Python
* Работали с данными (сбор из сырых логов, формирование новых датасетов)
* Занимались генеративным CV
* Обучали нейросети на распределённых кластерах
* Участвовали в ML-проектах полного цикла с привязкой к бизнес-потребностям

* Имеете практический опыт обучения диффузионных моделей
* Внедряли модели в продакшен через FastAPI + Docker, Triton Inference Server или любой другой фреймворк
* Участвовали в соревнованиях по ML или программированию (ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.)
* Умеете программировать на C++
* Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл

Наша команда отвечает за разработку системы принятия решений и проведение предиктивной аналитики для корпоративного кредитования. Наша цель - создавать автономные системы принятия решений на базе ML и формировать стратегии управления кредитным портфелем.

• разрабатывать и внедрять передовые методы финансовой аналитики с использованием инструментов анализа данных и ML

• проектировать компоненты автономных систем принятия решений для управления кредитным портфелем

• исследовать скрытые взаимосвязи и влияние макроэкономических, отраслевых и поведенческих факторов на портфель

• формировать и тестировать гипотезы с применением методов математической статистики

• создавать интерактивные дашборды и аналитические продукты для принятия стратегических решений

• участвовать в полном цикле: от сбора и обработки данных до презентации результатов топ-менеджменту

• проводить ad-hoc исследования, которые напрямую влияют на портфельную стратегию.

• высшее образование в топ-вузах (МФТИ, ВШЭ ФКН, МГУ, МИФИ, МГТУ)

• уверенное владение SQL и Python для анализа данных и построения моделей

• знание основных портфельных риск-метрик (PD, LGD, EAD,) либо готовность быстро в них погрузиться

• хорошая база по инструментам машинного обучения, а также знания математической статистики и теории вероятности: проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, основы моделирования

Будет плюсом:

• знание байесовской статистики

• интерес к тематике LLM агентов

• 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.