Вакансии IT и digital от прямых работодателей

Наша команда ищет Senior Data Scientist, который будет заниматься разработкой ключевых GenAI-инициатив в канале ВСП.

Вам предстоит с нуля выстраивать end-to-end пайплайны: от исследования и прототипирования до вывода в продакшен интеллектуальных агентов и ML-моделей. Вы будете отвечать за полный цикл создания ценности — от бизнес-гипотезы до работающего продукта.

Что предстоит делать:

• Проектировать и внедрять в продакшен мультиагентные системы (orchestrator–workers, ReAct, Plan-and-Execute).

• Строить продакшен-RAG (гибридный поиск, ANN/HNSW, query rewriting, GraphRAG).

• Разворачивать harness для агентов, настраивать guardrails, трейсинг траекторий и проводить A/B-тесты версий (промпт/модель/инструменты).

• Оптимизировать LLM-пайплайны (DSPy / MIPROv2, управление контекстом и памятью).

• Дообучать модели (SFT, LoRA/QLoRA) под ру-домены и внедрять function calling / MCP.

• Релевантный опыт работы от 5 лет

• Агенты: LangChain, LangGraph (обязательно); LlamaIndex, CrewAI (опционально).

• ML/NLP: трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.

• RAG и поиск: Qdrant, Elasticsearch или FAISS.

• Оценка: LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.

• Классический ML: CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.

• MLOps: Python (продакшен-код, ООП), Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.

• Инференс: vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.

Ожидаемый стек и навыки:

• Агенты: LangChain, LangGraph
• ML/NLP: трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.
• RAG и поиск: Qdrant, Elasticsearch или FAISS.
• Оценка: LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.
• Классический ML: CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.
• MLOps: Python, Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.
• Инференс: vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.

Команда разрабатывает программный стек для четвероногого робота, который решает задачи мониторинга — как внутри помещений, так и на улице.

• Разрабатывать модуль автономного обхода маршрутов: планирование пути, следование по точкам, обход препятствий, возврат на базу
• Разрабатывать канал телеуправления: передача команд движения, прием телеметрии и видеопотока с низкой задержкой
• Проектировать и реализовывать поведенческий слой робота на behavior tree: сценарии миссий, реакции на события, приоритеты и прерывания задач
• Интегрировать с контроллером робота и сенсорной периферией
• Разрабатывать стенды и сценарии в симуляции для проверки поведения
• Профилировать и оптимизировать под ограничения бортового вычислителя
• Писать тесты и документацию, обеспечивать воспроизводимость сборки

• У вас есть опыт разработки на C++ или Rust от 3 лет
• Разрабатываете на C++ 17/20 или Rust на хорошем уровне
• Имеете опыт разработки системного или инфраструктурного софта: сервисы с жесткими требованиями к латентности, сетевые компоненты, драйверы, рантаймы, embedded, обработка потоков данных в реальном времени
• Понимаете управление памятью и время жизни объектов, многопоточность и синхронизацию, избегаете лишних аллокаций
• Работаете на Linux: профилирование (perf, flamegraph), отладка (gdb/lldb, sanitizers), понимаете планировщик, сокеты, IPC
• Пишете на Python: скрипты, утилиты, тесты, разбираетесь в чужом коде
• Работаете с системами сборки: CMake, Bazel или Cargo для Rust
• Работаете с Git и Docker
• Настраиваете CI/CD: пайплайны сборки и тестов

• 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
• 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

Межгород — стартап внутри Яндекс Go. Мы делаем поездки между городами такими же удобными и надёжными, как городской сервис. Уже работаем на трёх рынках и не собираемся останавливаться. Впереди много задач — нужны и продуктовые инсайты, и глубокая техническая экспертиза.

Анализ поведения пользователей

Вы будете строить воронки межгородских поездок, выявлять проблемные места и предлагать решения, которые улучшат опыт пассажиров и водителей.

Надёжность предзаказов

Нужно обеспечить быстрое нахождение водителя, исключить отмены заказов в последний момент и гарантировать своевременный приезд к пассажиру. Вы будете исследовать причины сбоев и искать способы сделать сервис стабильнее.

Увеличение дохода водителей

Вы будете выяснять, что мешает водителям зарабатывать больше в Межгороде. Предстоит искать решения, которые помогут привлекать водителей и удерживать их на платформе.

Оптимизация совместных поездок

Вам нужно будет придумать, как заполнять машины пассажирами, сохраняя высокий уровень удобства и надёжности для пассажиров и водителей.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Получили высшее техническое или экономическое образование
* Умеете формулировать гипотезы и проверять их данными
* Обладаете продвинутыми навыками работы с SQL, Python и большими массивами данных
* Хорошо разбираетесь в методах статистики и A/B-тестирования, умеете интерпретировать результаты
* Умеете строить масштабируемые дашборды и автоматизировать отчётность
* Готовы быстро погружаться в новые задачи и помогать продукту выходить на новые рынки

Команда Банка Ozon 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.

Мы запускаем масштабный проект — создание высоконагруженной брокерской платформы для торговли финансовыми инструментами. Наша цель — разработать с нуля все необходимые для работы брокера сервисы, которые могут обрабатывать миллионы транзакций в день с минимальной задержкой. Ряд решений уже реализованы, теперь огромная задача — развивать архитектуру и продукты дальше для предоставления широкого функционала торговых инструментов нашим клиентам.

Мы ищем Руководителя группы тестирования. Ваша задача — не просто держать качество на высоком уровне, а выстраивать системную стратегию тестирования на стыке сложных протоколов и внешних контуров.

Как работает наша команда:

• Интегрируем автотесты в CI как для бэкенда, так и фронтенд

• Организуем сбор и анализ метрик тестов

• Проводится автоматизированная минимизация количества автотестов на конкретный релиз сервиса за счет анализа изменений в коде

• Чётко разделяем ответственность за упавшие тесты во время дежурств

• Проводим полную автоматизацию

Наш стек: Python (PyTest, Requests) для тестов API, Gitlab CI, Allure

Вам предстоит:

• Организовывать и улучшать процессы тестирования вместе с командой QA

• Писать новые бэкенд-автотесты и развивать для них инфраструктуру, принимая технические вызовы

• Принимать ключевые решения по проекту

Мы ожидаем:

• Опыт в автоматизации тестирования от 3 лет и управления командой

• Понимание основных принципов тестирования и автоматизации

• Умение писать автотесты

• Знание техник тест-дизайна

• Опыт работы с автотестами в CI

• Опыт тестирования API (мы используем gRPC, GraphQL, REST)

• Знание инструментов автоматизации тестирования на Python: PyTest, Allure, Requests

• Знание Docker, Git и Bash

Будет плюсом, если вы:

• Уже занимались тестированием программных продуктов в области финансовых технологий

• Понимаете основу финансовых рынков — знаете, что такое биржевые ордер, стакан, сделка

Команда активно развивает продукт Система принятия решений (СПР), которая автоматически оценивает и принимает решение о кредитовании корпоративных клиентов банка.

Продукт в реальном времени собирает данные из 30+ внешних систем, обрабатывает их по сложным бизнес-процессам и отдаёт результат 20+ сервисам-потребителям внутри банка. Это платформа в самом центре кредитного конвейера банка: ошибки здесь напрямую влияют на скорость и качество выдачи кредитов клиентам.

• разрабатывать и развивать внутреннюю бизнес-логику системы на всех этапах принятия решения
• реализовать интеграции с внешними сервисами
• проектировать схему данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL
• участвовать в Code Review, рефакторинге и оптимизации узких мест системы
• при необходимости — участвовать в DevOps-процессах команды: сборка дистрибутива, деплой и эксплуатация в Kubernetes.

основной стек:

- Ядро: Java 17+, Spring Boot, PostgreSQL,

- API/интеграции: Kafka, REST/OpenAPI, gRPC, GraphQL

- Оркестрация процессов: Camunda BPMN

- Инфраструктура: Kubernetes, Istio, Helm, Jenkins

• уверенные знания Java 17+, а также практический опыт работы с фреймворком Spring
• опыт работы с Kafka, OpenAPI, JSON Schema, gRPC в реальных проектах;
• хорошие знания PostgreSQL и уверенное владение языком SQL (проектирование схем, оптимизация запросов)
• понимание принципов ООП и распространенных паттернов проектирования, умение писать поддерживаемый код
• опыт работы с Helm-чартами и управлением конфигурацией в Kubernetes
• высшее образование в технической области

будет преимуществом:

• опыт работы с оркестратором процессов Camunda BPMN

• опыт работы с Service Mesh фреймворком Istio

• опыт разработки/интеграции AI-ассистентов и применении LLM в разработке.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты,

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда разрабатывает прикладные сервисы для работы с криптовалютами и мы ищем специалиста, которому интересно поучаствовать в становлении данного направления.

• своевременное устранение рисков кибербезопасности и уязвимостей
• сопровождение тестового контура и настройка CI/CD для прокатки на следующих контурах
• внедрение современных требований в области DevOps в производственный процесс
• конфигурирование и продуктивизация сервисов
• настройка мониторинга и дашбордов для оперативного реагирования на инциденты
• масштабирование сервисов и оптимизация нагрузки на них (мониторинг трафика и выставление лимитов или масштабирование)
• участие в обязательных мероприятиях (аварийные учения, устранение инцидентов)
• ведение документации по своему направлению (инструкции для потребителей и для команды)
• участие и совершенствование производственного процесса (автовнедрения, AI-повестка).

Требования

• опыт работы в роли SRE от 4 лет
• знание Linux на уровне прикладного администратора
• опыт работы с Docker (понимание процесса сборки и настройки контейнера), Kubernetes (Helm), Vault Hashi Corp
• CI/CD: Jenkins (groovy), Ansible (python) - опыт настройки pipepline
• опыт работы с Bitbucket/Jira.

Будет плюсом

• опыт работы с ArgoCD

• опыт работы с GitOps

• навыки работы с генеративными AI-моделям.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• график работы: 5/2, 8-часовой рабочий день

• комфортный современный офис: г. Москва, пр. Кутузовский 32к1

• 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

О продукте:

«AI-агент по управлению оценкой финансовой эффективности проекта» – инструмент оценки финансово-экономических показателей типовых строительных объектов. AI-агент должен обеспечивать прозрачность финансовых моделей при планировании строительства крупных объектов, точный учет специфических показателей и льгот, автоматический расчет инвестиционных метрик (NPV, IRR, срок окупаемости) для проекта и инвестора, с использованием внешних источников данных для обоснования оценки стоимости и инвестиционной привлекательности объекта. Инструмент позволит исключить ручные операции, снизить трудозатраты на поиск релевантной информации, оптимизировать процесс ФЭО и нивелировать риски субъективных решений.

• Уточнение требований от Бизнес-аналитика и других заинтересованных сторон

• Участие в разработке архитектуры решений совместно с архитектором решения

• Формализация функциональных и нефункциональных требований • Проектирование API методов (обязательно)

• Построение sequence диаграмм

• Консультация разработчиков и других участников команды

• Контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла

• Сопровождение в качестве эксперта в тестировании продукта

• Участие в работе с дефектами и инцидентами для устранения технологических проблем в качестве 3-й линии поддержки

• Автоматизация процессов с участием ИИ-агентов

• Написание скилов для ИИ-агентов и интеграция с текущим функционалом платформы

• Высшее образование: ИТ, Технические специальности, математика

• Опыт работы от 6-ти лет в роли разработчика Java

• Ответственность не только за свою часть, но и за продукт в целом

• Проактивную позицию на каждом этапе жизненного цикла продукта

• Знание технических и технологических решений и тенденций развития в области IT

• Коммуникативные и презентационные навыки, аналитический склад ума.

• формат работы- офис/гибрид, г. Москва, Кутузовский проспект 32

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы – команда продукта Инструменты управления рисками, создаем платформу по работе с рисками Блока Сеть продаж. Наш продукт решает ключевые задачи повышения эффективности внутреннего контроля и минимизации операционных рисков.

Наше решение включает в себя:

• рабочее место аналитика, автоматизированные инструменты для проведения проверок,
• работу с данными для обработки риск-сигнала,
• интеллектуальную систему удаленного контроля остатков наличных средств.

Команда находится в поиске профессионала в области разработки на python для участия в развитии и внедрении AI практик в управлении рисками по бизнес-процессам Банка.

• разработка и внедрение AI-агентов

• помощь в разработке и внедрении AI-агентов другим командам

• выработка стандартов и best practice

• построение архитектуры агентного ландшафта канала.

• уверенный пользователь Python3.10+

• знание framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio

• работа с: Kafka, redis/memcache/ignite, Kubernetes/docker/podman, sql(желательно postgre), elasticsearch/opensearch, git

• умение применять: менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest)

• владение паттернами надежности и отказоустойчивости, микросервисной архитектуры

• опыт оптимизации кода и code-review

• уверенное пользование ОС семейства Unix систем

Плюсом будет

• знание Java, хотя бы на уровне понимания синтаксиса языка

• опыт создания AI-агентов и работа с агентными фреймворками, знания принципов работы LLM.

• комфортный современный офис на м. Кутузовская

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

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

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

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

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

• разработка прикладных программ (JAVA)

• поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками

• оценка трудоёмкости задач, участие в планировании;

• написание unit-тестов

• менторство (развитие tech skills) стажёров

• взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile.

• высшее образование

• опыт работы в роли разработчика в проектах по разработке/модификации/внедрению ПО с использованием инструментов и технологий Java от пяти лет

• опыт работы с указанными технологиями по направлению Java: Spring, Hibernate, Gradle, JMS, JAX-WS, Junit

• опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira

• опыт работы, как в каскадных (waterfall), так и в гибких методологиях (Agile/DevOps) разработки

• 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 офис

• работа в офисе, удаленного формата нет

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда ведет разработку высокоскоростных, масштабируемых, адаптивных IT-решений и систем автоматизации торговых операций со всеми классами активов для профессиональных участников финансового рынка.

Наши решения – алгоритмические торговые платформы и терминалы.

Наши сотрудники – выпускники ведущих технических университетов страны с опытом работы в ведущих компаниях отрасли.

Мы ведем работу по следующим направлениям:

• создание алгоритмов ценообразования финансовых инструментов на основе математических моделей, работающих с большими потоками входящих рыночных данных
• разработка торговых алгоритмических стратегий
• развитие мультипродуктовых торговых терминалов, позволяющих пользователям в режиме реального времени следить за ходом торгов, производить анализ состояния рынка и совершать торговые операции.

К разрабатываемым нами системам предъявляются повышенные требования в части безопасности, надежности и скорости работы.

Направление: Развитие торгового терминала SberCIB Terminal. Продукт можно посмотреть, перейдя по ссылке: https://sbercib.ru/terminal.

Чем ты будешь заниматься:

• проектирование архитектуры платформенной части торгового терминала
• формирование видения технологического развития платформы, ее серверной и клиентской частей, API, подходов к обеспечению качества, процессов CI/CD
• взаимодействие с продуктовыми командами в части разработки, тестирования, внедрения и сопровождения продуктов на базе разработанной платформы
• помощь в построении как мастер-, так и продуктовых команд – подбор и выстраивание процессов их онбординга
• помощь в выборе технологического стека для платформенных и продуктовых компонентов
• управление технологическим долгом платформы.

Наши ожидания:

• опыт в разработке на Java + Spring от 10 лет, из них не менее 5 лет в роли Архитектора/TechLead
• опыт проектирования высоконагруженных решений
• опыт с ИИ, особенно в части AI PDLC/SDLC
• опыт построения команд и дизайна сложных многокомпонентных систем
• опыт обеспечения надежности и безопасности IT-систем.

Будем плюсом:

• опыт работы в индустрии инвестиционного банкинга
• знание основных процессов торговли на финансовых рынках
• опыт построения высокоскоростных, масштабируемых IT-решений и систем по автоматизации торговых операций или алгоритмической торговли.

Работа в Сбере – это:

• современный офис на Вавилова, 19 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь наставника на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека и кредитование от Сбера
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

В команду рисков беззалогового кредитования ищем специалиста по разработке моделей. Работа предполагает участие в амбициозных проектах риск-менеджмента, направленных на оптимальное управление экономикой портфеля беззалоговых кредитов.

Предстоит заниматься построением моделей оценки риска, финансовых моделей, автоматизацией и оптимизацией процессов принятия решения.

Модельная команда риск-менеджмента состоит из квалифицированных специалистов – выпускников ведущих ВУЗов России, имеющих практический опыт в рисках, моделировании, разработки современных и инновационных инструментов и технологий.

• построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента)

• поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей

• участие во внедрении, тестировании, приемке ML инструментов, взаимодействие с командами дата-инженеров и MLOps

• аналитика и R&D внешних и внутренних источников данных

• взаимодействие с бизнес-заказчиками (риски, бизнес, финансы) в рамках постановки задач, сбора требований

• участие в проектах Банка по развитию инструментов управления кредитным портфелем (финансовое моделирование, предиктивная аналитика).

• опыт работы в риск-менеджменте (моделирование, портфельный анализ) не менее 1 года

• опыт работы в области ML, DL, DS не менее 3/2 лет

• профессиональное владение SQL, базовое - Hadoop, работа с базами данных

• практический опыт разработки доведенных до промышленного использования моделей оценки риска в Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch)

• понимание жизненного цикла разработки и внедрения современных ML моделей (MLOps)

• владение основными понятиями и методами теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры, оптимизации, численных методов

• английский язык уровня intermediate для чтения профессиональной литературы.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

GigaChat — флагманский AI-ассистент Сбера: диалоговый чат с большой языковой моделью, генерация и редактирование изображений, работа с документами, голосовой ввод и образовательные сценарии. Мы развиваем нативное iOS-приложение продукта.

Это не «обёртка над API»: приложение — сложный клиент с потоковым рендерингом ответов модели, богатым контентом (Markdown, LaTeX-формулы, подсветка кода), историей диалогов, редактором изображений, подкастами, картами и различными виджетами.

• Развивать ленту чата и рендеринг ответов модели в реальном времени (стриминг токенов, Markdown/формулы/код) — с упором на плавность на больших историях.

• Делать новые продуктовые фичи: генерация и редактирование изображений, образовательные виджеты, поиск, подкасты, работа с вложениями.

• Работать с производительностью: диагностика фризов, hitch-rate, память, время старта; профилирование через Instruments / MetricKit.

• Интеграция с бэкендом по OpenAPI-контрактам (кодогенерация), голосовым ассистентом и системными расширениями (Share / Push / Action extensions).

• Поддерживать качество: snapshot-тесты UI, code review, CI/CD.

• Язык: Swift 6 (strict concurrency), частично Swift 5.10 — идёт миграция.

• UI: SwiftUI + UIKit interop; кастомный рендеринг ленты.

• Платформа: целевая Xcode 26.5, но поддерживаем iOS 15+.

• Архитектура: модульная (feature-модули), монорепозиторий SberDevices, App Extensions.

• API: OpenAPI-кодогенерация контрактов.

• Тесты: snapshot-тесты UI, unit-тесты.

• Инфраструктура: CI/CD на Jenkins + fastlane.

• Инструменты производительности: Instruments, MetricKit, собственный perf-харнесс.

• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

• Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы — ищем опытного системного-аналитика в ИТ команду Страхового Брокера Сбербанка.

Мы строим экосистему вокруг корпоративного страхования и ищем системного аналитика для работы в команде с Product Owner направления «Digital Business Platform».

Наша цель — создавать надежный, масштабируемый и технологически совершенный продукт, для внешнего и внутреннего клиента по предоставлению брокерских услуг на рынке страхования, которые используют тысячи компаний. Система будет состоять из более чем 5 подсистем.

Наш технологический стек: Java, Spring (Boot, MVC, Data, Security и др.), Hibernate/JPA, PostgreSQL, Apache Kafka, Kubernetes, GitLab (включая CI/CD).

• Проведение анализа процессов, выявление узких мест и возможностей оптимизации;

• Сбор, анализ и документирование требований со стороны заказчика, уметь трансформировать в системные требования;

• Постановка и отслеживание задач для команды разработки;

• Разработка и согласование технической документации, концепции, технического задания;

• Участие в анализе и разборе дефектов ПО;

• Участие в проектировании и анализе архитектуры системы, интеграционных взаимодействий и клиентского пути;

• Участие в 3-ей линии поддержки в качестве эксперта при разборе инцидентов.

• Опыт в системном анализе от 5 лет;

• Глубокое понимание методов проектирования сложных информационных систем (UML, BPMN), опыт моделирования бизнес-процессов и построения архитектурных моделей;

• Опыт описания функциональных решений as is, to be;

• Умение проводить декомпозицию сложных процессов и выделять ключевые требования;

• Глубокое понимание и практический опыт проектирования интеграционных взаимодействий;

• Знание цикла разработки ПО;

• Опыт использования RESTfull, JSON, JSON-schema, OpenAPI, AsyncAPI;

• Использование SQL на продвинутом уровне;

• Опыт работы в рамках гибких методологий (Scrum, Kanban).

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве на метро Парк Победы);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;

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

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

Привет! Это команда Рекомендаций к товарам.

Мы отвечаем за рекомендации на карточке товара (PDP) — один из ключевых рекомендательных сценариев Ozon. Каждый день через наши алгоритмы проходят миллионы пользователей, а качество рекомендаций напрямую влияет на GMV, количество заказов, рекламную выручку и пользовательский опыт.

Наша команда развивает полный стек рекомендаций на PDP: от retrieval и candidate generation до нейросетевого ранжирования и финального формирования выдачи. Мы работаем как над классическими рекомендательными алгоритмами, так и над современными DL-подходами, мультимодальными эмбеддингами и LLM-based решениями.

Data Scientist у нас — это сотрудник широкого профиля, который участвует во всем жизненном цикле ML-системы: от исследования идеи и обучения моделей до продакшн-разработки, запуска А/Б-тестов и анализа бизнес-эффекта.

Сейчас команда активно растет и развивает сразу несколько направлений: retrieval-модели, нейросетевое ранжирование и продуктовые эксперименты. Поэтому у нового сотрудника будет возможность выбрать область, которая ему ближе, или участвовать во всем цикле развития рекомендаций.

Наши актуальные проекты

• Развитие retrieval-моделей для аналогов и сопутствующих товаров.

• Построение аксессуарных рекомендаций и моделирование совместной покупки товаров.

• Развитие нейросетевого ранжирования на карточке товара.

• Применение LLM-разметки для обучения и валидации рекомендательных моделей.

• Эксперименты с разнообразием выдачи, контекстным ранжированием и учетом пользовательских сценариев.

Наш стек

PyTorch, Python, Hadoop stack (PySpark, Hive, HDFS), Airflow, Golang, GPU-инференс

Вы будете

• Развивать retrieval и ranking модели для рекомендаций на карточке товара.

• Исследовать новые архитектуры рекомендательных систем и внедрять их в production.

• Проектировать датасеты, таргеты и функции потерь для обучения моделей

• Запускать и анализировать А/Б-тесты.

• Оптимизировать производительность пайплайнов обучения и инференса.

• Взаимодействовать со смежными командами платформы, рекламы и ML-инфраструктуры.

• Участвовать в разработке production-сервисов и процессов вывода моделей.

Нам важно

• Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет

• Уверенное знание Python

• Глубокие знания ML и DL

• Опыт обучения и вывода в production рекомендательных или поисковых моделей

• Опыт работы с PyTorch

• Владение Hadoop-стеком (PySpark, Hive, HDFS), опыт работы с большими данными

• Опыт дизайна и анализа А/Б-тестов

• Умение самостоятельно вести проекты и доводить идеи до результата

Будет плюсом

• Опыт разработки рекомендательных систем

• Опыт работы с retrieval-технологиями (DSSM, Two-Tower, ANN/KNN, ColBERT и др.)

• Опыт работы с мультимодальными моделями

• Опыт работы с LLM и генерацией разметки

• Опыт разработки на Go

• Опыт работы с высоконагруженными сервисами

Привет! Это команда Построение запросов

Наша команда занимается развитием механизмов построения запроса при работе с поисковым движком Ozon. Наша ультимативная цель – предоставить удобный интерфейс взаимодействия с поиском, который понимает потребности пользователя с полуслова и подстраивается под его нужды. Для этого мы улучшаем как классические механизмы, например, персонализированные поисковые подсказки, так и разрабатываем совершенно новые механики на основе больших языковых моделей.

Мы хотим не только предлагать наиболее вероятные поисковые подсказки, но и влиять на результаты поиска за счет формирования запроса в поисковый движок. Для решения такой задачи требуется тесное взаимодействие с другими командами поиска и разработка сервисов, лежащих на пути исполнения пользовательского запроса – избежать хайлоада и повышенных требований к надежности не удастся.

Команда кроссфункциональная – мы разрабатываем рантайм сервисы и делаем ML ресерч в очень тесной коллаборации. Глубокие знания ML не требуются, но осведомленность про эту область приветствуется.

Стек

• .NET 10

• Gitlab CI/CD, Kubernetes

• Spark, Hadoop

• OpenSearch, Postgres, ScyllaDb, Kafka, ClickHouse

Вы будете

• Повысить отзывчивость и интерактивность поиска.

• Обогатить поисковое ранжирование сигналами из саджестов.

• Построить налету персонализированный индекс подсказок.

Нам важно

• Отличное знание C# и опыт разработки от 3 лет

• Знание классических алгоритмов и структур данных

• Опыт с многопоточными приложениями

• Знание основ построения распределенных систем – шардирование, репликация, load balancing, приемы для повышения отказоустойчивости

Будет плюсом

• Опыт разработки и профилирования высоконагруженных сервисов (RPS >= 10000 при SLO на latency порядка десятков миллисекунд)

• Опыт обслуживания приложений с деплоем в kubernetes – понимание ограничений на выделяемые ресурсы и подходы к разработке эффективного кода с учетом этих ограничений

• Знания о классическом ML и нейросетевых deep learning подходах

Привет! Наша команда занимается развитием ML ценообразования. Сейчас в команде 2 человека, которые сделали MVP – на A/B тестах стабильно позитивные результаты. Основная цель на ближайшее время – сделать результаты ещё круче. Цель на долгосрок – разработать устойчивое решение, которое учитывает не только краткосрочную выгоду, но и сайд-эффекты и последствия.

Этот проект – борьба с шумными данными, сложными метриками и неочевидными решениями. Мы ищем человека, который готов бороться за каждую десятую процента на А/Б, за качество и безопасность решений, за долгосрочный эффект. Который не ищет легких путей, но хочет побеждать вместе с командой. Если вам важен не только финальный успех, но и сам процесс преодоления, и вы хотите привнести в сильную команду свое видение – нам точно стоит познакомиться!

Вы будете

• Участвовать в полном цикле — от аналитики и сбора датасета до обучения и выкатки в прод новых моделей.

• Разрабатывать расширение функционала пайплайна.

• Строить инструменты для валидации результатов.

• Добавлять новые факторы в ML модели.

• Исследовать новые подходы для решения задачи.

• Писать и оптимизировать алгоритмы обработки данных на PySpark (первое время, потом prod переедет на микросервисы).

Мы ожидаем

• Коммерческий опыт в DS от 4 лет.

• Опыт в классическом MLE (полный цикл: аналитика, сбор датасета, обучение, выкатка, поддержка).

• Знание Python и PySpark (у нас пайплайны на них).

• Проактивность, большое желание развиваться и развивать людей вокруг.

Будет плюсом

• Опыт в ML ценообразовании.

• Опыт в Causal Inference.

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка.

Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.).

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

Вы будете:

• анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов
• оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов
• доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование)
• деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг
• интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka.

Мы ожидаем, что вы имеете:

• опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код
• практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др)
• опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать)
• опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей
• опыт работы с параллелизмом и асинхронностью
• готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab).

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• 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.

Мы развиваем инфраструктурное (внутреннее) контейнерное облако, где располагаются сервисы, создаваемые тысячами разработчиков Яндекса. Под управлением внутреннего облака находятся более 100 тысяч серверов и запущено более 50 тысяч приложений — суммарно более миллиона контейнеров.

В нашем облаке миллионы ядер, на которых развёрнуты не только крупные потребители, такие как Поиск или Реклама, но и микросервисы, количество которых измеряется десятками тысяч.

Подобные объёмы ставят перед нами особые вызовы: не только с точки зрения устройства инфраструктуры облака, но и с точки зрения процессов и инструментов управления ресурсами.

Мы ищем в свою команду технического менеджера с хорошим инженерным опытом, который сможет эффективно включиться в оперативную работу и развитие инфраструктурного облака: от работы с заказом и распределения ресурсов до улучшения инфраструктуры самого облака.

Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex Infrastructure, чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Участие в процессах заказа и распределения ресурсов и их улучшение

Сервисы Яндекса активно растут, и для поддержания их роста необходим регулярный приток новых ресурсов. Для обеспечения роста ресурсов существуют специальные процессы заказа ресурсов и их последующего перераспределения, в котором кроме сервисов-потребителей участвуют и представители провайдеров ресурсов.

Внедрение процессов оптимизации использования ресурсов и улучшение инструментов

Важным фокусом для нашей команды является эффективность использования ресурсов нашими потребителями. Чтобы её повышать, мы разрабатываем специальные инструменты, которые помогают пользователям оценивать эффективность использования ресурсов и целенаправленно работать над её улучшением. Совместно с командами сервисов разрабатываем и внедряем процессы по оптимизации ресурсов.

Участие в интеграционных проектах вместе с командами разработки, эксплуатации и тестирования

Внутреннее облако существует в тесной интеграции с другими внутренними провайдерами ресурсов и регулярно делает совместные проекты: от заезда в облако новых больших сервисов или провайдеров до запусков новых дата-центров. Участие в таких проектах позволяет познакомиться с большим количеством сервисов и технологий, существующих внутри Яндекса.

Внедрение технические проектов в инфраструктурном облаке

Мы продолжаем развивать наше облако, внедряя новые технологии, направленные на улучшение жизни пользователей, повышение надёжности и эффективности. Участие в таких проектах даёт возможность не только получить уникальный технический опыт, но и напрямую повлиять на то, как пользователи будут видеть наше облако.

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

* Работали в технологических проектах в роли менеджера проектов или продукта
* Имеете хороший технический бэкграунд и можете общаться с командой разработки на одном языке, а в идеале имеете опыт разработки за плечами
* Умеете выстраивать процессы и взаимодействие между командами
* Способны расставлять приоритеты и решать задачи в срок
* Знаете, как управлять обсуждениями и фиксировать результаты
* Точно и внятно выражаете мысли устно и письменно
* Можете быстро погружаться в новое и не боитесь технических трудностей
* Понимаете, как устроено серверное оборудование для высоконагруженных систем
* Готовы погрузиться в тему управления серверными ресурсами и планирования их потребления

* Решали задачи по планированию потребления серверных ресурсов (capacity planning)
* Пишете на Python или любом другом языке программирования

В SberData мы создаем платформу данных для всего Сбера. Это более 350 источников данных и 100+ Пб информации, заказ и получение данных за 15 минут и современный технологический стек работы с данными, включая собственные сборки СУБД на базе Hadoop и Greenplum. Наша команда развивает инструменты и внедряет технологию разделенного Compute & Storage в рамках концепции Lakehouse. Наша задача – спроектировать и внедрить надежное, безопасное решение для высоконагруженных расчетов витрин данных на современных технологиях Compute (Spark, Flink) и Storage (S3), работающее на 10000+ серверах.

Чем предстоит заниматься:

• управлять бэклогом сервиса C&S, актуализация планов, формирование спринтов
• детально знать о продукте: пользовательские сценарии, процессы релизов, архитектуру, инструментарий
• участвовать в выработке решений совместно с командой
• определять приоритеты выполнения задач для достижения поставленных целей
• участвовать в проектном управлении: от сбора требований до запуска решения в эксплуатацию
• координировать рабочие процессы смежных комманд: другие инфраструктурные, платформенные и продуктовые сервисы, поддержка, безопасность
• влиять на развитие сервиса и в платформе Сбера.

Мы ожидаем, что вы:

• имеете технический бэкграунд и опытом участия в инфраструктурных, платформенных или продуктовых проектах от 5 лет
• понимаете что такое REST API, gRPC, WebSocket, HTTP
• понимаете принципы работы виртуализации и контейнеризации
• знаете как работают современные сети
• знаете и использовали подходы Infrastructure as Code
• умеете общаться на одном языке с заказчиками и разработчиками.

Будет плюсом:

• опыт управления командой (онбординг, performance review, внедрение agile-практик);
• опыт построения процессов в больших командах
• опыт разработки под Linux, знакомы с POSIX и сетевым стеком
• владение Go или Java или SQL
• опыт работы c VictoriaMetrics + Grafana
• опыт работы с Iceberg или подобные
• опыт работы c Lakehouse, S3-хранилищами, HDFS, Hive Metastore
• имеете опыт подготовки презентационных материалов.

Мы предлагаем:

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

В Т-Банке работает большое хранилище данных: 8000 объектов, 800 ТБ в Greenplum и 110 ТБ в ClickHouse.

Более 16 тысяч пользователей из бизнес-команд ежедневно работают с данными из хранилища и принимают решения на их основе. Наша команда развивает инструменты и подходы, которые упрощают доступ к данным и работу с Data Platform. 

Ищем data-инженера в направление системного анализа или ETL-разработки.

• Формировать модели данных
• Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных с учетом потребностей бизнес-пользователей
• Развивать Data Platform
• Писать скрипты на SQL и Python
• Интегрировать Data Platform с внешними системами

• У вас есть опыт работы с DWH от 5 лет
• Проектировали объекты баз данных на основе бизнес-требований
• Свободно владеете SQL
• Знаете теорию СУБД и ETL-процессов
• Знаете Python или другой язык программирования

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• 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
• 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

Мы ищем аналитика в команду развития сервисов e-mail в облачной интеграционной платформе Сбера. Мы обеспечиваем доставку сотен тысяч писем ежедневно и помогаем развивать экосистему Сбера.

Работаем с ведущими тех. стандартами для построения облачных приложений и микросервисных архитектур: Kubernetes, Istio service mesh, Docker. Внедряем в процесс разработки AI-агентизацию на основе спецификаций (SDD – spec-driven development).

Проект находится в активной фазе своего развития и имеет большую потребность, как со стороны бизнеса, так и со стороны платформ Банка.

Результатом твоих трудов станет решение, которое позволит выйти Банку за рамки традиционных для него request/response архитектур и значительно повысить распределенность систем, при этом сокращая time-to-market.

• участие в крупных интеграционных банковских проектах в роли интеграционного аналитика\аналитика АС

• анализ и формализация бизнес и функциональных требований к автоматизированным системам и сервисам

• участие в проектировании интеграционных решений и сервисов с учетом требований безопасности, надежности

• разработка и согласование с участниками команды функциональных спецификаций, технических заданий и технических проектов на разработку интеграционных решений

• описание процессов и сценариев работы информационных систем

• написание документации и ведение процесса ее передачи

• предполагается активное использование AI в работе, этому обучим.

• навыки сбора, анализа и управления требованиями

• желание научиться и использовать AI в работе

• опыт участия в интеграционных проектах

• опыт работы с JSON (JSON-Schema, Open API, Swagger)

• опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, ERD)

• знание HTTP, REST, Kafka

• опыт работы с системой контроля версий, например, Git

• опыт проектирования программных интерфейсов и сервисов

• опыт разработки технических заданий

• общее понимание современных принципов и технологий интеграции

• высокие коммуникативные навыки, умение договариваться и четко формулировать свои мысли, желание и умение работать с людьми.

Бонусные баллы к твоим скиллам добавят:

• опыт работы в гибкой методологии с использованием Jira, Confluence

• приветствуется опыт программирования

• понимание архитектуры и технологий построения корпоративных систем.

• гибридный формат работы

• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты

• статус аккредитованной ИТ-компании

• 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.

Наша команда развивает А/B-платформу — внутренний продукт для принятия решений на основе данных, которым пользуются сотни аналитиков и более 50 продуктовых команд компании.

Мы отвечаем за систему метрик, Data Governance и аналитические стандарты, которые определяют подход к принятию решений в компании.

• Руководить командой Data Analysts: развивать сотрудников, выстраивать процессы и оценивать результаты их работы
• Развивать систему метрик А/B-платформы: расширять покрытие, повышать качество принимаемых решений и развивать Data Governance
• Развивать продуктовую аналитику А/B-платформы, которая объединяет несколько внутренних продуктов
• Погружаться в сложные аналитические, методологические и технические задачи и помогать команде находить оптимальные решения
• Общаться со стейкхолдерами, изучать задачи и специфику А/B-платформы, находить баланс между интересами разных команд
• Формировать и развивать аналитические стандарты для продуктовых команд компании, следить за их внедрением
• Участвовать в развитии культуры экспериментов и формировать в команде культуру принятия решений на основе данных

• Управляли командой Data Analyst, Product Analyst или Data Scientist: умеете развивать сотрудников, делегировать задачи, ставить цели, давать обратную связь и оценивать результаты работы
• Знаете математическую статистику и теорию вероятностей, разбираетесь в A/B-тестах, статистических методах и критериях, умеете принимать бизнес-решения на основе результатов экспериментов
• Умеете выбирать целевые метрики бизнеса или продукта, декомпозировать их, строить дерево метрик и определять критерии успеха
• Умеете решать сложные аналитические задачи
• Понимаете принципы построения надежных дата-пайплайнов, архитектуру аналитического слоя данных и требования к качеству данных, умеете взаимодействовать с командами Data Engineering
• Умеете работать с несколькими стейкхолдерами одновременно, аргументированно защищать решения и находить баланс между интересами разных команд
• Будет плюсом опыт работы в платформенных продуктах или горизонтальных командах с большой сферой влияния

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• 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
• 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

Мы ищем опытного Project Manager, который усилит нашу команду и возьмет на себя реализацию ключевых бизнес-инициатив в области CRM (от запуска новых продуктов до внедрения инновационных систем в процессы CRM).

• управление полным циклом проектов: от инициации и сбора требований до вывода в промышленную эксплуатацию и передачи на поддержку

• координация команд: работа с бизнес-заказчиками, аналитиками, дизайнерами, а также смежными подразделениями (безопасность, юристы, комплаенс, риски)

• планирование и контроль: составление Roadmaps и детальных планов-графиков, контроль сроков и качества поставляемых решений

• управление ожиданиями стейкхолдеров: регулярная отчетность перед бизнес-заказчиками (статус-отчеты, проектные комитеты)

• риск-менеджмент: идентификация рисков на ранних этапах, разработка планов минимизации и решение проблемных ситуаций

• документация: контроль ведения проектной документации в соответствии с внутренними стандартами банка.

• опыт работы: от 3-х лет в роли PM в банках или в финтехе в направлении change

• знание методологий: владение Agile (Scrum, Kanban) и Waterfall. Понимание, когда и какой подход эффективнее

• технический бэкграунд будет преимуществом: понимание циклов разработки ПО, принципов работы и архитектуры банковских систем

• навыки ведения переговоров, умение договариваться с разными типами личностей, аргументированно отстаивать позицию и работать в условиях многозадачности

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный режим работы)

• возможность самореализации, видеть результаты своих трудов

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

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

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

• корпоративные мероприятия.

Наша команда совершенствует подходы по работе с цифровыми ассистентами за счет использования собственной большой языковой модели - GigaChat и фреймворков по работе с ней. Работая с нами, вы станете частью команды, которая создает инновационные продукты и сервисы, открывающие новые горизонты для миллионов клиентов и помогающие им решать ежедневные задачи максимально эффективно.

Мы ищем проактивного системного аналитика в CORE команду новой АС (технологический стек: REST, WSS, Kafka, OpenShift, Istio, GigaChain, GigaGraph, Apache Ignite, vector DBMS).

• активно взаимодействовать с внутренними заказчиками и смежниками на предмет сбора, анализа и формирования требований к продукту

• формировать из туманных желаний заказчика понятные и формализованные требования

• согласовывать требования с заказчиками и экспертами предметных областей

• участвовать в проработке архитектурных решений

• описывать и согласовывать архитектурные артефакты, консультируясь с командой и курирующим команду архитектором

• работать в команде с разработчиками и тестировщиками, валидировать артефакты коллег и уметь отличать дефект от фичи

• участвовать в демонстрации результата команды по итогам релизов/спринтов.

• опыт работы системным аналитиком от 3-х лет

• опыт описания интеграций через Rest, очереди сообщений (MQ, Kafka);

• опыт использования UML в своей работе

• знание основ теории реляционных баз данных, языка SQL

• знание основных форматов данных, передаваемых через API (JSON, XML)

• понимание процесса разработки ПО

• развитые коммуникативные навыки

• развитый технический кругозор и общая техническая грамотность

• умение логически мыслить и аргументированно отстаивать свою позицию

• умение понятно и грамотно оформлять свои мысли не только письменно, но и устно

• готовность решать задачи «под ключ»

• продвинутый пользователь Jira, Confluence.

Будет преимуществом

• базовое понимание принципов машинного обучения и LLM и опыт работы с ними;

• знание любого языка программирования

• опыт проработки архитектуры с нуля и описания архитектурных артефактов

• опыт в тестировании или разработке.

• гибридный график работы (офис рядом с метро Кутузовская),

• годовую премию

• занятия спортом в корпоративном зале и зоны отдыха

• более 400 курсов СберУниверситета для личного и карьерного роста,

• регулярные встречи профессионалов и активное сообщество специалистов DS

• расширенную медицинскую страховку, льготы на страхование семьи и участие в корпоративной пенсии

• сниженную ставку по ипотеке до трети ключевого показателя Центробанка

• подписку СберПрайм с совместным использованием на троих членов семьи

• вознаграждения за рекомендации своих знакомых

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Мы ищем стажёра в ML-направление, где мы строим две ключевые системы:

Первая — интеллектуальная обработка документов. Мы создаём ядро, которое автоматизирует работу с сотнями типов документов на разных языках. Ежедневно десятки тысяч контрагентов предоставляют пакеты документов, и наша задача — распознать их, извлечь и структурировать данные, проверить их достоверность и интегрировать результат в бизнес-процессы.

Вторая — экономика платформы. Мы строим систему динамического ценообразования и управления тарифами для сдельной работы. В Ozon сотни тысяч исполнителей (склады, логистика, доставка) самостоятельно формируют свой график. Наша цель — в реальном времени определять справедливые и эффективные тарифы, балансируя интересы исполнителей и бизнеса.

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis, ClickHouse.

• ML: PyTorch, XGBoost / LightGBM / CatBoost, OpenCV, семейство моделей Qwen.

• MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLflow / ClearML-подобные).

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Ты будешь

• Развивать ML-системы. Задачи не ограничатся подготовкой данных и обучением моделей — будет полноценная работа: от исследования до внедрения модели в продакшен.

• Изучать архитектуру. Ты познакомишься с большим и разнообразным ML-стеком: CV/NLP-модели для работы с документами, оптимизационные алгоритмы для тарификации, пайплайны и инфраструктура.

• Работать с данными. Будешь строить и валидировать гипотезы, готовить данные, обучать и оценивать модели, проводить эксперименты.

• Расти профессионально. По мере освоения проекта ты будешь получать всё более сложные и самостоятельные задачи, постепенно осваивая стек: Python, PyTorch, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes.

Нам важно

• Статус действующего студента технической специальности.

• Знание базовых технологий: Python, Numpy, SQL, работа с Git, pytorch / scipy.

• Понимание базовых принципов машинного обучения и математической статистики.

• Базовое понимание алгоритмов и структур данных.Понимание устройства баз данных и веб-сервисов.

• Желание развиваться: ты хочешь учиться у сильных инженеров, умеешь задавать правильные вопросы и не боишься разбираться в больших проектах.

• Готовность к командной работе: ты открыт к обратной связи и умеешь конструктивно общаться с коллегами.