Вакансии IT и digital от прямых работодателей

Наша команда специализируется на разработке сервисов для автоматической обработки, поиска, классификации и извлечения данных из различных типов документов. Мы создаем AI-решения, которые помогают быстро и точно анализировать большие объемы информации, оптимизируя бизнес-процессы Банка.

Ищем будущего коллегу в нашу команду, который будет помогать улучшать наши сервисы

- Исследование бизнес-процессов заказчика, выявление болей и точек роста, где применение AI-решений может принести максимальную ценность;

- Коммуникация с заказчиками и основными стейкхолдерами проекта;

- Сбор и формализация требований для AI-проектов;

- Участие в Pre-sale активности: подготовка презентаций/отчетности, оценка реализуемости AI-решений;

- Создание и поддержка документации в Confluence, включая инструкции по работе с внутренними сервисами;

- Настройка конфигурационных файлов для сервисов и AI-компонентов;

- Взаимодействие с командой через JIRA для постановки и отслеживания задач.

- Опыт работы бизнес-аналитиком в AI-проектах от 2 лет;

- Навыки описания бизнес-процессов (нотации BPMN, UML);

- Навыки составления отчетности и пользовательской документации;

- Знание гибких методологий разработки ПО;

- Понимание технологии RAG;

Будет плюсом:

- Интерес к технологиям и желание развиваться в AI-сфере;

- Опыт взаимодействия с LLM;

- Понимание API и принципов интеграции.

• гибридный формат работы (2 раза в неделю офис 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
• программа ипотеки для сотрудников
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа.

Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka

• разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей

• реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений

• интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами

• подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах

• разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами

• настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki)

• совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне.

• опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет

• глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений

• опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API

• навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками

• базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов.

Будет плюсом:

• опыт с GraphRAG / LangGraph

• знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг)

• опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов

• 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.

• офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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 создаем новую команду развития мониторинга для систем рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса. Наша задача — с нуля выстроить единый, масштабируемый и управляемый контур мониторинга для более чем 110 ИТ-услуг, от которых зависит контроль кредитного риска и устойчивость критичных бизнес-процессов.

Ищем SRE-инженера, который будет развивать систему мониторинга и алертинга: проектировать подходы, внедрять новые решения, повышать наблюдаемость сервисов и участвовать в создании единого мониторинга для большого и критичного ИТ-ландшафта.

Требования по стеку:

• опыт работы с Unix-based системами (RH, Centos), команды, службы, типовые задачи

• контейнеризация: OS, Kubernetes, на уровне пользователя

• Prometheus exporters – уверенные знания (понимание принципа генерации и работы, установка, настройка, администрирование и поддержка экспортеров для разных источников данных)

• Prometheus + Alertmanager – уверенные знания (федерация, тюнинг, решение типовых проблем)

• Grafana – уверенные знания (v10+ панели, источники данных, разграничение доступов, provisioning, unified alerting)

• Opensearch + Dashboards (ELK) — уверенные знания. Кластеризация, настройка индексов (mapping), шардирование и репликация, оптимизация производительности, разграничение ролей, прокси-авторизация

• Logstash, Data Prepper, Vector - уверенные знания, разные источники, фильтры, преобразование

• Kafka - Schema, настройка тракта kafka - data prepper - opensearch и его тюнинг

• IaC (Ansible, Helm) - решение типовых задач, написание плейбуков и чартов

• PromQL, KQL, DQL - создание дашбордов и алертов в системах визуализации

• Сертификаты - понимание принципа работы, расширений, типов хранилищ

• написание pipeline обработки данных в одном из инструментов: Logstash, Datapreper, Datatog Vector, OpenTelemetry Collector.

• опыт работы с системами сбора логов и метрик (Fluentd, Fluent-bit)

Желательные (будут плюсом):

• работа с инструментами CI, CDl, CDp (Jenkins) - опыт работы как пользователя. Умение работать с groovy будет плюсом.

• Навыки автоматизации рутинных задач (скрипты на Bash/Python).

• Victoria metrics (установка, настройка и сопровождение кластерной версии. Опты работы с vmagent / vmalert)

• Prompt engineering, умение работать с агентами и LLM через MD будет плюсом.

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

• формат работы гибирдный

• стабильный оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников

• официальное оформление с первого дня

• профессиональный и дружный коллектив, готовый принимать и считаться с любой точкой зрения

• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких

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

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ

• реферальная программа 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·

• работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения

• яркая и насыщенная корпоративная жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.

• свободный dress code

• возможность самостоятельного выбора необходимых технологий, а так же возможность привнести своё видение в проект

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

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

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

• Поиск узких мест и оптимизация архитектуры информационных систем;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

• Базовые знания системы мониторинга Zabbix, Grafana, Prometheus;

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

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

• Знание основ информационной безопасности;

• Профильное техническое образование по ИТ-специальности;

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

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

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Бесплатная подписка СберПрайм +;

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

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

Привет! Это команда “Сервисы эффективности рекламы”.

Поисковая реклама - это сложная система с множеством классических и не только задач. Наша команда сервисов эффективности рекламы занимается внедрением математических алгоритмов в Production в условиях высокой нагрузки и больших объёмов данных.

Из основных продуктов:

• Интенсивно развиваем автоматические рекламные стратегии - "автобиддеры", например для “максимизации кликов” или “вывода в топ" товаров селлеров, в планах - новые автостратегии.

• Активно улучшаем риалтайм модели предсказания вероятностей целевых действий (кликов / конверсий в заказ).

• Занимаемся большинством продуктов на пересечении рекламы и работы с данными: аукционы, рекомендованные ставки, охваты и т.д.​​​​​​

Наш стек
Golang, Redis, Kafka, Clickhouse

Вы будете

• Реализовывать сервисы повышения эффективности рекламы.

• Прорабатывать технические решения.

• Работать с системами хранения данных: кэши, очереди событий.

• Повышать отказоустойчивость и улучшать производительность сервисов рекламы.

• Проводить код ревью.

Нам важно

• Владение одним и более языками от 3-х лет. Опыт с Go является обязательным.

• Опыт коммерческой разработки программного обеспечения от 3 лет.

• Развитое продуктовое мышление.

• Проактивность, интерес к сфере рекламы и задачам в Computational Advertising.

Будет плюсом

• Если у вас есть опыт профилирования и оптимизации кода на Go.

Привет! Это команда Рекламный кабинет Core
Наша команда разрабатывает мáркетинговые инструменты для продавцов, брендов и агентств. У нас высокие нагрузки, большие объемы данных и жирные интеграции. Мы ищем опытного Go разработчика в команду "core" функционала рекламного кабинета - места где рекламодатели настраивают свои рекламные кампании и следят за их эффективностью.

Наш стек

• Go, PostgreSQL, Kafka, Redis.

Вы будете

• Развивать сервисы рекламного кабинета.

• Реализовать сервисы внутренней настройки и конфигурации сайта Ozon.

• Работать с системами хранения данных: базы данных, кэши, очереди событий.

• Проводить код ревью.

Нам важно

• Опыт в бекенд-разработке от 3-х лет.

• Умение писать чистый, тестируемый код на Go, прекрасное владение одним и более языками: C, C++, Java, Python, Ruby, PHP (мы пишем на Go).

• Знание алгоритмов и базовых структур данных.

• Опыт работы с реляционными базами данных: PostgreSQL или MySQL.

Будет плюсом

• Опыт работы с NoSQL базами и кэшами: Redis или Memcached или другие.

• Опыт работы с очередями: Kafka или RabbitMQ или другие.

• Понимание, как работает Kubernetes и принципы микросервисной архитектуры.

• Понимание и, главное, желание работать с High Load системами.

Мы компактная команда из 9 человек. Вместе мы отвечаем за создание и развитие цифровых инструментов повышения эффективности.

Наша цель: Создать персонального помощника руководителя, направленного на повышение эффективности на основе Gen AI, мультиагентных систем и графов знаний

• разрабатывать LLM-агентов и мульти-агентные системы — проектировать архитектуру, управлять памятью, планированием и вызовом внешних инструментов (function calling)

• настраивать алгоритмы и проводить эксперименты — оптимизировать промпты, гиперпараметры, стратегии семплирования, тестировать фреймворки

• строить production-пайплайн — от запроса до действия агента с логированием, трейсингом, мониторингом качества и затрат токенов

• обеспечивать качество агента — внедрять автоматические метрики (успешность вызова инструментов, достижение цели), проводить бэктесты

• работа на стыке технологий и бизнеса: превращение данных в решения

• опыт с агентными системами — от 2 лет именно с LLM-агентами, или 4+ лет в DS/ML, из которых не менее года с агентами

• экспертный Python — асинхронность, Pydantic, типизация, тестирование недетерминированного поведения, уверенная работа с PyTorch.

• глубокое понимание LLM — принципы работы, контекст, function calling, различия моделей, знание современных архитектур LLM

• опыт разработки AI-агентов и production-решений — фреймворки LangChain, LangGraph; построение пайплайнов с MLOps-подходом, понимание DevOps-процессов

• backend-разработка — создание REST API (FastAPI), работа с LLM API, понимание RAG-архитектур и векторных баз данных (SQL, векторные БД).

• инструменты и инженерия — Git, Docker, опыт разработки высоконагруженных систем (от 5 лет в IT/DS), системное мышление и ориентация на бизнес-результат

• эксперименты и оценка — умение строить метрики качества и эффективности агентов, быстро тестировать новые подходы, читать научные статьи на английском

• будет плюсом: опыт с multi-agent системами, fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA), знание RL/DPO, понимание методов распределённого обучения.

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

• формат работы: офис (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.

Мы запускаем крупный проект, который сделает жизнь наших коллег удобнее. Пользователями нового сервиса станут сотни команд ML-разработчиков Яндекса, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума и других продуктов.

Сервис будет включать несколько ключевых компонентов: Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков на GPU; инструмент для простого и эффективного запуска процессов обучения на кластере YTsaurus с тысячами GPU; оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL; решение для трекинга ML-экспериментов (похожее на Weights & Biases); MLOps-систему для хранения моделей и управления их жизненным циклом.

Ищем опытного Team Lead, который разбирается в разработке сложных высоконагруженных систем. Вам предстоит управлять небольшой командой, курировать кросс-командные проекты и писать код для сервисов будущей ML-платформы Яндекса.

Подписывайтесь на [телеграм-канал Yandex Infrastructure](https://t.me/+PZIYnlkjFeNmMjE6), чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Управление командой

Вы будете руководить командой из двух разработчиков: ставить задачи, проводить код-ревью, контролировать сроки, заботиться о профессиональном развитии и удовлетворённости коллег, справедливо распределять задачи и отмечать достижения сотрудников.

Управление кросс-командными проектами

Создание глобальной ML-инфраструктуры затрагивает множество смежных подразделений. Вы будете связующим звеном: синхронизируетесь с командами базовой инфраструктуры и ML-разработчиками, будете планировать релизы и управлять внедрением новых решений.

Создание кластера для удалённой разработки

Вам предстоит создавать решение, которое позволит разработчикам совместно использовать мощные машины с GPU для отладки кода без взаимных помех.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали сложные системы на Go, C++ или Java (достаточно опыта с одним языком, но писать предстоит на Go)
* Руководили командой разработчиков (наставничество, performance review, распределение задач) или готовы к этой роли
* Ведёте кросс-командные проекты, собираете требования и договариваетесь со смежниками
* Пишете качественный код с оглядкой на заданную архитектуру сервиса
* Понимаете принципы разработки высоконагруженных приложений
* Понимаете, как работает контейнеризация в Linux
* Готовы погружаться в специфику работы ML-моделей в Яндексе и внедрять новые инфраструктурные решения

* Участвовали в создании и внедрении инфраструктурных решений в больших компаниях
* Знакомы с инфраструктурными системами (Docker, Kubernetes, Ray, Slurm) или MLOps-инструментами

Наша команда решает амбициозные и передовые инженерные задачи в области разработки высокопроизводительных вычислительных систем.

• разработка, моделирование и документация архитектуры устройств вычислительной системы

• написание кода симулятора производительности на языке С++ и Python, написание фокусных тестов производительности

• анализ производительности и энергоэффективности вычислительной системы на симуляторах и прототипах, в том числе самостоятельная разработка и автоматизация инфраструктуры анализа производительности

• изучение новых типов вычислительных архитектур, исследование отчетов и публикаций в области архитектуры процессоров, анализ применимости отдельных решений

• чтение и составление спецификаций

• взаимодействие с командами прикладного и системного ПО для исследования поведения вычислительной системы на реальных нагрузках, выработка решений в ПО и аппаратуре для повышения производительности и энергоэффективности будущих устройств

• отличное понимание архитектуры вычислительных систем (x86, ARM и/или RISC-V)

• опыт реализации микроархитектуры и/или программной модели ключевых компонент современных вычислительных систем

• опыт работы с SystemC, Sparta, Verilator или любым подобным фреймворком

• опыт разработки на языке С++ от 3 лет, включая работу со средствами параллельного программирования

• владение скриптовыми языками bash, Python

• владение средствами сборки (CMake, Nix, Conan)

• умение работать с контролем версий (git), методологией CI/CD

• умение и желание работать в команде

• умение самостоятельно планировать свою работу, лаконично объяснять и документировать результаты

• критическое мышление и навык решения задач.

• умение выразить и эффективно донести до своей и смежных команд собственные идеи.

• умение подойти к своим коллегам с эмпатией и поддержкой, выслушать и понять их идеи, иную точку зрения и ценности.

Дополнительные навыки:

• опыт конкурентного анализа высокопроизводительных вычислительных систем, понимание преимуществ и недостатков доступных на рынке решений

• опыт составления и презентации MRD/PRD материалов

• опыт работы с эмуляторами и симуляторами архитектуры (QEMU, gem5)

• опыт профилирования производительности CPU/GPU

• знание Verilog, SystemVerilog

• знание ассемблера

• базовые знания в анализе данных, владение Pandas

• комфортный современный офис на Кутузовском 32 A

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Архитектор кибербезопасности — ключевая роль в структуре Центра кибербезопасности Группы Сбера. Вы будете курировать построение и развитие системы обеспечения кибербезопасности в дочерних зависимых организациях (ДЗО), организовывать внедрение СЗИ и процессов КБ и контролировать эффективность реализованных мер.

Вам предстоит:

• участие в разработке, развитии общей архитектуры КБ ДЗО
• методологическая помощь CISO ДЗО в разработке и реализации архитектуры КБ
• согласование и контроль реализации планов развития КБ ДЗО
• кКонтроль соблюдения ДЗО ключевых метрик КБ, содействие в устранении отклонений
• отслеживание и координация мероприятий по выходу из критических ситуаций в области КБ в курируемых ДЗО
• координация реагирования на высокоприоритетные инциденты КБ в ДЗО, помощь ДЗО в расследовании инцидентов КБ и реагировании на критические угроз
• консультирование ДЗО по вопросам обеспечения КБ, внедрению лучших практик, реализации требований методологии КБ Группы
• анализ лучших практик управления и обеспечения КБ в ДЗО для последующего тиражирования в Группе
• участие в проектах по развитию системы управления КБ Группы Сбер
• реализация стратегических инициатив Центра кибербезопасности Группы по направлению деятельности.

Что для нас важно:

• высшее техническое образование
• глубокое понимание принципов и процессов построения КБ, современных фреймворков, стандартов по КБ
• практические знания и навыки в информационных технологиях – ИТ-инфраструктура, сетевые протоколы, разработка
• понимание актуальных рисков и угроз КБ
• опыт управления проектами в области ИТ и кибербезопасности
• опыт реагирования и расследования инцидентов кибербезопасности
• практический опыт работы с СЗИ (AV, EDR. МСЭ, сканеры уязвимостей, DLP, СКЗИ и др. ) и сервисами КБ
• знание отечественного и зарубежного рынка СЗИ и поставщиков услуг КБ
• знания и навыки работы с ИИ
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

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 Core Integrations. 

Мы - активно растущая команда, которая реализует кросс-доменные сервисы в самом сердце логистики. 

Один из наших ключевых проектов - система иерархического хранения логистических контейнеров (паллета, заказ, товар и так далее). Высоконагруженный проект, использующий kafka, шардированный postgresql и redis. Весь проект целиком покрыт автотестами, а также сценариями для ручных тестов на отказ различных компонентов. 

Наши QA специалисты принимают активное участие в разработке с самых ранних этапов, участвуют в проработке и тестировании требований, организуют различные виды функциональных и нефункциональных тестов. 

Наши цели: обеспечить качество с самых ранних этапов развития проекта, максимально автоматизировать ручной регресс, заботиться о ТТМ и стабильности наших тестов. 

Наш стек

• Python, PyTest, Allure. 

Вы будете

• Принимать участие в разработке проектов со сложной бизнес-логикой. 

• Знакомиться с высокими нагрузками на пути заказа. 

• Работать с gRPC, Kafka, MSSQL, Redis, PostgreSQL. 

• Автоматизировать тестирование back-end сервисов. 

Нам важно

• Внимательность к деталям. 

• Умение анализировать большие объемы информации. 

• Способность коммуницировать в распределенной команде. 

• Коммерческий опыт автоматизации проектов Python. 

• Знание основ теории тестирования. 

• Знание теории составления тест-кейсов и тест-дизайна. 

• Понимание жизненного цикла разработки ПО и роли QA в нем. 

• Базовые знания языка запросов SQL. 

• Участие в развитии команды тестирования. 

Мы — команда платформы Яндекс 360 on-premises — занимаемся платформенной разработкой: создаём инструменты, которые позволяют разворачивать и обновлять сервисы Яндекс 360 в инфраструктуре компаний. Наши решения объединяют продуктовые сервисы и инфраструктурные компоненты в единую поставку. Наша главная цель — сделать установку, обновление и эксплуатацию Яндекс 360 надёжными и удобными.

Развитие платформы

Вы будете развивать сервисы управления установками Яндекс 360 on-premises на Java и Spring Boot: создавать API, работать с конфигурацией и автоматизировать операции с сервисами.

Автоматизация установки и обновлений

Вам предстоит развивать механизмы установки и обновления Яндекс 360: проверять готовность инфраструктуры, управлять последовательностью операций и обрабатывать ошибки на разных этапах.

Интеграция с инфраструктурой

Вам нужно будет развивать взаимодействие платформенных сервисов с Kubernetes и инфраструктурными компонентами — PostgreSQL, Kafka, OpenSearch и S3-совместимыми хранилищами: проверять настройки подключения и обеспечивать работу с необходимыми ресурсами.

Observability и диагностика

Вам предстоит развивать observability платформы и инструменты диагностики, которые мы поставляем клиентам. Они помогают анализировать состояние установок Яндекс 360 on-premises, находить причины сбоев и разбирать проблемы в контуре заказчика.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Отлично знаете Java, Spring Boot и SQL
* Умеете проектировать API и интегрировать сервисы
* Уверенно работаете с Linux и Docker
* Хорошо понимаете архитектуру и механизмы работы Kubernetes, имеете практический опыт его использования
* Легко осваиваете новые технологии и открыты новым знаниям
* Не боитесь брать ответственность, доводите задачи до результата и умеете работать в команде

* Разрабатывали cloud-native-системы или инструменты управления инфраструктурой
* Работали с Kubernetes API, Helm и Argo CD
* Использовали PostgreSQL, Kafka, OpenSearch и S3-совместимые хранилища
* Умеете автоматизировать сборку, установку и обновление сервисов, строили CI/CD
* Имеете опыт работы с облачной инфраструктурой, в том числе Yandex Cloud

Мы — команда MediaAI — ищем сильного LLM‑разработчика с опытом прикладных LLM‑систем для развития пользовательского профиля и LLM‑памяти сервисов Плюс Фантеха.

Роль предполагает ответственность за ключевое направление: ML‑интеграцию общего пользовательского профиля в продукты и AI‑агентов нашей экосистемы. Ваши решения напрямую повлияют на то, как будет устроена персонализация сразу в нескольких сервисах.

Развивать сервис пользовательского профиля и LLM-памяти

Вы будете проектировать и улучшать систему, которая хранит и извлекает пользовательский контекст. Это ключевой компонент для всех AI-агентов Плюс Фантеха: от рекомендаций до диалоговых сценариев.

Улучшать качество запоминания и извлечения контекста

Вам предстоит работать с embeddings, retrieval-механиками и промптами, чтобы система точнее понимала, что важно пользователю в данный момент. Проводить эксперименты с LLM и автоматическими метриками качества.

Проектировать переиспользуемые механики интеграции

Вы будете создавать механизмы, которые позволят разным продуктовым командам легко подключаться к профилю и памяти — без дублирования логики и с сохранением стабильности.

Создавать автоматические оценки качества

Вам предстоит разрабатывать и внедрять метрики и тесты для недетерминированных компонентов, чтобы можно было объективно оценивать, насколько хорошо система запоминает и извлекает информацию.

Обеспечивать стабильность и безопасность

Вы будете работать с производительностью, наблюдаемостью и безопасной обработкой пользовательских данных. Внедрять best practices асинхронной обработки и проектирования хранилищ.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно владеете Python
* Имеете практический опыт интеграции с LLM
* Понимаете embeddings, semantic search и RAG
* Работали с базами данных и проектировали хранилища
* Понимаете асинхронную обработку
* Умеете тестировать недетерминированные компоненты и оценивать качество ML-функциональности
* Способны самостоятельно разбираться в существующей системе и брать компонент в техническое владение

* Знаете Java
* Имеете опыт разработки персонализации или рекомендательных систем
* Знакомы с MCP и архитектурой LLM-агентов
* Строили LLM-evaluation и проводили A/B-эксперименты
* Работали с чувствительными пользовательскими данными

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

Чем предстоит заниматься:

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

Примеры задач:

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

Мы ждём что ты:

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

Будет плюсом:

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

Что мы предлагаем:

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

Мы развиваем антифрод, который должен видеть полную картину поведения клиента, а не отдельную операцию. Перед командой стоит более широкая задача: научиться видеть мошенничество как единый сценарий, который может начинаться в одном продукте, продолжаться в другом и завершаться криптовалютной операцией или наоборот.

Мы создаём команду, которая будет не только защищать клиентов от мошенничества при работе с криптовалютой, но и развивать подходы к выявлению и предотвращению мошенничества для всех корпоративных клиентов

Это возможность работать на стыке финансового фрода, криптовалют, платежей, поведенческой аналитики и современных технологий.

• Анализировать мошеннические сценарии и выявлять новые типы фрода при операциях с криптовалютой.

• Исследовать клиентские пути в СберБизнес и искать точки, в которых возникают риски мошенничества.

• Выявлять взаимосвязи между криптовалютными операциями и другими финансовыми операциями клиента.

• Разрабатывать и совершенствовать правила, признаки и сценарии антифрод-контроля.

• Анализировать эффективность действующих антифрод-механизмов и находить возможности для их улучшения.

• Исследовать поведение клиентов и мошенников, выявлять аномалии и нетипичные паттерны.

• Участвовать в разработке новых способов противодействия мошенничества — от предупреждений клиента до ограничений и дополнительных проверок.

• Взаимодействовать с командами противодействия мошенничества других каналов обслуживания, информационной безопасности, машинного обучения и продуктовой аналитики.

• Формулировать требования к новым антифрод-механизмам и участвовать в их запуске.

• Проводить расследования сложных и нетипичных кейсов, формировать гипотезы и проверять их на данных.

• Опыт работы в антифроде и финансовом мониторинге не менее 2 лет

• Опыт работы в банковских продуктах и платежах;

• Опыт работы в расследовании мошеннических схем;

• Знание SQL и работы с большими массивами данных;

• Опыт в построении и анализе антифрод-правил;

• Понимание клиентского поведения и customer journey.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис

• 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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы строим Enterprise Harness — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Memory-as-a-Service — единый платформенный сервис памяти, который помогает агентам сохранять значимый контекст, использовать накопленный опыт и персонализировать взаимодействие с пользователями между сессиями. Ищем Product Owner, который возьмёт направление в ownership: сформирует продуктовое видение и стратегию, выстроит роадмап и превратит работу с краткосрочной и долгосрочной памятью в безопасный, управляемый и удобный self-service для команд разработки агентов.

• формировать продуктовое видение и стратегию направления Memory-as-a-Service, определять роадмап и приоритеты бэклога

• проводить продуктовые исследования: интервью с командами разработки агентов, анализ сценариев использования, обратной связи и инцидентов

• проектировать удобный пользовательский путь для команд: от первого подключения сервиса до повседневной работы с памятью и оценки её качества

• отслеживать тренды в области agent memory и context engineering, оценивать применимость новых подходов и решений к задачам сервиса

• развивать сценарии использования краткосрочной и долгосрочной памяти и определять, как пользователи управляют её содержимым, жизненным циклом и доступом к данным

• совместно с data science и командами разработки проверять гипотезы и проводить эксперименты, оценивать влияние новых подходов на качество агентов и пользовательский опыт

• определять метрики качества и использования сервиса, отслеживать результаты и учитывать их при планировании развития

• готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрировать прогресс, обосновывать приоритеты и защищать продуктовые решения.

• опыт работы Product Owner или Product Manager с платформенными или AI-продуктами от 3 лет

• опыт полного продуктового цикла: от исследования задач пользователей и проверки гипотез на прототипах и экспериментах до запуска и оценки результата

• понимание agent/LLM-ландшафта, принципов работы AI-агентов, RAG и подходов к организации краткосрочной и долгосрочной памяти

• умение анализировать исследования и новые решения в области AI-агентов, оценивать их ограничения и применимость к задачам продукта

• опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery

• опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобных

• английский язык на уровне, достаточном для работы с исследованиями, технической документацией и материалами международного рынка

• знание принципов работы OpenClaw/Hermes и Agent Harness.

Будет плюсом

• опыт развития self-service инструментов, RAG-систем или сервисов персонализации или других внутренних продуктов для инженерных команд

• опыт запуска продуктов в банках, финтехе или крупных компаниях, где важны масштаб, надёжность и безопасность

• опыт публичных выступлений: конференции, митапы, внутренние демо или образовательные мероприятия

• наличие pet-projects, статей или практических кейсов по AI/GenAI и памяти AI-агентов.

• гибридный формат работы

• годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• регулярные митапы и развитое DS-community

• 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 Сбер.

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

• Frontend с опытом в DS/ML, или с образованием по DS/ML

• Backend с таким же приданым

• Запуск AI-стартапов на технологиях Сбера (GigaChat, ASR, голосовые/видео-модели) — от идеи до работающего продукта.

• Масштабирование подтверждённых гипотез внутри банка и вывод на внешний рынок.

• Вы интересуетесь разными платформами, и готовы разрабатывать разное. Почти на каждом проекте мы делаем Web + iOS/Android на Expo

• Вы самостоятельны и способы организовать себя и свою работу без продакт-менеджера

• 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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы ищем опытного Java разработчика, готового принять участие в создании современной системы IT Service Management (ITSM) с нуля.

Наш продукт - это возможность внести существенный вклад в эффективность и автоматизацию IT процессов в нашей компании, а пользователем является каждый сотрудник Сбера.

Чем предстоит заниматься:

• разработка высокопроизводительной и масштабируемой ITSM системы
• проектирование, разработка и масштабирование микросервисов
• работа в тесном сотрудничестве с другими членами команды разработки, devops, QA инженерами и аналитиками.

Наш стэк:

• Java 21, Spring Boot 3, Maven, Docker, Openshift, Hibernate, PostgreSQL.

Требования:

• опыт коммерческой разработки на Java от 6 лет

• знание Java Core, основных фреймворков и инструментов

• опыт разработки надежных, масштабируемых и высоконагруженных систем

• понимание принципов объектно-ориентированного программирования и

• проектирования

• знание и опыт работы с базами данных

• навыки работы с генеративными AI-моделями.

• офис: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1

• гибридный формат работы на территории Москвы и МО

• 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.

Сервисом Яндекс Такси пользуются миллионы людей в разных точках мира, и в каждой стране водители — отдельная сторона маркетплейса со своими ожиданиями и привычками. Разрабатывая алгоритмы, мы всё время ищем баланс между тем, что хорошо водителям, и тем, что хорошо бизнесу: как мотивировать брать заказы, кого и за что поощрять, насколько давать водителю фильтровать поездки под себя. Готовых ответов здесь нет — почти каждая гипотеза требует отдельной проверки и аналитического погружения.

Мотивация водителей принимать заказы

После создания заказа система подбирает наиболее подходящего водителя и предлагает поездку ему. Водитель может отказаться — в этом случае предложение переходит к следующему кандидату. Чем больше отказов, тем дольше время поиска и выше вероятность, что пассажир останется без машины. Задача аналитики — разработать систему, которая будет мотивировать водителей принимать заказы, и оценить её влияние на обе стороны маркетплейса: скорость подачи машины для пассажиров и доход водителей.

Программа лояльности для водителей

Средний срок работы водителя в сервисе — около пяти лет, и мы стремимся поощрять наиболее лояльную аудиторию. Перед аналитикой стоят три группы вопросов: по каким критериям определять лояльность (стаж, количество поездок, регулярность выходов на линию), какой набор бенефитов предложить на каждом статусе и какой эффект программа оказывает на поведение водителей.

Режимы работы для водителя

У водителей есть предпочтения по тому, где и когда работать: например, кто-то хочет брать заказы только в знакомом районе, а кто-то — получать в конце смены заказы в сторону дома. Мы разрабатываем режимы, которые позволяют учитывать такие предпочтения, и оцениваем их влияние на маркетплейс в целом: чем больше водитель фильтрует заказы, тем меньше вариантов остаётся для пассажиров. Поиск баланса между удобством водителей и качеством сервиса — часть нашей работы.

И это далеко не всё, чем мы занимаемся. Если направление вам интересно — приходите узнать подробнее.

* Получили высшее техническое или экономическое образование
* Хорошо знаете математику и владеете основами статистики
* Знаете SQL и Python на хорошем уровне
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

Привет! Это команда платформы AI-автоматизации. 

Мы создаём внутреннюю платформу для разработки AI-агентов и автоматизаций, которой смогут пользоваться продуктовые команды Ozon. Вокруг неё появляются SDK, Tool Hub, механизмы оркестрации и сервисы оценки качества AI. 

Для нас автоматизация тестирования — часть платформы, а не отдельный процесс. Поэтому тестовые инструменты, проверки качества и CI развиваются вместе с продуктом. 

Ищем инженера, который поможет построить автоматизированное тестирование новой AI-платформы. 

Наш стек 

• TypeScript/JS (предпочтительно; можно Go/Python с переходом на TS/JS)                                                        

• Playwright (UI/E2E)                                                                                                   

• Бэкенд: Go (go test + testify + minimock), Python (pytest); gRPC/HTTP, клиенты из proto; отчёты — Allure 

•  Docker, Kubernetes 

• OpenTelemetry, GitLab CI 

Вы будете 

• Разрабатывать автоматические тесты для платформенных сервисов. 

• Создавать инструменты для проверки качества AI-функций и автоматизаций. 

• Развивать тестовую инфраструктуру и CI-пайплайны. 

• Проверять интеграции SDK, Tool Hub и платформенных компонентов. 

• Вместе с разработчиками улучшать качество платформы. 

Примеры задач 

• Построить набор автотестов для SDK и платформенных API. 

• Автоматизировать проверку AI-сценариев и агентных пайплайнов. 

• Настроить quality gates в CI. 

• Разработать инструменты для анализа качества ответов и стабильности автоматизаций. 

Нам важно 

• Опыт автоматизации тестирования backend-систем. 

• Владение Playwright и JavaScript или TypeScript либо опыт автоматизации на backend-языках. 

• Опыт разработки тестовой инфраструктуры. 

• Понимание CI/CD. 

• Интерес к AI-инструментам и современным средствам автоматизации. 

Будет плюсом 

• Опыт тестирования AI-продуктов (Evals) 

• Опыт работы с LLM API или MCP. 

• Опыт разработки собственных инструментов автоматизации 

Международное направление Яндекс Карт развивается параллельно с российским: мы пользуемся технологической базой, созданной в РФ, разрабатываем собственные решения и максимально плотно работаем с российской командой. Фокусные рынки — Турция, Казахстан, Узбекистан. Локальная специфика ставит множество нетривиальных продуктовых задач: маршруты по теневой стороне улиц, прохладные маршруты, моторежимы с камерами контроля попутного направления и многое другое — с проработкой от нуля до запуска.

Мы ищем менеджера, который будет отвечать за навигационный B2C-продукт на международных рынках и работать на стыке двух миров. С одной стороны — качество алгоритмической платформы: ранжирование маршрутов, прогноз времени в пути, геосаджесты. С другой — продуктовые фичи, которые пользователь видит и любит. Вас ждёт впечатляющий масштаб (миллионы DAU, лидерские доли на рынках) и возможность быстро увидеть результат работы.

Обеспечивать качество навигационной платформы

Вы будете отвечать за качество ядра навигационного продукта на международных рынках: ранжирование маршрутов, точность прогноза времени в пути, корректность геосаджестов. Вам предстоит выстраивать систему метрик качества, проводить эксперименты и плотно взаимодействовать с ML-командами, которые работают с моделями.

Запускать продуктово-навигационные фичи для пользователей

Вы будете придумывать и запускать фичи, которые делают навигацию лучше и заметнее для пользователя, управлять их жизненным циклом на всех этапах (от идеи и прототипа до релиза и измерения результата), отслеживать метрики.

Работать в кросс-функциональной команде

Необходимо будет приходить в смежные команды, инициировать совместную работу и добиваться результатов без прямого управления. Вам предстоит работать в матричной структуре, защищать свои решения, ставить цели с проработкой рисков и декомпозировать задачи.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

* Работали продакт-менеджером более пяти лет, отвечали за качество алгоритмического продукта
* Взаимодействовали с ML-командами — понимаете, как устроены модели
* Придумывали и доводили до запуска фичи — не только метрики и воронки, но и продуктовые решения с измеримым результатом
* Умеете выстраивать систему метрик, проводить A/B-эксперименты и доказывать качество цифрами
* Свободно общаетесь с технической командой — можете обсуждать алгоритмы, архитектуру и trade-offs на одном языке с разработчиками
* Проактивны в кросс-функциональной работе
* Владеете английским на уровне не ниже Upper-Intermediate
* Готовы к командировкам в Турцию, Казахстан и Узбекистан для изучения локальной специфики

* Работали с геопродуктами, навигацией, картографией или маршрутизацией
* Запускали продукты на развивающихся рынках: в Турции, Казахстане или Узбекистане
* Работали в командах ранжирования и выдачи (Авито, Ozon, Wildberries, hh.ru) или маршрутизации (Такси и Delivery Яндекса, 2ГИС, inDrive)
* Понимаете пользовательскую сторону продукта — UX, дизайн, результаты исследований

Команда отвечает за направление «Старт Бизнеса» в структуре B2B-привлечения Т-Банка. Мы работаем с предпринимателями, которые только зарегистрировали свой бизнес и начинают путь в экосистеме Т-Бизнеса.

«Старт Бизнеса» — один из крупнейших источников B2B-привлечения, который напрямую влияет на финансовый результат. Наша цель — увеличить доходность новых когорт клиентов и повысить эффективность их дальнейшего развития внутри банка.

Мы привлекаем клиентов через разные каналы: партнерское привлечение, онлайн-каналы, X-sell в приложениях для физических и юридических лиц, а также через входящие коммуникации. Дополнительно мы развиваем активацию клиентов через продуктовые и коммуникационные механики, чтобы усиливать использование сервисов Т-Бизнеса.

• Руководить командой аналитиков и развивать аналитическую функцию как инструмент принятия решений
• Совместно с бизнесом формировать стратегию развития направления
• Анализировать рынок и искать точки роста, оценивать емкость сегментов клиентов
• Проводить аналитические исследования и выстраивать discovery-процессы в команде
• Проводить сложные A/B-тесты для оценки взаимного влияния каналов
• Разбираться в экономике бизнес-процессов для максимизации NPV
• Выстраивать систему метрик и обеспечивать прозрачность показателей направления
• Отвечать за отчетность и качество данных
• Развивать аналитическую культуру и интегрировать команду в аналитическое сообщество компании

• У вас есть опыт в продуктовой аналитике от 3 лет
• Уверенно работаете с SQL и инструментами визуализации (Tableau, Power BI, Apache Superset)
• Знаете основы математической статистики и умеете применять их для решения задач
• Понимаете продуктовый подход: умеете выбирать метрики, декомпозировать их и строить дерево метрик
• Имеете опыт руководителя или ментора
• Понимаете, как выстраивать эффективные аналитические команды
• Помогаете бизнесу принимать решения на основе данных

• 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

1С в Т‑Банке — это множество проектов по оптимизации решений, автоматизации ручных процессов, интеграции с другими системами и большие информационные базы с данными на 80 000 сотрудников. Мы используем современный стек технологий: Kafka, Git, SonarQube, Jenkins. А еще у нас зрелые процессы: все основные — в электронном виде.

В команду ищем опытного разработчика, который сможет влиять на развитие системы, совершенствовать ее и предлагать лучшие решения.

• Разработка и поддержка программных продуктов в соответствии с техническим заданием конфигурации «1С: Бухгалтерия предприятия 3.0»
• Разработка обменов между разнородными информационными системами с помощью «1С: Конвертация данных 2», SOAP, REST
• Тестирование и отладка программного кода
• Участие в проектировании архитектуры системы
• Обновление типовых и не типовых конфигураций

• У вас есть опыт работы с 1С БП не менее 3 лет
• Умеете работать с СКД
• Есть практика написания кода под управляемые формы
• Обладаете навыками конфигурирования и программирования 1С 8 для реализации дополнительной функциональности
• Знаете, как оптимизировать программный код— Знаете основные хозяйственные операции и документы
• Знание БП 3.0
• Знание основ бухгалтерского учета

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• Платформу обучения и развития «Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
• Комплексную программу заботы о здоровье. Оформим полис ДМС с широким покрытием и страховку от несчастных случаев. Предложим льготные условия страхования для ваших близких
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• Линейку льготных тарифов на продукты Т‑Банка
• Частичную компенсацию затрат на спорт
• Well-being-программу, которая помогает улучшить психологическое и физическое здоровье, а также разобраться с юридическими и финансовыми вопросами
• Три дополнительных дня отпуска в год
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

В Сбербанк Онлайн мы строим щит, который защищает финансы и данные миллионов клиентов. Наш продукт — это не просто приложение, а среда, где каждый пользователь может управлять безопасностью своих счетов и спать спокойно.

Присоединяйтесь к команде Кибербезопасность Сбербанка и создавайте надёжное мобильное приложение, от которого зависят реальные деньги людей.

• разрабатывать мобильное приложение Сбербанк Онлайн (iOS)

• оценивать задачи, планировать и работать в Agile / Scrum

• проводить Code Review и поддерживать качество кода

• контролировать сроки и оптимизировать работу команды

• запускать новые функции, которые увидят миллионы активных пользователей

• использовать современные инструменты, подходы и технологии

• swift — уверенные знания, опыт коммерческой разработки на Swift от 2 до 3 лет

• опыт разработки под iOS общий от 2 лет (из них не менее 2 лет именно на Swift, но комфортно до 3 лет)

• глубокое знание платформы iOS, инструментов (Xcode, Instruments) и работы UI

• следование принципам SOLID и понимание жизненного цикла ПО

• опыт работы с Core Data

• знание сетевых протоколов и технологий: HTTP(S), REST API, JSON

• понимание многопоточного программирования

• знание основных паттернов проектирования

• уверенная работа с Git

Будет плюсом:

• Objective-C — не обязателен, но будет плюсом.

• комфортный современный офис в Москве (ш Варшавское Бизнес-центр Чайка Плаза, 25Астр6)

• график работы – офис

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• 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

В свою команду мы ищем опытного QA-инженер для развития и сопровождения сервиса Sber API, с опытом работы в дистрибуции IT-продуктов и управлении проектами.

• разработка тестовых сценариев, подготовка данных и проведение тестирования (функционального, интеграционного, регрессионного)

• создание и поддержка тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, отчеты)

• анализ качества тестового покрытия и его оптимизация

• участие в анализе и верификации новых требований вместе с командой

• разработка и поддержка тестовых моделей

• работа с логами, фиксация, анализ, воспроизведение дефектов

• автоматизация api тестов на языке Java.

• опыт тестирования Web приложений

• знание как работает клиент-серверное приложение

• знание методик ручного тестирования Web приложений

• знание инструментов поддержки процесса разработки ПО (Git, Jira, Bitbucket, Jenkins)

• знание основ REST

• опыт тестирования API (Postman)

• знание реляционных БД на уровне понимания структуры и основных сущностей

• SQL на уровне написания базовых запросов

• опыт написания автотестов, знание Java, знание SpringBoot

Будет плюсом:

• понимание принципов работы с очередями (Kafka)
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• знание фреймфорков автотестирования (JUnit, Rest Assured)
• опыт тестирования систем, интегрированных с LLM.

- комфортный современный офис Сочи, Войкова 2

- гибридный формат работы

- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

- корпоративный спортзал и зоны отдыха

- система обучения для профессионального и карьерного развития

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

- программа ипотеки для сотрудников

- подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера