Вакансии IT и digital от прямых работодателей

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.

Команда опреционного менеджмента Сбера в поисках бизнес-аналитика в штаб департамента безопасности.

• сбор, обработка и анализ данных, подготовка выводов для принятия управленческих решений

• разработка и автоматизация регулярной и разовой аналитической отчетности

• разработка показателей: определение параметров, методик расчета, источников данных и критериев оценки

• подготовка презентаций и аналитических материалов для руководства

• презентация результатов анализа, аргументированное объяснение выводов и предложений

• высшее образование

• продвинутый уровень Excel, SQL, Python

• умение строить понятную и структурированную отчетность, выявлять закономерности и формулировать содержательные выводы

• умение разрабатывать показатели и методики их расчета с учетом бизнес-задач

• навыки подготовки деловых презентаций и визуализации результатов анализа

• опыт работы в BI-системах: создание дашбордов, настройка отчетности и визуализация данных

• опыт работы в банке или другой финансовой организации

• знание основ экономической безопасности

• опыт работы в области финансовых рисков

• навыки использовать ИИ в повседневной работе.

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• регулярное корпоративное и внешнее обучение

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• спортивный зал в офисе

• работа в лучшем офисе страны по версии Best Office Awards 2022

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

• скидки на путешествия

• корпоративная пенсионная программа.

Наша команда помогает трайбу Daily Banking (расчёты юридических лиц) найти ответы на вопросы:

• Какие платежные сервисы востребованы клиентами?
• Какие сервисы не пользуются популярностью и почему?
• Что ведет к росту числа обращений клиента в банк?
• Каким образом выглядит путь клиента в digital канале?

Ответы на эти вопросы помогут найти новые инсайты, разработать востребованный сервис, улучшить клиентский опыт.

Направления работы:

• глубинная аналитика данных: сбор, обработка, анализ данных, выявление инсайтов, презентация результатов совместно с командами кластера
• помощь командам кластера в оперативных ad-hoc выгрузках информации из различных источников
• визуализация, презентация данных.

Что ты будешь делать:

• производить поиск требуемой информации в различных источниках данных
• выгружать информацию из различных БД
• агрегировать большие объемы информации
• анализировать информацию на предмет выявления закономерностей, поиска инсайтов
• визуализировать и презентовать результаты анализа
• работать с ad-hoc запросами.

Мы ожидаем, что ты имеешь:

• опыт работы Data-аналитиком от 3 лет
• опыт обработки большого объема неструктурированных данных
• опыт предиктивного анализа
• навыки работы с SQL на уровне написания запросов высокой сложности, в т.ч. оптимизации плана запроса
• опыт с Python: Pandas, Numpy, библиотеки визуализации
• опыт работы с Greenplum, Apache Spark, Hadoop
• владение инструментами: Excel, PowerQuery, Power BI, Qlik Sense, QlikView
• опыт построения воронок, факторного анализа, анализа транзакционной активности, анализа PnL, анализа качества данных
• опыт проведения исследований, проверки гипотез и их оценки.

Будет плюсом:

• хорошее знание математической статистики и теории вероятностей
• знание бизнес-метрик и опыт оценки digital каналов
• знание банковской предметной области
• владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

• офисный формат на Кутузовском пр-кте, 32 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь наставника на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека и кредитование от Сбера
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Разрабатываем и сопровождаем AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов Центра Управления Наличным Денежным Обращением: работу с корпоративными данными, аналитические сценарии и интеграции с внутренними системами. Ищем Python-разработчика с практическим опытом создания AI-агентов и мультиагентных решений.

• разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии на Python (LangGraph, LangChain)

• реализовывать память агентов, управление состоянием, историей диалогов и контекстом между сессиями

• создавать RAG-системы и интеграции с корпоративными источниками данных

• настраивать Tool Calling, Structured Outputs, маршрутизацию задач и оркестрацию агентов

• интегрировать решения с REST API, Kafka, базами данных и внешними сервисами

• тестировать, оптимизировать и сопровождать агентов в промышленной среде.

• Python: коммерческая разработка от 2 лет; FastAPI, asyncio, SQL, Git, Docker; понимание CI/CD

• практический опыт разработки AI-агентов на LangGraph/LangChain или аналогичных фреймворках; работа с LLM API, промптами, Tool/Function Calling и Structured Outputs

• опыт создания мультиагентных систем: распределение ролей, оркестрация, передача задач и управление состоянием; знание MCP и A2A

• опыт реализации краткосрочной и долгосрочной памяти, хранения истории взаимодействий и управления контекстом (PostgreSQL, Redis или аналоги)

• опыт построения RAG: чанкинг, эмбеддинги, поиск, реранжирование; работа с векторными хранилищами (Qdrant, pgvector, FAISS или аналоги)

• опыт интеграции с REST API и Kafka, понимание обработки ошибок и отказоустойчивости

• навыки тестирования и оценки качества ответов агентов, логирования и мониторинга

• знание методов защиты от Prompt Injection, принципов разграничения доступа и безопасного вызова инструментов

БУДЕТ ПЛЮСОМ

• Langfuse, LangSmith или другие инструменты трассировки и оценки качества

• gRPC, WebSocket, Kubernetes

• опыт построения автоматизированных проверок качества AI-агентов.

• комфортный современный офис (Волгоградский пр.) офисный режим работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративную пенсионную программу

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

Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, развивающих DL-решения.

Мы создаём ядро интеллектуальной обработки документов — систему, которая автоматизирует работу с сотнями типов документов на разных языках. Ежедневно десятки тысяч контрагентов предоставляют пакеты документов. Наша задача — не просто распознать их, а построить интеллектуальный пайплайн, который автоматически извлекает, структурирует и проверяет достоверность и принадлежность данных, интегрируя результат в бизнес-процессы.

У нас активно развиваются LLM и vLLM в применимости к документам:

• современные OCR-системы на базе Qwen, PaddleOCR и других;

• LLM-модели для анализа и саммаризации документов;

• агентские системы для автоматизации роутинга потока документов.

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

• CV/NLP: PyTorch, OpenCV, семейство моделей Qwen, Paddle, LayoutLM, Donut.

• ML-рантайм и оптимизация: NVIDIA Triton, TensorRT, ONNX, OpenVINO.

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

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Вам предстоит

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.

• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.

• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.

• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для обработки документов: от приёма сырого изображения до валидированного структурированного вывода.

• Проводить research, выбирать и дообучать state-of-the-art модели для задач CV и NLP: детекция и классификация документов, OCR (печатный и рукописный текст, таблицы), Key Information Extraction (KIE), верификация подлинности.

• Оптимизировать модели для production (квантизация, дистилляция, работа с Triton и OpenVINO) и обеспечивать их масштабируемость и надёжность в высоконагруженной системе.

• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

Нам важно

• Практический опыт внедрения CV-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в high-load среде и настройки мониторинга.

• Опыт работы в Computer Vision и NLP от четырёх лет.

• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.

• Экспертное понимание state-of-the-art подходов в Computer Vision: трансформеры, OpenCV, ONNX Runtime, MLflow.

• Глубокое понимание оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, ускорение инференса.

• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов.

• Опыт дообучения моделей с использованием адаптеров (LoRA, PEFT и другие).

• Опыт работы с задачами few-shot и zero-shot обучения в CV.

• Знание методов генерации и использования синтетических данных для обучения.

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

Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, решающих задачи динамического ценообразования.

Мы создаём ядро экономики платформы — 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. Мы учитываем десятки факторов: спрос и предложение, география, день недели, операционные метрики и исторические паттерны.

Вам предстоит

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.

• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.

• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.

• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для динамического ценообразования: от данных по поведению исполнителей до тарифных решений в реальном времени.

• Исследовать и моделировать спрос, предложение и эластичность на основе поведения исполнителей, строить и валидировать гипотезы.

• Проектировать, реализовывать и внедрять в production оптимизационные алгоритмы для динамического управления тарифами в рамках заданных продуктовых и бюджетных ограничений.

• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

• Big Data: Hadoop ecosystem (Spark, YARN, HDFS), ClickHouse, Vertica.

• ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Statsmodels, PyTorch.

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

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Нам важно

• Практический опыт внедрения ML-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в высоконагруженной среде и настройки мониторинга.

• Опыт работы в машинном обучении для задач регрессии, прогнозирования (в том числе временных рядов) и оптимизации от четырёх лет.

• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.

• Экспертное понимание полного цикла жизни ML-модели: от исследования и feature engineering до production-внедрения, CI/CD и мониторинга.

• Глубокое понимание оптимизации моделей и работы с высоконагруженными системами и большими объёмами данных.

• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов.

• Опыт в задачах динамического ценообразования, управления спросом и предложением, рекламных биддинг-системах.

• Знание основ микроэкономики, теории игр или исследования операций.

• Практический опыт работы с распределёнными вычислениями (Spark) для обработки данных.

Мы — продуктовая команда, которая делает хранилище контекста для ИИ-агентов в банке. Хранилище собирает знания из источников банка (трекер задач, вики, репозитории кода, корпоративный портал), связывает их в граф знаний и отдает агентам и разработчикам через MCP прямо в работе над задачей. Им пользуются ИИ-агенты в средах разработки и серверные агентные процессы, а команды настраивают под себя, какой контекст получает агент. Продукт уже в промышленной эксплуатации и быстро развивается. Мы ищем системного аналитика, который будет превращать продуктовые и технические задачи в понятные требования и контракты.

- Вместе с продактом и техлидом прорабатывать новую функциональность: собирать требования от команд-потребителей, разработки и внутренних регуляторов, описывать сценарии и ограничения.

- Вместе с техлидом проектировать контракты хранилища: MCP-инструменты для агентов, API, форматы данных, правила версионирования.

- Описывать интеграции с источниками знаний и потребителями: какие данные забираем, как часто, что делать с изменениями и удалением, как проверять полноту.

- Проектировать модель данных и связи в графе знаний вместе с разработкой и ML.

- Описывать ролевую модель и правила доступа: кто что видит, кто что может менять, как работают модерация и блокировка.

- Работать со спецификациями в подходе Spec-Driven Development: вести требования как машиночитаемые спецификации, с которыми работают ИИ-агенты, и поддерживать их актуальными после изменений.

- Разбирать обратную связь и инциденты, когда причина в требованиях, а не в коде.

- Участвовать в приемке, писать критерии приемки и сценарии проверки.

- опыт системного аналитика от двух лет;

- умение описывать REST API (OpenAPI) для интеграций, базовое понимание асинхронного взаимодействия и очередей;

- опыт или понимание, как описывать интеграции между системами;

- понимание моделирования данных, в том числе графовых или документных моделей — на уровне, достаточном, чтобы обсуждать решения с разработкой;

- умение писать требования, которые однозначно читаются и разработчиком, и ИИ-агентом;

- общее понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск (глубокой экспертизы не требуем, готовы помогать разбираться);

- практику использования ИИ-агентов в собственной работе для анализа, генерации документации и спецификаций;

- умение договариваться с несколькими сторонами, у которых разные интересы.

- Знакомство с MCP-инструментами или function calling — как устроены инструменты для агентов, какие у них входы и выходы, как агент выбирает нужный инструмент — будет плюсом.

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

Мы развиваем платёжные решения для транзакционного бизнеса, обеспечивающие надёжное и корректное проведение финансовых операций, межбанковских расчётов и международных платёжных процессов.

Ключевые направления

• Развитие решений для межбанковских расчётов.

• Интеграция и взаимодействие с платёжной инфраструктурой.

• Работа с платформой цифрового рубля.

• Поддержка платёжных процессов международных филиалов банка.

• Обеспечение надёжности, согласованности и корректности обработки финансовых операций.

• проектировать, описывать и согласовывать бизнес-процессы в рамках расчетного функционала

• собирать, анализировать и формализовывать функциональные и нефункциональные требования.

• готовить спецификацию решения в рамках подхода SDD

• проектировать интеграции и описывать контракты взаимодействия между системами: API, форматы сообщений, схемы обмена данными, обработку ошибок.

• описывать сценарии прохождения платежей и движения данных, включая статусы операций, обработку отказов, повторные запросы и восстановление после сбоев.

• разрабатывать системную документацию: спецификации, диаграммы последовательностей, описания интерфейсов и пр.

• взаимодействовать с разработчиками, тестировщиками, архитекторами, владельцами продуктов и представителями смежных систем.

• участвовать в проработке технических решений, анализе инцидентов и поиске причин некорректной работы интеграций.

• сопровождать реализацию требований, участвовать в интеграционном тестировании и приемке изменений.

• учитывать требования к информационной безопасности, надежности, производительности и целостности финансовых операций

• осуществлять поддержку пользователей и участвовать в разборе инцидентов

• опыт работы бизнес/системным аналитиком от 2 лет.

• умение собирать, анализировать и формализовывать функциональные и нефункциональные требования.

• умение декомпозировать требования в однозначные, проверяемые спецификации, пригодные для реализации и тестирования.

• навыки описания системного поведения, контрактов API, моделей данных, бизнес-правил, ограничений и сценариев обработки ошибок.

• опыт проектирования интеграций между информационными системами.

• понимание принципов работы распределённых систем, идемпотентности, повторных запросов, тайм-аутов и обеспечения согласованности данных.

• опыт работы с REST API и/или SOAP, JSON, XML, HTTP.

• опыт взаимодействия с разработчиками и тестировщиками для согласования, уточнения и проверки спецификаций.

Будет преимуществом

• опыт работы с платежной инфраструктурой Банка России, в том числе с сервисами платёжной системы Банка России, платформой цифрового рубля, СПФС.

• опыт работы в подходе Spec-Driven Development (SDD).

• опыт ведения спецификаций в формате OpenAPI или других машиночитаемых форматах.

• опыт применения AI-инструментов для подготовки, анализа и актуализации спецификаций, а также поддержки разработки на их основе.

• знание ISO 20022.

• комфортный современный офис

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Cбер продолжает реализовывать масштабный проект по созданию технологической HR-платформы нового поколения (PaaS/SaaS). Проект создается с применением лучших практик компонентно-реактивного подхода, у нас совсем нет legacy и есть полная свобода в выборе инструментов. Мы работаем по направлениям: организационный менеджмент, кадровые данные, управления процессами, учет рабочего времени, маршрутизация данных. Создаем новое кадровое ядро на замену SAP HR.

У Вас будет отличная возможность не только расширить экспертизу, но и создать совместными усилиями успешный коммерческий продукт, запускать новые функции, влияющие на работу крупнейшего банка страны.

• проектировать и разрабатывать компоненты SaaS-платформы в рамках микросервисной архитектуры

• следить за чистотой кода, разрабатывать unit и end-to-end тесты, участвовать в code review и в фазах релизного процесса

• проводить анализ по улучшению производительности сервисов.

• уверенное знание Java/Kotlin (используем JDK21), опыт коммерческой разработки (Spring/Spring Boot/Spring Cloud) от 5-х лет

• понимание микросервисной архитектуры

• опыт работы с SQL/noSQL базами данных, понимание принципов масштабирования

• опыт работы с брокерами очередей сообщения (RabbitMQ/ IBM MQ/ Kafka/ ActiveMQ или др.) и библиотеками для тестирования кода

• знание подходов проектирования архитектуры высоконагруженных back-end приложений, понимание узких мест

• опыт работы в команде разработчиков, организации code-review, понимание git flow.

Будет плюсом:

• опыт использования Docker, Kubernetes (OpenShift), Kafka и опыт работы с инструментами анализа производительности приложений.

• гибридный/ удаленный формат работы (строго из Санкт-Петербурга)

• 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.

Наша команда занимается автоматизацией процессов в части экосистемы юридических лиц, отвечающих за продажи продуктов компаний Сбера (нефинансовых сервисов) клиентам банка - юридическим лицам.

Системы имеют микросервисную архитектуру и разворачиваются на облачных ресурсах Сбера.

Чем предстоит заниматься:

• настройкой и поддержкой CI/CD для автоматизации проектов
• автоматизацией процесса сборки и деплоя приложения
• поддержкой при выводе решения в ПРОМ
• обеспечением надёжного функционирования и реализацией изменений сопровождаемых систем и платформ, устранение сбоев, инцидентов.

Мы ждем, что ты:

• уже работал с контейнерами: Docker, Kubernetes
• имеешь опыт создания Jenkins Pipelines, знания best practice CI/CD, Helm, ArgoCD
• обладаешь знаниями сетевых технологий и протоколов
• имеешь опыт работы с REST, WEB сервисами, с системами Task-tracking, системами мониторинга
• и с инструментами непрерывного развёртывания ПО, например: Jenkins, Ansible, Bitbucket, Nexus Registry, Sonar Cube, Checkmarx
• владеешь навыками развертывания и администрирования Linux, Postgre, Kafka, Nginx, Istio.

Что мы предлагаем:

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

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

Мы, команда офиса CDO B2C, строим платформу данных, которая обеспечивает быстрый, надежный и качественный обмен информацией между Сбером и компаниями-партнерами. Это основа для персонализированных предложений умных продуктов и эффективных бизнес-решений.

Наша команда - Команда развития Платформы в офисе CDO B2C ищет DE-инженера для реализации задач по загрузке, аналитике и трансформации данных.

проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки и обработки данных (включая DAG в Apache Airflow)

оптимизировать и сопровождать процессы обработки больших данных (Apache Spark, Apache Flink)

интегрировать источники данных (базы данных, API, файловые хранилища) в единую pipeline-архитектуру

настраивать и администрировать Airflow для оркестрации workflows

участвовать в разработке архитектуры хранения и обработки данных (включая Hadoop-экосистему)

документировать решения и формировать базы знаний.

наличие высшего образования

опыт разработки ETL/ELT-процессов (реализация, оптимизация, мониторинг)

профильное владение Python (включая библиотеки для работы с данными)

практический опыт с распределенными вычислениями: Apache Spark (PySpark/Scala) или Apache Flink

глубокое понимание SQL и опыт работы с РСУБД (PostgreSQL, MySQL и др.)

знание Apache Airflow (создание DAG, настройка сенсоров, операторов)

навыки администрирования Linux (развертывание, мониторинг, troubleshooting)

Будет преимуществом:

базовые знания Scala (или готовность к изучению)

опыт с Hadoop (HDFS, YARN, Hive)

знание облачных платформ (AWS S3/Glue, GCP BigQuery, Azure Data Factory)

навыки автоматизации (Ansible, Terraform)

опыт работы с стриминговыми данными (Kafka, Debezium).

гибридный формат

ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

выгодная ипотека для сотрудников

подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

корпоративная пенсионная программа.

Наша команда ищет архитектора ФО в трайб Риски корпоративно-инвестиционного бизнеса.

• принятие архитектурных решений

• достижение целевой архитектуры

• организация и проведение архитектурного контроля

• эффективная коммуникация по вопросам технологий и архитектуры с командами

• проектирование корпоративной архитектуры по требованиям бизнес-заказчиков

• постановка и контроль задач по разработке детальных архитектур смежным подразделениям

• решение архитектурных проблем

• участие в рабочих группах по разработке стандартов корпоративной архитектуры

•  наличие собственного мнения, умение его отстаивать и аргументировать

•  умение разрешать конфликты, стрессоустойчивость

• умение объяснять клиентам проектные решений по IT-архитектуре

• понимание трендов развития технологий, стратегический взгляд на развитие технологического ландшафта

• аналитическая проработка бизнес-процессов

• выбор технологий интеграции и хранения данных в зависимости от функциональных и нефункциональных требований

• желательно: понимание процессов управления риском в банках.

• комфортный современный офис рядом с метро Кутузовский
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• подписка Прайм с возможностью использования трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы строим высоконагруженные ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус — антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов и тд.

Ищем MLE грейда Middle+ с сильной инженерной базой. Ключевая задача — внедрение и адаптация высокопроизводительных runtime-шаблонов для инференса моделей, автоматизация процессов деплоя и оптимизация Time-to-Market при выводе ML/DL и LLM в промышленную эксплуатацию.

• развертывание и поставка моделей: Упаковка, деплой и поддержка runtime-шаблонов для быстрого вывода моделей в прод на основе готовых архитектурных решений

Оптимизация инференса (ML Serving):

• обеспечение требуемого уровня latency и пропускной способности для классического ML (LightGBM, CatBoost и тд) и нейросетей

• конфигурирование и поддержка инференс-серверов (Triton Inference Server, vLLM и тд)

Интеграция и оптимизация LLM:

• вывод в продакшен LLM-агентов и RAG-систем с использованием готовых фреймворков

• настройка производительных движков (vLLM, TGI) с применением базовых техник оптимизации (квантование, continuous batching)

• реализация механизмов кэширования и фильтрации запросов (Guardrails)

Автоматизация пайплайнов:

• сборка end-to-end пайплайнов доставки данных и моделей (от логов до Real-time API)

• интеграция с очередями сообщений (Kafka) для обработки данных в реальном времени

• написание и поддержка DAG-ов переобучения моделей в Airflow

Мониторинг и логирование:

• настройка базового мониторинга метрик данных и моделей (Data/Model Drift)

• интеграция трекинга экспериментов и логирования цепочек LLM (MLflow, Langfuse)

• ведение реестра моделей в MLflow Model Registry.

• инженерный опыт: От 3-х лет в роли MLE / Backend-разработчика (Python) с опытом коммерческого вывода моделей в прод и пониманием специфики Highload-систем

• уверенный Python: Чистый, типизированный код, знание асинхронного программирования (Asyncio) и базовых паттернов проектирования

• работа с данными и очередями: Хорошее знание SQL (сложные запросы, оконные функции) и практический опыт интеграции приложений с Kafka

MLOps и Инфраструктура:

• уверенное владение Docker, базовый опыт работы со средой Kubernetes (запуск подов, просмотр логов, понимание манифестов)

• опыт написания пайплайнов в Airflow и интеграции моделей с MLflow

Data Science бэкграунд:

• понимание математики классического ML и архитектур нейросетей

• базовые навыки профилирования кода и оптимизации использования памяти

• опыт работы с табличными данными и современным стеком NLP/LLM

будет плюсом:

• понимание принципов работы корпоративных Feature Store (например, Feast)

• опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, PGVector)

• понимание базовых принципов работы CUDA и компиляции моделей (формат TensorRT и тд).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• 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 (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.

Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Сбер как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Сбера все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными.

Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Сбера предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке). Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока.

Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Сбер. На конец следующего года в AI Risk Hub будет размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт.

Технологический стек

Языки для внутренних компонент:

• Java 17/21(Spring)

OpenSource компоненты:

• Victoria Metrics
• Jaeger
• Grafana

БД и брокеры:

• PostgreSQL

• OpenSearch

• Apache Kafka, Apache Zookeper, KRAFT

• Apache Cassandra

• Доработка текущих решений и создание новых в рамках микросервисной архитектуры

• Участие в ревью системных, функциональных и не функциональных требований

• Разработка требований под технические задачи (вне рамок системной аналитики)

• участие в проектировании технический решений

• участие в миграции решений на целевой стек

• Поддержание качества кода в эталонном состоянии в рамках качества, покрытия тестами, документации и архитектуры

• диагностирование ошибок и сбоев, исправление дефектов

Обязательно:

• высшее техническое образование
• опыт работы в качестве Java-разработчика от 3х лет
• уверенное знание Java core, Spring (Spring Boot), SQL, JPA, PostgreSQL, Rest, Grpc,Kafka, RabbitMQ, Docker
• приветствуются знания kubernetes/openshift,  Helm, kubectl, nginx, Istio
• коммуникабельность, опыт работы в команде, умение четко формулировать свои мысли, умение отстаивать свои решения и позицию команды.
• Желательно:
• Умение использовать в работе LLM
• Опыт работы с базами данных и системами обмена сообщений

Что мы предлагаем:

• гибридный график работы;

• ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии;

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

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

• особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы;

• возможность получать бонусы за рекомендации.

Мы ищем ведущего системного аналитика, который станет ключевым экспертом в команде и будет отвечать за качество и архитектурную целостность сложных финтех-решений. Вы будете не просто описывать требования, а проектировать будущее системы, наставлять коллег и связывать бизнес-цели с технической реализацией.

Проектирование и архитектура

• Проектировать архитектуру интеграций: Разрабатывать схемы взаимодействия со смежными системами, выбирая оптимальные паттерны для синхронного (REST, gRPC) и асинхронного (Kafka, RabbitMQ) обмена данными.
• Участвовать в проработке архитектуры: Совместно с архитекторами определять верхнеуровневую структуру системы, ее нефункциональные требования (производительность, отказоустойчивость, безопасность).
• Анализировать влияние изменений: Оценивать, как новые требования затронут существующую систему, данные и связанные компоненты, предлагая наиболее безопасные и эффективные пути реализации.
• Прорабатывать UX/UI: Совместно с дизайнерами и продуктовой командой проектировать логику пользовательских интерфейсов, обеспечивая их удобство и соответствие бизнес-логике.

Аналитика и управление требованиями

• Формировать и декомпозировать требования: Собирать бизнес-требования, трансформировать их в детальные функциональные и нефункциональные спецификации, декомпозировать крупные задачи (Epics) на User Stories.
• Осуществлять менторство и ревью: Проводить ревью артефактов (ТЗ, спецификаций, диаграмм) других аналитиков, делиться лучшими практиками, помогать в решении сложных кейсов и участвовать в онбординге новых сотрудников.
• Управлять бэклогом: Оценивать трудоемкость задач, приоритизировать их совместно с Product Owner'ом и поддерживать бэклог в состоянии готовности к разработке

Поддержка и развитие

• Разбирать инциденты: Выступать в роли 2-й/3-й линии поддержки: анализировать инциденты на ПРОМе, быстро находить корневую причину и предлагать решения.
• Взаимодействовать со стейкхолдерами: Вести переговоры с бизнес-заказчиками и техническими специалистами, аргументированно защищать принятые решения и управлять ожиданиями.

Профессиональный опыт:

• Имеет опыт работы системным аналитиком от 5 лет, из которых не менее 1-2 лет в роли Senior или Lead.
• Имеет опыт проектирования сложных высоконагруженных систем, включая интеграционное взаимодействие (REST, Kafka, XML/JSON).
• Уверенно владеет SQL на уровне сложных запросов и имеет опыт проектирования логических и физических моделей данных для реляционных СУБД.
• Обладает глубоким знанием UML (особенно sequence-диаграммы) и BPMN, использует их для моделирования сложных алгоритмов и процессов.
• Имеет практический опыт работы в Agile-командах (Scrum/Kanban), понимает принципы и ценности гибких методологий.
• Имеет опыт проработки архитектурных решений и понимает принципы DDD**,** Microservices**,** Event-Driven Architecture.

Навыки и компетенции:

• Способен самостоятельно вести сложные, кросс-компонентные задачи от идеи до внедрения.

• Обладает сильными навыками менторства, умеет понятно объяснять сложные вещи и развивать младших коллег.

• Умеет читать код (приветствуется опыт с Java/Groovy) для анализа логики и оценки реализуемости требований.

• Проактивен, способен работать в условиях неопределенности, брать на себя ответственность за результат.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• 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 (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.

Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.

• глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей

• опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке

• разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)

• анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)

• построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.

• глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха

• продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен

• опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)

• продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML

• опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse).

будет плюсом:

• опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда работает над флагманским продуктом компании - программой долгосрочных сбережений, которая является основным продуктом Негосударственного Пенсионного Фонда. Мы ищем возможность усилить команду за счет опытного Java-разработчика уровня Senior.

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

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

• Управление командой разработки ИС: планирование ресурсов, распределение задач, контроль сроков, качества и бюджета; проведение 1:1, оценка эффективности, наставничество;

• Участие в развитии архитектуры: проектирование и контроль реализации API, микросервисов, интеграций и CI/CD; обеспечение доступности, масштабируемости и отказоустойчивости;

• Организация процессов разработки: ведение бэклога, планирование спринтов, контроль code review, тестирования (unit/integration), баг-трекинга и управления релизами;

• Обеспечение качества кода и архитектуры: организация аудитов, выявление уязвимостей и несоответствий требованиям безопасности, координация исправлений;

• Внедрение SDD и AI SDLC: адаптация генеративных инструментов для кода, тестов и документации, автоматизация рутинных задач, повышение производительности команды;

• Координация взаимодействия с frontend-разработкой, тестированием, аналитиками, DevOps, отделом безопасности и инфраструктурными подразделениями; управление ожиданиями стейкхолдеров;

• Контроль DevOps-решений и observability: централизованное логирование, метрики, трассировка, алертинг;

• Участие в согласовании технических решений, оценке трудозатрат, рисков и сроков; проведение техсобеседований и участие в найме;

• Обеспечение исполнения заявок и соблюдения стандартов работы с ИТ-ресурсами, принятых в Фонде;

• Взаимодействие с отделом безопасности по вопросам соответствия ПО текущим стандартам;

• Управление инцидентами: организация диагностики, устранение узких мест, оптимизация производительности, проведение ретроспектив и внедрение улучшений.

• Опыт управления: Руководство командой разработки от 3 лет, общий опыт Java-разработки от 5 лет;

• Управление проектами: Опыт планирования, оценки сроков, управления рисками и бюджетами в проектах по разработке высоконагруженных Spring Boot приложений;

• Опыт работы с архитектурой: Проектирование модульных, масштабируемых систем с использованием DDD, Clean Architecture, Event Sourcing.

• Опыт построения CI/CD, опыт с Docker, Kubernetes (Helm, service mesh), GitOps;

• Опыт работы с базами данных: Глубокое владение SQL и NoSQL (PostgreSQL, MongoDB), опыт оптимизации, проектирования схем, шардирования и партиционирования.

• Практический опыт с Kafka, настройка потоков данных, гарантии доставки.

• Опыт настройки мониторинга (Prometheus/Grafana, Jaeger/OpenTelemetry) и управления секретами (Vault/K8s Secrets), понимание OAuth2/OIDC.

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Шаболовская);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

Ищем талантливого тестирвщика в нашу динамичную команду трайба Развитие сервисных технологий в каналах юнита Phygital Сбера.

• функциональное тестирование и подготовка автотестов надежных сервисов для противодействия мошенничеству (в рамках Spec-Driven Development подхода)

• участие в реализации интеграции сервисов на стыке классических подходов и новейших решений в части AI-технологий

• поддержкой и развитием существующих проектов, направленных на повышение надежности системы,

• участие в реализация AI агентов.

• навык работы с автотестами.

• опыт роботы по SDD методологии.

• активный пользователь LLM моделей.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный/офисный формат работы

• 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

• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — группа FinTech-команд в СберИнвестициях, разрабатывающих передовую брокерскую платформу для Управления Благосостоянием Сбербанка. Наша цель — вывести инвестиционный опыт миллионов клиентов на новый уровень, обеспечивая безупречное качество и надежность сервисов.

Мы занимаемся выводом новых и развитием существующих продуктов на фондовом рынке (для физических и юридических лиц), развитием чат-бота и чата с оператором, совершенствованием виртуального ассистента и голосового помощника на номере 900, внедрением элементов геймификации, обеспечением кибербезопасности и переводом сервисов в облачные технологии.

• участвовать в полном цикле разработки, тестировании и оптимизации мобильного приложения для iOS

• писать высококачественный код на Swift (включая актуальные версии языка)

• влиять на архитектурные решения и развитие технической стратегии продукта

• работать с многопоточностью, сетью и большими объемами данных

• обеспечивать стабильность приложения через модульное и UI-тестирование

• активно использовать современные подходы к конкурентности (Swift Concurrency) и следить за эволюцией языка.

• глубокое понимание iOS SDK и актуальных фреймворков

• отличное знание Swift (включая Swift 6 и его строгую модель данных, акторы, регионы изоляции)

• опыт коммерческой разработки под iOS от 4 лет

• понимание и применение на практике принципов ООП, SOLID, основных паттернов проектирования

• уверенное владение Swift Concurrency (async/await, акторы, Task Groups, MainActor, задачи с приоритетами) на уровне, позволяющем писать потокобезопасный и предсказуемый код

• опыт написания модульных (Unit Tests) и UI-тестов (XCTest)

• умение работать с чужим кодом и проводить код-ревью.

Будет плюсом:

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• формат работы - гибрид (БЦ Поклонка)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• бесплатная подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Ищем Тимлида AI-команды, который возьмёт на себя лидерство команды из 8–10 специалистов и поможет нам двигаться в этом направлении быстрее.

Мы развиваем платформу управления операционными рисками для компаний Группы Сбера. Это enterprise-система, которой уже пользуются сотни сотрудников, а в ближайшее время количество пользователей вырастет до тысяч.Но наша команда делает не только классический продукт. Мы создаём и развиваем ИИ-агентов, которые работают с реальными бизнес-задачами:

• агент оценки операционных рисков по документам
• агент оценки рисков использования ИИ-агентов
• агент оценки рисков поведения
• ИИ-аналитик и методолог в чате.

Backend: Java, Python

Frontend: React 19, MobX

Data: PostgreSQL

AI: Qwen, GigaChat, LLM-based agents

Интеграции: REST, gRPC, Kafka и другие корпоративные интеграционные механизмы.

Важно уметь читать код, понимать архитектуру решений, разговаривать с разработчиками на одном языке и при необходимости самостоятельно собрать прототип.

• самостоятельно формировать системные требования

• разбирать сложные бизнес и производственные процессы

• участвовать в проектировании API и взаимодействия систем

• декомпозировать сложные инициативы

• готовить технические спецификации

• моделировать процессы и взаимодействия

• участвовать в архитектурных решениях и поддерживать их актуальность в корпоративной системе архитектурного моделирования

• работать вместе с архитектором над техническими решениями

• развивать практики работы команды с coding agents

• помогать команде правильно формулировать задачи для AI

• определять, что имеет смысл делегировать LLM, а где надёжнее реализовать классический алгоритм

• экспериментировать с новыми агентскими подходами

• внедрять лучшие практики AI-native разработки

• измерять эффективность новых подходов через lead time и качество delivery.

• опыт 5+ лет в системном анализе или близкой роли

• опыт управления командой или людьми

• опыт работы с бизнес-заказчиками и сложными стейкхолдерами

• умение декомпозировать сложные бизнес-процессы в технические решения

• опыт проектирования интеграций и распределённых систем;

• уверенное знание SQL

• понимание REST / gRPC / событийного взаимодействия

• умение работать с архитектурными схемами и технической документацией

• способность самостоятельно писать системные требования и участвовать в проектировании

• хорошие навыки коммуникации и переговоров.

Мы ожидаем, что ты уже пробовал использовать AI в своей работе и понимаешь потенциал coding agents.

Будет большим плюсом опыт работы с:

• Claude / Claude Code
• Codex
• Qwen Code
• GitHub Copilot
• GigaChat другими AI coding assistants и агентами.

Также приветствуется опыт быстрого прототипирования с помощью инструментов вроде Lovable, Claude Designer и аналогов.

Необязательно знать конкретный инструмент.

Гораздо важнее понимать принцип и хотеть экспериментировать.

• работу в команде сильных технических специалистов, которые строили систему с нуля и знают ее до мельчайших деталей
• возможность проектировать систему с агентами нового поколения
• работу с передовым стеком
• достойную заработную плату (оклад + годовой бонус)
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного роста
• ипотеку для сотрудников с выгодной ставкой (до 1/3 ставки ЦБ)
• современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибкий график (3 дня в офисе/ 2 дня удалённо)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы разрабатываем AI-инструменты / LLM-платформу / автоматизацию на базе ИИ. Ищем QA-инженера, который будет отвечать за качество наших AI-продуктов: от классического функционального тестирования до оценки качества ответов LLM и устойчивости промптов.

Тестирование AI-систем отличается от классического: результат недетерминирован, «правильный ответ» не всегда один, а баг может проявляться в 1 случае из 20. Нам нужен человек, которому интересно работать именно с этой спецификой.

Чем предстоит заниматься:

• функциональное и регрессионное тестирование продуктов с LLM-компонентами (веб-интерфейсы, API, интеграции)
• разработка и поддержка наборов тестовых сценариев для оценки качества ответов моделей (evaluation datasets, golden sets)
• тестирование промптов: проверка устойчивости к перефразированию, edge-кейсам, инъекциям и джейлбрейкам
• оценка ответов LLM по критериям: точность, полнота, галлюцинации, соответствие формату (structured output / JSON schema)
• анализ недетерминированного поведения: воспроизведение плавающих дефектов, статистическая оценка стабильности
• автоматизация рутинных проверок на Python (pytest): smoke-тесты API, прогоны evaluation-сценариев, скрипты для массовой проверки ответов модели
• тестирование API-интеграций с LLM-провайдерами лимиты, ретраи, обработка ошибок, стриминг
• ведение тестовой документации, баг-репортов, участие в приёмке фич
• взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами при разборе дефектов.

От кандидатов ждем:

• опыт в тестировании от 5 лет (ручное + автоматизация)
• практический опыт работы с AI-инструментами: ChatGPT, Claude, Copilot и аналоги — не на уровне «пробовал», а как рабочий инструмент
• понимание основ промпт-инжиниринга: структура промпта, few-shot, chain-of-thought, sdd, работа с системными промптами
• уверенное тестирование API (Postman / curl / HTTP-клиенты), чтение JSON, понимание REST
• понимание специфики LLM: недетерминированность, галлюцинации, ограничения контекста, температура и параметры генерации
• python на базовом уровне для автотестирования: умение написать и поддерживать автотесты (pytest / requests / playwright), понимание структуры тестового проекта, работа с фикстурами и ассертами
• умение писать чёткие баг-репорты и тест-кейсы, включая случаи «модель ответила неправильно» с воспроизводимыми условиями.

Будет плюсом:

• продвинутая автоматизация UI (Playwright / Selenium), опыт построения фреймворков с нуля
• опыт построения LLM-evaluation пайплайнов (promptfoo, LangSmith, Ragas, собственные фреймворки)
• понимание RAG-архитектур
• опыт тестирования безопасности LLM: prompt injection, jailbreaks, утечки данных.

Мы предлагаем:

• срочный трудовой договор до 01.07.2027
• офисный формат работы на период испытательного срока, далее возможен гибридный формат
• 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 СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Финтех — молодое и смелое направление Яндекса. Мы создаём и банковские, и небанковские продукты, которые работают на одну цель — сделать оплату онлайн и офлайн удобнее и безопаснее.

Вот что у нас есть:
* дебетовые продукты: карта Пэй и карта Яндекс Про
* оплата частями в Сплит
* кредитные продукты
* Яндекс Пэй, чтобы быстро оплачивать любым из способов
* Яндекс ID для быстрой авторизации
* вклады

А ещё есть большие планы, интересные задачи и возможность сделать что-то новое. Возможно, уже вместе 😉

Мы создаём продукт кредитования для юридических лиц, который позволяет бизнесу больше зарабатывать. Это новое направление, все процессы строим с нуля, поэтому есть возможность влиться в команду на старте.

На первом этапе развития продукта мы хотим помочь партнёрам Яндекса растить прибыль с помощью наших финансовых продуктов. Наши клиенты — это продавцы Маркета, таксопарки, водители такси, дилерские центры по продаже автомобилей, грузоперевозчики, рестораны. Мы встраиваем наши продукты в инструменты, с которыми предприниматели работают каждый день.

Дальше мы будем развивать линейку финансовых продуктов для юридических лиц, которые ещё не работают с Яндексом, чтобы помогать растить бизнес всё большему количеству компаний.

* Разрабатывать продуктовый движок, бизнес-логику и инфраструктуру финтех-сервисов
* Плотно контактировать со смежными командами
* Участвовать в полном цикле разработки распределённой отказоустойчивой системы с нуля
* Проектировать, разрабатывать и масштабировать микросервисы

* Разрабатываете пользовательские сервисы на С++
* Работаете с базами данных SQL и NoSQL
* Знаете базовые алгоритмы и структуры данных, а также области их применения
* Понимаете значение слов idempotency и eventual consistency
* Ориентируетесь во всём многообразии новых технологий

Команда разработки сервисов контроля качества Яндекс Такси помогает бизнесу упрощать процессы, например, проверять документы водителей и курьеров или качество оказываемых услуг. Результат нашей работы — доверие к сервису множества пользователей, в том числе друзей и близких.

Мы развиваем платформу продуктов качества и безопасности, которые позволяют:
* Бережно обрабатывать и хранить персональные документы
* Автоматизировать процессы с помощью ML-технологий
* Строить метрики, графики и мониторинги работы системы
* Развивать функциональное API для внутренних заказчиков
* Внедрить удобные и интуитивно понятные инструменты для партнёров

Мы в цифрах:
* 800 тысяч проверок в день
* > 1 млрд проверок в базе
* Около 10–15% всех исполнителей в системе должны пройти проверки прямо в эту минуту
* Запустили проверки в 40+ странах и регулярно запускаем новые: мотошлемы в Пакистане, кондиционеры в Узбекистане, миграционные документы в РФ

Наш стек:
* C++20 на фреймворке userver
* Python 3.7
* PostgreSQL, MongoDB, Redis
* Logbroker — внутренний аналог Apache Kafka

Запуск сервисов в новых странах и улучшение UX асессоров

Предстоит собрать требования с заказчиков и помочь менеджерам настроить их. Провести доработки, специфичные для конкрентного запуска: подтянуть данные, интегрировать с внешними реестрами.

Повысить эффективность фотоконтроля: сократить время обработки и количество ошибочных решений, чтобы улучшить UX асессоров.

Приведение архитектуры сервисов к DOMA

Мы постоянно повышаем надёжность наших сервисов и опыт разработки. Для этого, например, упрощаем архитектуру. Нужно будет дописывать новые сервисы, логически изолировать существующие, формировать простой и удобный API.

Изоляция данных различных бизнесов и другие задачи

Мы хотим гарантировать бережное обращение с персональными данными. Нужно разработать такую ролевую модель, которая была бы максимально незаметной для наших потребителей, но при этом не позволяла бы получить несанкционированный доступ к чужим данным.

А ещё у нас можно автоматизировать процессы с помощью ML-технологий и реализовывать собственные идеи на хакатонах.

* Знакомы с C++ и STL
* Предпочитаете баланс между техническими и продуктовыми задачами
* Ориентируетесь в классических алгоритмах и структурах данных
знакомы с NoSQL- и SQL-базами данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis и др.)
* Имеете опыт разработки под Linux

* Работали с высоконагруженными системами
* Работали с микросервисной архитектурой и Docker
* Разрабатывали на Python или хотите его выучить

Привет! Это команда Эффективность рекламы.

Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях и других местах. Наша задача - чтобы реклама была интересна пользователю, эффективна для рекламодателя и выгодна платформе.

Мы развиваем высоконагруженную и сложную систему с множеством классических и не только DS задач на пересечении рекламы и работы с данными. За этим стоит несколько команд разработки, ML и DS специалистов.

Сейчас мы ищем старшего Data Scientist, который будет развивать модели предсказания вероятностей целевых действий в ML-команде.

Наш стек

• Python, Hadoop (Spark, Hive, HDFS), Clickhouse, Airflow, Grafana.

Вы будете

• Улучшать качество алгоритмов ранжирования, работать с полным циклом задач в области ML.

• Проводить исследования, подбирать подходящие решения и запускать A/B-тесты для проверки гипотез.

• Работать с данными: от анализа и построения признаков до автоматизации пайплайнов расчёта датасетов на PySpark.

• Взаимодействовать с ML-инженерами и командами разработки для вывода моделей в прод.

Нам важно

• Опыт внедрения ML-моделей в прод.

• Глубокие знания теории машинного обучения.

• Хорошее знание Python.

• Опыт написания SQL-запросов или работы со PySpark.

• Проактивность и интерес к задачам в области рекламы и Computational Advertising.

Будет плюсом

• Опыт внедрения ML-моделей для рекламы.

• Опыт работы в рекламных системах.

• Знание Hadoop, PySpark, ClickHouse, Airflow, Grafana.

• Знание и опыт работы с нейросетевыми архитектурами.

Мы находимся в поиске Бизнес-аналитика (декретная ставка) в команду Центра развития индийского филиала. В рамках проекта разрабатывается модуль депозитов (вклады юридических и физических лиц), а также связанных с ним систем.

• Выполнять полный цикл бизнес-анализа по созданию и развитию модуля депозитов: срочные вклады (Fixed Deposits, Recurring Deposits) и другие сложные структурные продукты.

• Собирать, анализировать и систематизировать бизнес-требования по ведению депозитных счетов, капитализации процентов, пролонгации, частичному снятию и закрытию вкладов.

• Проектировать логику расчета доходности с учетом специфики индийского рынка: различные схемы начисления процентов (простые, сложные, краткосрочные), налоговые удержания (TDS — Tax Deducted at Source) и требования регулятора RBI к резервированию.

• Создавать документацию: BRD, User Stories, функциональные спецификации (FSD) и требования к интеграциям с модулями Главной книги (GL), налогового учета и CRM.

• Разрабатывать и актуализировать модели бизнес-процессов в нотации BPMN (открытие/закрытие вклада, онбординг клиента под депозитный продукт, обработка очередей на выплату процентов).

• Согласовывать бизнес-требования с внутренними заказчиками и аналитиками смежных систем (кредиты, карты, бухгалтерия).

• Участвовать в демонстрациях доработок, анализировать инциденты в промышленной среде (3-я линия поддержки), участвовать в подготовке и проведении тестирования (включая ПСИ — приемо-сдаточные испытания).

• Проводить обучения по внедряемому функционалу для сотрудников Индийского филиала.

• Глубокое знание банковских продуктов (депозитный цикл, начисление процентов, работа со вкладами юрлиц и физ лиц).

• Опыт работы на позиции бизнес-аналитика в финтехе или финансовой организации (учетные банковские системы, АБС) — не менее 2 лет. Обязателен опыт написания бизнес-требований.

• Понимание принципов формирования отчетности по депозитному портфелю (включая регуляторную отчетность для RBI).

• Знание основ SQL, принципов взаимодействия с БД, описания ER-моделей (необходимо для анализа данных по начисленным процентам и движениям по счетам).

• Владение инструментами описания процессов (BPMN, UML).

• Навыки работы в JIRA, Confluence.

• Умение интервьюировать сотрудников бизнес-подразделений, в том числе на английском языке.

• Системное мышление, умение грамотно излагать мысли в устной и письменной форме.

• Высшее техническое образование (информационные технологии).

• Знание английского языка на уровне возможности разговаривать на профессиональные темы, чтения и создания документации на английском языке

• Готовность к командировкам в Индию.

Будет плюсом:

• Опыт проектирования и внедрения депозитных модулей в банковских организациях (Core Banking).

• Знание специфики индийского банковского регулирования (RBI guidelines) в части работы с депозитами и резервными коэффициентами (CRR/SLR).

• Знание методов интеграции систем (REST/SOAP, Kafka) и принципов кибербезопасности.

• Понимание архитектуры АБС, микросервисов и контейнеризации.

• Знание SQL (PostgreSQL/Oracle) на уровне написания сложных вложенных запросов, оконных функций и процедур (PL/pgSQL).

• Опыт работы в Agile (Scrum).

• Подтвержденный уровень знания английского языка — B2 (Upper-Intermediate).

• Знание основ продуктовой аналитики для оценки эффективности депозитных линеек.

• Стабильный оклад и социальную поддержку сотрудников

• Официальное оформление с первого дня

• Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• Обучение в Виртуальной школе и Корпоративном университете Сбера

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• Корпоративную пенсионную программу

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