Вакансии IT и digital от прямых работодателей

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.

Привет! Это команда разработки Tracker. Мы строим и поддерживаем Clickstream-решение для всей компании - аналитическое ядро Ozon: через нас проходят данные о каждом действии пользователя на сайтах и в приложениях. Мы управляем несколькими петабайтами данных, и объём растёт каждый день. На наших данных работают десятки команд.

Команда состоит из Go-разработчиков, которые развивают сервисы сбора и обработки событий. Мы тесно взаимодействуем с командами поставщиками и потребителями данных.

Ищем аналитика, который станет владельцем данных трекера и будет развивать наш продукт и его узнаваемость внутри компании - за счёт удобных инструментов и документации.

Наш стек

• ClickHouse, SQL, Kafka, Go, Confluence, Grafana, Jira.

Вы будете

• Развивать документацию трекера: взаимодействие сервисов, внешние интеграции, описание витрин и инструкции для команд-потребителей.

• Отвечать за контракты: описывать схемы событий, контролировать их качество и вести процесс сокращения неиспользуемых и дублирующих данных.

• Контролировать качество данных: проверять гипотезы и находить расхождения в ClickHouse, разбирать первопричины вместе с разработчиками.

• Быть точкой входа в трекер для внешних команд: собирать требования, согласовывать разметку, вести задачи до внедрения.

• Развивать экспертизу вокруг продукта: обучающие материалы, внутренние курсы, онбординг новых команд-потребителей.

• Внедрять языковые модели в работу с данными и документацией: автоматизировать рутину, ускорять ревью разметки и проверки качетсва

Нам важно

• Опыт работы системным аналитиком от 3-х лет.

• Уверенное владение SQL: умение самостоятельно проверить гипотезу на больших данных.

• Опыт сбора требований и написания технической документации, которой пользуются другие команды.

• Понимание клиент-серверного взаимодействия и форматов обмена данными (JSON, protobuf), опыт проектирования или описания API и схем событий.

• Понимание общих принципов построения хранилищ и витрин данных.

• Умение вести задачу через несколько команд: договариваться, фиксировать решения, доводить до результата.

• Умение структурировать разрозненную информацию и ясно излагать её устно и письменно.

Будет плюсом

• Опыт работы с ClickHouse или другими аналитическими СУБД.

• Опыт работы с продуктовой аналитикой и системами сбора событий.

• Опыт создания обучающих материалов и публичных выступлений внутри компании.

• Опыт автоматизации процессов с помощью языковых моделей.

Сбер развивает систему управляемого P&L портфеля дата-продуктов для оценки их вклада в финансовый результат Банка, обеспечения прозрачности затрат и принятия решений о развитии портфеля на основе подтверждённой экономической эффективности.

Задачи:

• формировать целевую модель управленческого P&L портфеля дата-продуктов и разрабатывать методологию расчёта и распределения расходов (L), оценки и атрибуции доходов и экономического вклада (P)
• разрабатывать правила учёта потребления дата-продуктов, внутренней тарификации и биллинга и формировать методику оценки экономической эффективности инициатив по развитию дата-продуктов.
• определять правила подтверждения финансового результата, предотвращения двойного счёта и контроля корректности расчётов
• определять целевую модель данных и функциональную архитектуру автоматизированного расчёта P&L
• проектировать расчётные алгоритмы, правила интеграции данных, контрольные процедуры и требования к качеству данных.
• формировать бизнес- и функциональные требования для команд разработки и архитектуры и участвовать в проектировании, тестировании и приёмке решения совместно с ИТ-командами
• организовывать методологическую проработку и апробацию решений на пилотном периметре дата-продуктов
• проверять корректность реализованных моделей на фактических данных, выявлять расхождения между финансовыми и технологическими источниками, определять способы их устранения
• формировать требования к регулярному процессу расчёта P&L, контролю качества данных и управленческой отчётности для последующего масштабирования
• защищать архитектурные и методологические решения перед директорами финансовых, технологических и бизнес-департаментов.

Что для нас важно:

• опыт от 5 летна стыке управленческих финансов и ИТ: финансовой трансформации, автоматизации финансовых процессов, системном анализе или проектировании аналитических решений.
• практический опыт самостоятельной разработки финансовых методологий, моделей P&L, управленческого учёта или распределения затрат
• участие в реализации ИТ-решений, автоматизирующих финансовые расчёты, управленческую отчётность или экономические модели
• опыт взаимодействия с руководителями крупных подразделений и защиты предлагаемых решений и способность вести содержательный диалог с архитекторами, системными аналитиками и инженерами данных
• понимание архитектуры корпоративных данных: DWH, Data Lake, ETL/ELT, витрины данных, интеграции; умение разрабатывать бизнес- и функциональные требования к автоматизированным системам
• понимание принципов обеспечения качества данных, прослеживаемости расчётов и контроля их воспроизводимости
• глубокое понимание unit economics, структуры управленческого P&L и принципов driver-based costing; умение отличать подтверждённый экономический эффект от расчётных допущений.

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.

Наша команда разрабатывает маркетинговые стратегии в мобильном приложении Т-Банка. Мы вовлекаем держателей дебетовых карт в использование ключевых сервисов компании: платежей, переводов и госсервисов. Помогаем клиентам узнавать о возможностях этих сервисов и начинать ими пользоваться, привлекаем новых пользователей и работаем над возвращением тех, кто перестал пользоваться картой.

Мы работаем с данными, проводим A/B-тесты и создаем персонализированные сценарии. Еще проверяем гипотезы и оцениваем их влияние на конверсию, удержание клиентов и использование сервисов.

• Руководить командой: участвовать в найме и адаптации сотрудников, оценивать результаты их работы, контролировать сроки и прозрачность процессов, удовлетворенность стейкхолдеров
• Поддерживать мотивацию сотрудников, работать над снижением оттока в своей команде и подразделении
• Оценивать ресурсы для запуска инициатив и крупных проектов, определять сроки и возможность их реализации вместе с бизнес-направлением
• Адаптировать стратегию направления под задачи команды, объяснять сотрудникам ее суть и связанные с ней риски
• Ставить перед командой стратегические цели и следить за их достижением
• Формировать в команде культуру принятия решений на основе данных
• Общаться со стейкхолдерами, изучать специфику бизнес-направления и знакомить с ней сотрудников

• Управляли командой из 2—5 человек: умеете делегировать задачи, ставить цели, мотивировать сотрудников и проводить встречи 1:1
• Владеете SQL на продвинутом уровне
• Знаете математическую статистику и теорию вероятностей, разбираетесь в A/B-тестах, статистических методах и критериях
• Умеете выбирать целевые метрики бизнеса или продукта, декомпозировать их и выстраивать дерево метрик
• Будет плюсом опыт работы в маркетинге, создания команды с нуля
• Будет плюсом опыт автоматизации рутинных задач и разовых запросов

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская»
• 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

Т-Город объединяет десятки лайфстайл-продуктов для клиентов банка. Через суперапп клиенты находят выгодные предложения и переходят к покупкам в сервисе Шопинга.

Сейчас у сервиса «Шопинг» два отдельных входа. Команда работает над их объединением в единую точку входа и управляет потоком клиентского трафика, чтобы увеличивать прибыль сервиса и развивать клиентские метрики.

• Руководить командой: участвовать в найме и адаптации сотрудников, оценивать результаты их работы, контролировать сроки и прозрачность процессов, удовлетворенность стейкхолдеров
• Поддерживать мотивацию сотрудников, работать над снижением оттока в своей команде и подразделении
• Оценивать ресурсы для запуска инициатив и крупных проектов, определять сроки и возможность их реализации вместе с бизнес-направлением
• Адаптировать стратегию направления под задачи команды, объяснять сотрудникам ее суть и связанные с ней риски
• Ставить перед командой стратегические цели и следить за их достижением
• Формировать в команде культуру принятия решений на основе данных
• Общаться со стейкхолдерами, изучать специфику бизнес-направления и знакомить с ней сотрудников

• Управляли командой от 5 человек: умеете делегировать задачи, ставить цели, мотивировать сотрудников и проводить встречи 1:1
• Владеете SQL на продвинутом уровне
• Знаете математическую статистику и теорию вероятностей, разбираетесь в A/B-тестах, статистических методах и критериях
• Умеете выбирать целевые метрики бизнеса или продукта, декомпозировать их и выстраивать дерево метрик
• Будет плюсом опыт работы с ML-решениями в аналитике, включая их внедрение и оценку

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская»
• 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 защищаем будущее: создаем систему кибербезопасности для генеративного ИИ в Сбере. Наш продукт SOC4AI (Security Operations Center for AI) — это компонент в структуре SOC (Security Operations Center) Сбербанка, отвечающий за мониторинг, анализ и противодействие киберугрозам на GenAI-модели и AI-агенты.

Мы находимся на передовой защиты цифрового завтра и ищем инженера сопровождения, который обеспечит стабильную и надежную работу продукта в промышленной эксплуатации. SOC4AI осуществляет мониторинг более 3 000 ИИ-агентов; телеметрия их запросов и ответов в режиме реального времени поступает в платформу кибербезопасности для анализа.

• эксплуатация сервисов SOC4AI: обеспечение по доступности и задержкам.

• мониторинг real-time конвейера приема телеметрии от более 3 000 ИИ-агентов (запросы и ответы), потери и дубли событий.

• мониторинг качества ML-моделей детектирования угроз в продуктивной среде: precision, recall, FPR / FNR по классам угроз, деградация относительно baseline; эскалация в ML-команду, участие в откате и выкатке новых версий моделей.

• развитие observability-стека: метрики Prometheus, дашборды Grafana, OpenTelemetry Collector, централизованные логи (ELK / OpenSearch), трейсинг.

• релизный процесс: деплой через Argo CD, сопровождение сред DEV → ИФТ → ПСИ → ПРОМ.

• управление инцидентами: triage, диагностика, восстановление сервиса, эскалация по матрице, RCA и планом корректирующих действий.

• эксплуатация хранилищ: PostgreSQL, векторные БД, Kafka.

• capacity planning: прогноз роста нагрузки, настройка requests / limits, контроль утилизации GPU под инференс моделей.

• автоматизация эксплуатации: Bash / Python, Ansible, CI/CD-пайплайны.

• участие в нагрузочном тестировании и ПСИ, приемка сервисов в эксплуатацию.

• участие в on-call дежурствах по графику.

• опыт SRE / DevOps / Production Support высоконагруженных распределенных систем от 3-х лет.

• администрирование Linux: systemd, cgroups, файловые системы, диагностика (top, iostat, vmstat, strace, tcpdump, ss); сети: TCP/IP, DNS, HTTP/2, TLS.

• Kubernetes / OpenShift: workloads, Service и Ingress, ConfigMap и Secret, probes, requests / limits, HPA; диагностика CrashLoopBackOff, OOMKilled, проблем scheduling; Helm.

• Prometheus и Grafana: PromQL, alerting rules, Alertmanager; ELK / OpenSearch.

• Apache Kafka: топики, партиции, consumer groups, consumer lag, ISR, retention, ребалансировка.

• PostgreSQL: SQL, анализ планов запросов, репликация, бэкап и восстановление.

• Понимание метрик качества ML-моделей (precision, recall, F1, FPR, confusion matrix, дрейф данных) и умение строить по ним дашборды и алерты.

• автоматизация на Bash и Python.

• CI/CD (GitLab CI, Jenkins), Git, подход GitOps.

• SRE-практики: SLI / SLO / SLA, error budget, blameless post-mortem; процессы ITSM (инциденты, изменения, проблемы).

• опыт работы в команде по гибким методологиям разработки (Agile/Scrum/Kanban).

Будет плюсом:

• Apache Flink: checkpoints и savepoints, backpressure, watermarks; Apache Spark, Hadoop HDFS.

• OpenTelemetry (Collector, sampling), Jaeger.

• Векторные БД: Qdrant, Milvus, pgvector.

• MLOps: MLflow, сервинг моделей (Triton, vLLM, KServe), мониторинг GPU (DCGM).

• Infrastructure as Code: Terraform, Ansible; Argo CD.

• опыт работы в периметре информационной безопасности: SIEM, SOC, закрытые контуры.

• понимание устройства LLM и AI-агентов, атак на них (prompt injection, jailbreak), знакомство с OWASP Top 10 for LLM.

• комфортный современный офис в Москве (ул. Вавилова, 23)

• график работы – офис

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Симулятор помогает безопасно и быстро тестировать технологии автономного вождения до их запуска на реальном автомобиле. Наша команда развивает инфраструктуру, которая запускает симуляции на распределённых кластерах YTsaurus и других инструментах Яндекса. Вы будете отвечать за эффективность распределённой системы и работать над алгоритмами оркестрации и распределения нагрузки.

Руководство группой разработки

Вы будете управлять группой разработчиков: определять бэклог и долгосрочные планы, развивать людей в команде и нанимать сильных кандидатов. Мы ожидаем сильных навыков технического лидерства, ответственности за технические решения в команде, надёжность, наблюдаемость и удобство создаваемых сервисов.

Развитие инфраструктуры симулятора

Вы будете улучшать архитектуру симулятора, чтобы обеспечить пользователям предсказуемое время выполнения их задач: от быстрых тестов во время разработки до масштабных пересчётов и регрессионных запусков.

Потоковая симуляция

Вы будете развивать потоковую симуляцию: учиться эффективно запускать небольшие батчи и проектировать решения, которые минимизируют накладные расходы на оркестрацию.

Максимальное использование доступных ресурсов

Вы будете проектировать решения, которые помогут эффективно использовать ресурсы кластера, например за счёт Remote Inference. В симуляторе есть как CPU-ёмкие, так и GPU-ёмкие задачи, генерируются большие объёмы данных и используются десятки ML-моделей.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Руководили командой разработки или были техническим лидером
* Проектировали сложные распределённые системы вроде поиска или рекомендаций
* Разрабатывали и поддерживали высоконагруженные сервисы
* Имеете сильный опыт разработки на C++, Go или Java и готовы писать код на C++

* Разрабатывали инфраструктуру для машинного обучения
* Работали с YTsaurus
* Профилировали и оптимизировали производительность
* Строили потоковые системы обработки больших данных

Домиленд — PropTech‑направление Яндекса. Мы создаём цифровую экосистему для девелоперов, управляющих компаний и жителей. Наш SaaS‑продукт включает мобильное приложение для жителей, CRM для управляющих компаний и интеграции с партнёрскими системами.

Мы ищем ведущего менеджера продукта. В его задачи войдёт обеспечение роста продукта в двух направлениях: повышение ценности приложения для пользователей и ценности платформы для партнёров. Нужно будет прорабатывать стратегию и добиваться результатов, отражающихся в метриках.

Стратегия развития продукта

Вы будете формировать стратегию развития продукта и отстаивать её перед стейкхолдерами. Нужно повышать ценность продукта для жителей и партнёров — девелоперов и управляющих компаний. Также предстоит выявлять препятствия, которые мешают росту приложения, и решать проблемы с привлечением, активацией и удержанием пользователей.

Развитие экосистемы

Вы будете развивать мобильное приложение для жителей, CRM‑решение для партнёров, а также расширять экосистему — интегрировать партнёрские системы и подключать новые.

Стратегическое управление

Вы будете придумывать гипотезы роста для приложения и CRM, проверять их и доказывать эффект с помощью данных. Нужно будет раскладывать цели в приоритизированный бэклог и отстаивать приоритеты, а также вести команду разработки — фокусировать её на задачах, которые приносят результат.

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

* Работали продакт‑менеджером в B2C‑продукте
* Умеете формировать стратегию продукта и собирать из целей приоритизированный бэклог
* Работаете самостоятельно и выбираете решения, которые реально приближают команду к цели
* Умеете аргументированно доказывать и защищать своё видение и приоритеты проектов
* Принимаете решения на основе данных: ставите эксперименты и считаете продуктовые метрики

* Работали с B2B2C‑продуктом, где ценность нужно создавать одновременно для конечных пользователей и для бизнес‑партнёров
* Развивали мобильное приложение или CRM/SaaS‑решение
* Знаете PropTech, ЖКХ или работали с девелоперами и управляющими компаниями
* Руководили кросс‑функциональной командой разработки

Привет! Это команда Аккаунт Продавца. Мы отвечаем за сайт seller.ozon.ru, регистрацию, главную страницу и настройки. Разрабатываем функционал как для продавцов, так и различные админки для внутренних пользователей. Сайт служит для привлечения продавцов. На нём публикуется информация о предстоящих мероприятиях, ссылки на обучающие материалы, статьи.

Последним шагом регистрации является заключение договора между продавцом и Ozon. Путь регистрации зависит от страны регистрации и формы собственности.

В настройках живут... настройки. А еще списки пользователей, приглашения и юридическая информация.

На главной странице сосредоточена вся основная информация: аналитика, рейтинги, продажи. Мы также отвечаем за её скорость для конечного пользователя. Ищем места для ускорения и оптимизации. Регулярно дорабатываем админки в границах нашего функционала. Ими пользуются сотрудники поддержки, разработчики, тестировщики и менеджеры.

Вы будете

• Писать приложения на Go, работать с PostgreSQL, Kafka.

• Следить за стабильностью наших сервисов и систем.

• Ответственно подходить к код-ревью.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки программного обеспечения от 2 лет.

• Опыт работы с Go, PostgerSQL, Kafka.

• Готовность самостоятельно декомпозировать большие задачи.

• Умение быстро переключаться между задачами.

• Знание подходов к оптимизации приложений.

Привет! Это команда Учетная интеграция и претензионная работа.
Мы ищем Продуктового аналитика, который присоединится к команде домена «Претензионная работа» и будет развивать сервисы претензионной деятельности для логистических процессов Ozon, как в России, так и за рубежом. Наша зона ответственности простирается от поиска информации по предмету утери до бизнес-процесса её расследования с вынесением итоговых, финансово-значимых решений: от возникновения инцидента до его полного разрешения. Мы создаём и развиваем системные решения, которые помогают тысячам сотрудников обрабатывать претензии быстро и прозрачно, поддерживая высокий стандарт качества процессов в Ozon.

Вы будете

• Анализировать бизнес-потребности и преобразовывать их в технические требования для разработки новой функциональности и улучшения существующей.

• Ставить и описывать истории на разработку.

• Участвовать в декомпозиции историй на задачи совместно с разработчиками.

• Сопровождать и консультировать разработчиков, дизайнеров и тестировщиков по поставленным задачам.

• Разрабатывать техническую документацию: схемы взаимодействия систем, схемы бизнес-процессов.

• Участвовать во внедрении решений, коммуникации с заказчиками и участниками других команд, вовлечённых в проекты.

Мы ожидаем

• Опыт работы бизнес-аналитиком или системным аналитиком от 4 лет в проектах, связанных с межсистемной интеграцией.

• Опыт работы с интеграционными решениями: REST API, Kafka, gRPC.

• Умение структурированно излагать требования в задачах при общении с командой и заказчиками.

• Понимание принципов микросервисной архитектуры.

• Опыт ведения внутренних проектов.

• Проактивность и самостоятельность.

Привет! Это команда Таможенных операций в логистике Ozon Global.

Наш межграничный бизнес уже на столько большой, что мы делаем собственные решения по таможенному оформлению наших посылок. Продукт в начале пути, многое еще предстоит сделать, например: напрямую интегрироваться с Федеральной таможенной службой РФ, полностью автоматизировать работу с подачей деклараций, заменить действующие внешние продукты на собственные.

Вы будете

• Анализировать бизнес-потребности и переводить их в технические требования для разработки новых функциональностей и улучшения существующих.

• Проводить исследования пользователей, потребительских данных и как они пользуются нашим продуктом.

• Ставить и описывать истории на разработку.

• Управлять проектами, кросс-командное взаимодействие.

• Участвовать в декомпозиции историй на задачи совместно с разработчиками.

• Сопровождать и консультировать разработчиков и тестировщиков по поставленным задачам.

• Разрабатывать техническую документацию (схемы взаимодействия систем, схемы бизнес-процессов).

Нам важно

• Опыт работы в продуĸтовом/проеĸтном менеджменте/бизнес/системным аналитиком на проектах с межсистемными интеграциями.

• Опыт работы с SQL, REST API, Kafka.

• Умение структурировано изложить требования в задачах.

• Понимание принципов взаимодействия микросервисной архитектуры.

• Опыт ведения внутренних проектов.

• Проактивность и самостоятельность.

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

Ждем именно тебя!

• проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов

• разрабатывать и улучшать RAG-решения: подготовку данных, векторизацию, поиск релевантной информации и формирование контекста для LLM

• исследовать и применять подходы на основе Transformer и Attention для обработки текстов, извлечения сущностей и построения векторных представлений

• интегрировать AI-решения со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами

• проводить эксперименты, оценивать и улучшать качество агентов и ML-моделей, настраивать мониторинг их работы

• участвовать в построении масштабируемых MLOps-процессов для развёртывания и стабильной работы моделей в промышленной эксплуатации.

• опыт работы в машинном обучении от трёх лет, наличие реализованных и внедрённых решений

• практический опыт разработки LLM-workflow или агентских систем, их интеграции и адаптации под бизнес-задачи

• опыт работы с RAG и векторным поиском: разбиение данных на фрагменты, выбор embeddings, поиск и ранжирование результатов

• знание основ машинного обучения и основных архитектур Deep Learning, в особенности Transformer и механизма Attention; понимание принципов работы и обучения LLM

• уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и PyTorch, опыт написания кода для промышленной эксплуатации

• опыт работы с LangGraph или аналогичными инструментами построения LLM-workflow и агентских систем

• опыт работы с Big Data-стеком – Spark, Hadoop, Hive; умение строить и оптимизировать пайплайны обработки данных

• базовые знания и практический опыт в MLOps: развёртывание, мониторинг и сопровождение моделей

• умение оценивать качество решений, анализировать ошибки и делать обоснованные выводы по результатам экспериментов

• самостоятельность, проактивность, ориентация на результат и готовность осваивать новые подходы.

Будет плюсом:

• опыт применения GigaChat, Kandinsky и аналогичных моделей в продуктах

• опыт решения задач персонализации и разработки рекомендательных систем

• опыт использования AI-инструментов для анализа, генерации контента и автоматизации рабочих процессов.

• комфортный современный офис

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

IAM (Identity & Access Management) — один из ключевых сервисов Yandex Cloud, отвечающий за аутентификацию, авторизацию и многие другие задачи.

Мы ищем опытного разработчика в core-команду IAM. Вам предстоит заниматься широким кругом задач, связанных с авторизацией и аутентификацией. Вашей выделенной зоной ответственности будет развитие клиентов к сервису авторизации, которые используются во многих сервисах Yandex Cloud и Яндекса. Потребуется писать расширяемый код под потребности самых разных сервисов.

Подробнее о нашем подразделении читайте на странице команды Yandex Cloud Security.

Развитие системы авторизации

Это ключевой продуктовый челлендж. Предстоит работать над гибкими ABAC-like ACL, консистентной авторизацией, а также развивать авторизацию как сервис.

Технические челленджи

В вашу зону ответственности будет входить построение и развитие control-plane для гибкой системы авторизации. Потребуются навыки проектирования модульного сервиса для control-plane.

Стабильность сервисов IAM

Вы будете отвечать за управление нагрузкой в одном из самых нагруженных сервисов Yandex Cloud, внедрение различных стратегий кеширования и широкий спектр задач оптимизации.

Развитие продукта IAM в зоне ответственности core-команды

Вам предстоит расширять функциональность авторизации, развивать движок управления политиками, создавать для пользователей Yandex Cloud новые инструменты анализа уязвимостей.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Хорошо знаете Java, готовы изучать Go
* Строили и поддерживали отказоустойчивые системы
* Работали с реляционными или нереляционными хранилищами
* Ответственно относитесь к документации, качеству и читаемости кода

* Знаете Go

Команда создаёт удобный, безопасный и высокопроизводительный интерфейс для управления API, маршрутизацией, политиками безопасности, мониторингом, аналитикой и конфигурацией шлюза.

Твои задачи:

• руководство командой backend/frontend разработчиков (постановка задач, code review, менторинг, оценка и развитие сотрудников)
• архитектурное проектирование backend-компонентов системы
• совместная работа с QA, UX/UI-дизайнерами и DevOps
• участие в планировании спринтов, оценке трудозатрат, приоритизации бэклога
• принятие технических решений по выбору технологий, библиотек и подходов
• контроль производительности, безопасности и удобства сложных административных интерфейсов
• участие в найме новых членов команды.

Мы ожидаем, что у тебя есть:

• 5+ лет коммерческой разработки backend / fullstack
• 2+ года опыта руководства командой (тимлид / tech lead / engineering manager)
• опыт разработки сложных административных панелей, дашбордов или control-plane интерфейсов
• опыт работы с enterprise-уровнем продуктов (желательно в сфере API Management, API Gateway, Service Mesh, Cloud Infrastructure или похожих доменах)
• понимание принципов построения безопасных admin-интерфейсов (RBAC, защита от XSS/CSRF, работа с JWT/OAuth2, обработка чувствительных данных)
• опыт написания integration- и e2e-тестов (Playwright/Cypress)
• знания backend и API (REST, OpenAPI/Swagger)
• опыт проектирования реляционных моделей данных
• опыт работы с системами контроля версий, CI/CD, code review
• сильные навыки коммуникации и умения объяснять технические решения бизнесу и команде
• способность принимать решения в условиях неопределённости и балансировать скорость/качество
• навыки менторства и развития людей
• навыки работы с генеративными AI-моделями.

Будет плюсом:

• опыт работы с конкретными API Gateway / API Management платформами (Kong, Apigee, AWS API Gateway, Azure APIM, Gravitee, Tyk, KrakenD и др.)
• опыт построения UI для управления конфигурациями (YAML/JSON editors, form builders, policy editors)
• знание микрофронтендов (Module Federation)
• понимание observability (метрики, логи, трейсы) и умение визуализировать их в UI
• опыт fullstack-разработки (Node.js / Go / Java) — будет большим плюсом.
• опыт работы в продуктовых компаниях с высокими требованиями к UX административных интерфейсов.

Работа в СберТехе - это:

• 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
• бесплатная подписка СберПрайм, которой можно поделиться с 3 близкими.

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

Ждем именно тебя!

Мы делаем инвестиции доступными каждому. ИнвестКопилка — это цифровой сервис, который автоматизирует вход в мир инвестиций для массового клиента. Никаких сложных терминов, торговых терминалов и необходимости разбираться в биржевых инструментах. Просто настраиваешь автопополнение от 100 ₽ — и сервис сам покупает и продаёт биржевой паевой инвестиционный фонд. Массовый клиент не готов тратить время на изучение инвестиций и открытие отдельного брокерского счёта. Мы даём ему пассивный, надёжный и простой инструмент для накопления в инвестициях прямо в мобильном приложении СберБанк Онлайн (Android / iOS). Команда реализует продукт в формате product + engineering + research: от гипотез до production-деплоя.

Мы не просто пишем код, а понимаем, зачем и для кого это делаем. Твой код будет помогать людям копить и приумножать.

• сбор, анализ, документирование и согласование требований с заказчиками, разработчиками и архитекторами

• разработка документации к релизам, формирование спецификаций

• сопровождение разработки

• сквозная коммуникация с аналитиками смежных систем на всех этапах реализации проекта

• контроль сроков выполнения работ

• работа в методологии Agile

• высшее образование( желательно техническое)

• опыт работы системным аналитиком от 3-х лет

• опыт проектирования высоконагруженных приложений.

• знание принципов REST/Web сервисов, очередей сообщений, XML/JSON, XSD/JSON Schema, OpenAPI

• понимание принципов реляционных СУБД, знание SQL

• опыт разработки диаграмм UML

• понимание типовых решений для клиент-серверных приложений

Будет плюсом:

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• работа в офисе ( гибридный формат) в Москве Поклонка 3 к1

• 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.

Команда Центра компетенций "Аналитика по расходам" в поисках аналитика по тарифным моделям и операционным расходам Банка.

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

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

Задачи

• расчёт операционных расходов Банка с использованием автоматизированных систем — формирование плановых, прогнозных и фактических значений в соответствии с учётной политикой, проведение контрольных процедур
• анализ отклонений, интерпретация результатов, оценка прогнозов для руководства и смежных подразделений, план-фактный анализ, формулирование рекомендаций для управленческих решений
• взаимодействие со смежными подразделениями — сбор пояснений от поставщиков данных, согласование результатов расчёта с профильными подразделениями, решение технических проблем со службой поддержки
• взаимодействие с внутренними пользователями отчетности
• подготовка аналитических материалов для внутреннего использования руководством банка
• постоянное изучение новых методов и подходов для повышения точности расчета и анализа
• поиск и анализ данных из разных источников, преобразование данных: написание скриптов (SQL/Python) для обработки данных.

Требования

• высшее образование в области экономики, финансов, физико-математические факультеты, computer science
• понимание методологии сбора операционных расходов, структуры финансовой отчетности будет вашим преимуществом
• свободное владение Excel (продвинутые формулы, сводные таблицы)
• умение быстро погружаться в сложные банковские процессы и видеть за цифрами логику
• умение погружаться в большой объем информации, самостоятельно изучать работу автоматизированных систем
• умение ясно и структурированно доносить сложную информацию до различной аудитории, включая технических специалистов
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• знание SQL: базовые запросы к базе данных, опыт работы с оконными функциями
• знание Python: минимальный набор библиотек: Pandas, numpy.

Мы предлагаем

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

Наша команда создаёт платформу для файнтюнинга модели(RL). Это довольно сложная и большая инфраструктурная задача, включающая множество слоёв от проектирования сети в машзале до обеспечения стабильной работы k3s кластера, MDB, систем мониторинга и т.д. Мы ищем инженера, который сможет закрыть одно из направлений своей экспертизой, а так же предложит реалистичный план развития направления.

• проектирование, внедрение и поддержка своих доменов в рамках общего облака

• интеграция этого домена в общую систему (Инцидент менеджмент, мониторинги)

• от 5 лет опыта в SRE/DevOps.

• опыт построения оверлейных сетей, инструментов управления сетевыми группами и инструментов балансировки

• опыт внедрения Zero Trust архитектуры, настройки WAF, EBF, AppArmor/SElinux.

• опыт дебага контейнеров на уровне ядра Linux (например разбор ботлнека в containerd на старт контейнеров)

• опыт внедрения систем деплоя инфраструктуры(Ansible/Puppet/etc)

• стабильный оклад и премии по результатам работы, ежегодный пересмотр зарплаты

• комфортный современный офис

• гибридный формат работы: встречаемся очно в офисе 1 раз в неделю

• 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 семьи

• 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

Софтовый стек автономного транспорта — это сложная программная платформа, состоящая из десятков модулей, написанных на трёх языках программирования: С++, Go, Python. Эти модули должны работать вместе как единый конвейер: на уровне восприятия, локализации, планирования, управления.

В новый проект подразделения автономного транспорта ищем разработчика, который возьмёт на себя жизнь этого пайплайна — от сборки и запуска до отладки и развития.

Сопровождение и развитие пайплайна

Вы будете интегрировать разработанные модули в единый процесс, поддерживать совместимость версий, а также расследовать сбои на стыках компонентов.

Создание инструментов для разработки и мониторинга

Вам предстоит обеспечивать воспроизводимость прогонов, разрабатывать инструменты для непрерывного мониторинга качества, быстрого разбора инцидентов и регрессов.

Масштабирование разработанных алгоритмов

Нужно будет переносить решения на новые платформы и конфигурации без потери стабильности, заводить и поддерживать новые автомобильные платформы.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете C++ и Python
* Понимаете, как устроены сложные многокомпонентные системы
* Умеете разбираться в чужом коде и находить причины проблем на стыках компонентов
* Аккуратны, организованны и доводите задачи до конца

* Работали с ROS, ROS 2 или похожими фреймворками
* Работали с пайплайнами обработки данных: Airflow, Dagster, MapReduce, YT
* Настраивали CI/CD и автоматизацию тестирования

Мы ищем технического продакт-менеджера. Вам нужно будет управлять развитием технологической платформы on-premises-решений Яндекс 360.

Цель работы — создавать и масштабировать продукты, которые удобно развёртывать, обновлять и использовать в инфраструктуре заказчиков.

Вам предстоит взаимодействовать с продуктовыми командами, архитекторами, разработчиками, партнёрами, а также с командами поддержки и продаж. Задача — обеспечить надёжность и безопасность продукта, а также его соответствие требованиям крупного бизнеса и госсектора.

Продуктовая стратегия

Вы будете формировать долгосрочное видение технологической платформы: создавать и защищать roadmap, расставлять приоритеты в задачах с учётом потребностей клиентов, имеющихся данных и технических ограничений. Также вам предстоит определять направления развития платформы с учётом архитектурных зависимостей, стоимости реализации и эксплуатации, а ещё оценивать, как общие платформенные возможности влияют на продукты Яндекс 360.

Работа с заказчиками

Нужно проводить интервью с корпоративными и госзаказчиками, узнавать потребности бизнеса, ИТ-команд и специалистов по информационной безопасности. Вам предстоит преобразовывать требования к инфраструктуре, интеграциям, производительности и отказоустойчивости в продуктовые требования. Вместе с командой ИБ надо будет учитывать требования ФСТЭК и отраслевые стандарты, а также управлять ожиданиями заказчиков: объяснять сроки, возможности и ограничения продукта.

Проработка сценариев

Одной из ваших задач станет развитие общих возможностей платформы: управление инсталляциями, администрирование системы, настройка интеграций, отслеживание работы системы и диагностика проблем. Вместе с архитекторами и продуктовыми командами вам предстоит прорабатывать сценарии масштабирования, обеспечения отказоустойчивости, резервного копирования и восстановления данных. Также нужно будет оценивать, насколько эти возможности полезны для клиентов, определять требования и критерии приёмки работы, согласовывать взаимодействие между командами.

Оптимизация процессов

Вы будете выстраивать эффективное взаимодействие между командами разработки, тестирования, поддержки и внедрения. Вам предстоит развивать автоматизацию: устанавливать, обновлять и проверять готовность инфраструктуры, сокращать сроки внедрения и уменьшать объём ручных операций. Также нужно будет расставлять приоритеты в бэклогах разных команд и планировать совместимые релизы платформы и сервисов.

Управление продуктом

Вы будете работать с техническими командами: определять критерии готовности релизов, требования к конфигурациям и безопасному обновлению. Вам предстоит создавать и актуализировать документацию и обучающие материалы для клиентов и партнёров, анализировать инциденты и совершенствовать продукт на основе опыта эксплуатации. Нужно будет оценивать эффект изменений: смотреть, как они влияют на время развёртывания и обновления, стабильность работы и затраты на поддержку.

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

* Работали с B2B/B2G-продуктами не менее 5 лет, из них не менее 3 лет — в продуктовом менеджменте
* Развивали технически сложные продукты: on-premises-решения, инфраструктурные платформы или облачные сервисы
* Работали с технической документацией, стандартами и ТЗ, умеете согласовывать приоритеты с несколькими командами
* Понимаете полный цикл разработки для корпоративных клиентов — от сбора требований до внедрения, обновления и эксплуатации
* Знаете принципы работы распределённых систем, контейнеризации, сетевой инфраструктуры и систем хранения данных
* Продуктивно обсуждаете с архитекторами и разработчиками технические решения, оцениваете их ограничения, зависимости и влияние на продукт
* Умеете переводить клиентские потребности в продуктовые и нефункциональные требования с проверяемыми критериями приёмки

* Работали в разработке, системной архитектуре, DevOps/SRE или техническом консалтинге
* Работали с Linux, Kubernetes и инструментами автоматизации развёртывания
* Развивали решения для работы в закрытых контурах и инфраструктуре с ограниченным доступом в интернет
* Занимались интеграциями с корпоративными каталогами, системами аутентификации, мониторинга и информационной безопасности
* Работали с отказоустойчивостью, резервным копированием, аварийным восстановлением и оценкой потребности в инфраструктурных ресурсах
* Взаимодействовали с корпоративными и государственными заказчиками, участвовали в пресейле, пилотах и внедрении
* Писали ТЗ и ПМИ для заказчиков, знаете стандарты информационной безопасности
* Вели переговоры, делали презентации и защищали решения перед ключевыми заказчиками

Мы ищем аналитика данных уровня Senior+ для исследования корпоративного кредитного портфеля. Наша команда обеспечивает подразделения корпоративного андеррайтинга качественной отчетностью, направленной на повышение эффективности их работы. Вы будете заниматься анализом данных, оценкой качества портфеля, поиском аномалий (выбросов) и разработкой внутренних методик расчета ключевых показателей.

• оценка и анализ динамики ключевых метрик качества корпоративного кредитного портфеля.

• знание и применение внутренних методик расчета ключевых метрик качества корпоративного кредитного портфеля.

• формирование выводов по результатам обработки данных и построение гипотез на их основании.

• разработка дашбордов и визуализация данных в понятные интерактивные отчеты и презентации.

• работа с большими объемами данных: поиск, выгрузка из различных источников (включая Hadoop, ClickHouse) и проверка их качества.

• формирование нестандартной (ad-hoc) отчетности по запросам бизнеса.

• создание прототипов витрин данных для формирования отчетности в промышленном контуре.

• планирование, управление приоритетами и контроль исполнения задач.

• опыт работы в сфере анализа данных от 5 лет в банковской сфере

• опыт анализа корпоративного кредитного портфеля

• SQL: уверенное владение (простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, оконные функции, вложенные запросы)

• Python: уверенное владение стандартными структурами данных (dict, list, set, модуль collections), библиотеками pandas и numpy, знание основных библиотек для анализа данных

• умение презентовать результаты своей работы и защищать выводы перед заказчиками

• опыт разработки дашбордов и визуализации данных

• опыт работы с Hadoop, ClickHouse

• опыт разработки внутренних методик расчета KPI.

• комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система 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

• корпоративная пенсионная программа.

Мы – команда, которая трансформирует подход к анализу клиентского опыта (CX) и клиентских путей (CJM).

Вместо статических дашбордов и недельной рутины аналитиков - автономная мультиагентная система, которая сама находит точки роста бизнеса. AI-агенты непрерывно исследуют поведение клиентов, анализируют конкурентов, выявляют отклонения, генерируют гипотезы и самостоятельно проверяют их влияние на ключевые метрики.

Открываем вакансию опытного AI-инженера, который пройдет путь от архитектуры до работающего продакшн-решения.

• проектировать, разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и мультиагентные системы: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн

• выстраивать процессы оценки и тестирования качества работы агентов (evals)

• переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения

• оборачивать разработанные модели и сложную бизнес-логику в надежные микросервисы на Python

• дообучать LLM (на базе GigaChat) под специфичные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA).

• опыт: от 5 лет в коммерческой разработке (Data Science / NLP / Backend) с уверенным практическим применением LLM

• LLM & Agents: глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур. Знание и применение фреймворков: LangChain, LangGraph, DeepAgents (или аналогов)

• VLM & Multimodality: опыт работы с визуальной модальностью и мультимодальными моделями (обработка изображений, скриншотов, UI-элементов в контексте AI-агентов)

• NLP & ML: фундаментальное понимание NLP (от классики TF-IDF до современных трансформеров) и алгоритмов классического ML

• Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)

• инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и покрытый тестами код

• опыт интеграции ML-моделей и AI-агентов в высоконагруженные системы

• инструменты: свободное владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

• опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов

• постоянный интерес к SOTA-подходам в агентной разработке и LLM

• опыт работы с Kubernetes и понимание принципов CI/CD.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

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

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы команда DS Департамент «Занять и сберегать» (Управление искусственного интеллекта и исследования данных), мы умеем быстро и качественно проверять гипотезы, строить ML-модели, консультировать бизнес, проводить A/B-тесты и защищать финансовые результаты. Вас встретит дружная команда, мощные кластеры, много данных и самое главное – интересные, амбициозные и сложные задачи.

Мы разрабатываем и внедряем решения от идеи до вывода в промышленную эксплуатацию, включая исследования источников, построение витрин, разработку моделей и встраивание в существующую инфраструктуру исполнения моделей.

У нас вы сможете поработать с действительно большими данными и внедрить решения масштаба страны, используя самый современный технологический стек.

Ключевые направления, в котором вы будете работать:

• ценообразование

• uplift-моделирование

• задачи ранжирования

• модели склонности

• look-a-like

• response модели

• работа с регрессионными таргетами

• кластерный и факторный анализ

• матчинг.

• студент последних курсов университета

• понимание классического ML на хорошем уровне

• знания статистики и теории вероятностей

• хорошие знания Python/SQL/Bash/Spark.

Будет плюсом:

• опыт работы с Transformers
• успехи в ML-соревнованиях, хакатонах
• опыт в A/B тестах.

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени.

Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям.

Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель.

В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных.

• постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха

• организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений

• анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата

• разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM)

• поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута

• прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии

• тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам

• описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами

• подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента

• передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами

• оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии

• ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения.

• высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях

• опыт работы с различными LLM

• опыт разработки агентов

• 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow)

• глубокое знание SQL и оптимизации запросов

• опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса

• глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения

• знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса.

Будет преимуществом:

• опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками

• понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков

• наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций

• опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере

• навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — команда экономической оценки. Сейчас мы поиске коллеги бизнес-аналитика с финансовой экспертизой, который станет «мостом» между финансовым бизнесом и командой разработки. Основная задача — переводить финансовую бизнес-логику (расчёты, калькуляторы, модели, работа с финансовыми данными) в формальные требования, понятные системным и ИТ-аналитикам. Типовые задачи: автоматизация финансовых расчётов, описание работы калькуляторов (P&L, unit-экономика), требования к финансовым данным, сверки.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером, вы можете пройти его в Telegram или MAX. Диалог займёт примерно 10 минут. Задача ГигаРекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

Задачи

• сбор и анализ требований: выявлять требования у заказчиков, проводить интервью со смежными командами и декомпозировать их до уровня понятных задач
• описание спецификаций: готовить детальные описания функционала для разработки
• описание требований к данным и требований к обработке данных
• управление изменениями: участвовать во всех этапах ревью решений (с командой бизнеса, архитектуры, ИТ, финансов)
• помогать тестировщикам и системным аналитикам проверять корректность реализации финансовой логики (эталонные расчёты, сверка с Excel-моделями)
• участвовать в приёмке: сверять результаты автоматизированных расчётов с бизнес-ожиданиями.

Требования

• высшее образование
• опыт работы бизнес-аналитиком от 1 года
• владение нотациями и инструментами: BPMN, UML
• понимание жизненного цикла требований (от сбора до приёмки)
• умение описывать расчётную логику: формулы, алгоритмы, исключения, граничные случаи
• умение формализовывать требования к данным
• SQL и Python на уровне чтения/проверки данных, умение сверить расчёт с данными в БД
• понимание основ системного анализа и разработки (API, интеграции, справочники).

Мы предлагаем

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

Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей.

Сейчас мы в поисках Middle Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы.

Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду.

• cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)

• cоздание RAG-систем

• разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса

• дообучение и адаптация открытых LLM

• создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.

• опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен

• понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)

• уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face

• уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)

• опыт создания агентов на LangChain/LangGraph

• знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling

• опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)

• опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM

• опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)

• настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей

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

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• комфортный современный офис 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.