Вакансии IT и digital от прямых работодателей

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

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

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

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

• высшее образование в ИТ направлении

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

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

• представление как устроены средства мониторинга Zabbix, Grafana

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

• опыт разработки скриптов развертывания и/или администрирования

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

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

• график работы 5/2 с 6:00 до 15:00

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Приглашаем Системного аналитика в команду AdInsure.

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

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

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

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

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

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

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

• Поддерживать техническую документацию в Confluence и бэклог в Jira.

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

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

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

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

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

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

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

• Высшее техническое образование;

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

• Владение инструментами прототипирования (Figma/Miro);

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

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

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

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

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

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

Больше о команде

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

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

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

Улучшение качества и разработка новых функций модели

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

Разработка фреймворка приёмки моделей

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

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

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

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

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

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

• проектировать компоненты автономных систем принятия решений для управления кредитным портфелем

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

• формировать и тестировать гипотезы с применением методов математической статистики

• создавать интерактивные дашборды и аналитические продукты для принятия стратегических решений

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

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

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

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

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

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

Будет плюсом:

• знание байесовской статистики

• интерес к тематике LLM агентов

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская.

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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.

• опыт в части ML задач - не менее 1 года

• опыт работы и глубокое понимание классического ML

• продвинутые знания статистики и машинного обучения

• опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация)

• опыт проведения A/B-тестов

• хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark.

Будет плюсом:

• опыт работы с Transformers

• успехи в ML-соревнованиях, хакатонов

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская.

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается развитием и поддержкой бэковых сценариев и расчетных функций сервиса Сбербанк Онлайн – «Переводы» («Переводы по России» и «Переводы в другую страну»). В нашей работе мы используем современные и передовые технологии и методологии разработки, такие как Agile, SDD.

• проектирование интеграций со внутренними и внешними банковскими системами и платежными шлюзами
• разработка и актуализация спецификаций REST API (OpenAPI/Swagger) и контрактов асинхронного взаимодействия (Kafka, Protobuf/JSON Schema)
• моделирование бизнес-процессов (BPMN, UML Sequence Diagram) с учетом граничных случаев, откатов и компенсационных транзакций
• маппинг данных между внутренними системами и внешними форматами
• ведение проектной документации и сопровождение этапов интеграционного тестирования
• взаимодействие с командами разработки и QA для обеспечения соответствия реализованных решений утвержденным спецификациям.

Требования

• опыт работы в роли системного аналитика в финтехе от 2 лет
• уверенное знание протокола REST (HTTP-методы, коды ответов, принципы идемпотентности) и опыт написания спецификаций в формате OpenAPI
• понимание принципов асинхронного взаимодействия и опыт проектирования контрактов для брокеров сообщений (Kafka)
• навыки построения диаграмм последовательностей (Sequence Diagrams) в PlantUML, Mermaid или аналогах
• понимание основ реляционных баз данных (SQL, принципы нормализации, индексы)
• понимание основ банковского бухгалтерского учета: умение проектировать бухгалтерские проводки и понимание структуры учетных регистров.

Будет плюсом

• знание предметной области международных переводов (SWIFT, валютный контроль, корреспондентские отношения)

• навыки работы в парадигме SDD.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

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

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается развитием и поддержкой бэковых сценариев и расчетных функций сервиса Сбербанк Онлайн – «Переводы» («Переводы по России» и «Переводы в другую страну»). В нашей работе мы используем современные и передовые технологии и методологии разработки, такие как Agile, SDD.

• разработка микросервисов на Go
• реализация REST-эндпоинтов и обработчиков сообщений Kafka на основе утвержденных контрактов
• обеспечение надежности интеграций: реализация паттернов идемпотентности, механизмов повторных отправок (Retry) и очередей недоставленных сообщений (DLQ)
• написание модульных и интеграционных тестов, поддержка контрактного тестирования
• работа с PostgreSQL (оптимизация запросов, управление транзакциями и блокировками)
• участие в ревью кода с фокусом на соответствие архитектурным решениям и спецификациям.

Требования

• опыт коммерческой разработки на Go от 2 лет
• глубокое понимание принципов построения REST API
• опыт работы с Kafka (понимание consumer groups, гарантий доставки)
• уверенное знание SQL и PostgreSQL (транзакции, уровни изоляции, управление блокировками)
• понимание методологии SDD / API-First, опыт работы с генераторами кода на основе OpenAPI
• навыки написания автоматизированных тестов (JUnit, Testcontainers, мокирование внешних систем).

Будет плюсом

• опыт работы с gRPC / Protobuf

• понимание стандартов информационной безопасности в финтехе (mTLS, шифрование, работа с сертификатами)

• опыт разработки в домене платежей или биллинга.

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

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

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Команда СберСтрахования в поиске специалиста в области Vulnerability Management.

• Участие в организации, развитии и методическом сопровождении процесса управления уязвимостями.

• Контроль регулярного сканирования ИТ-инфраструктуры: полнота покрытия активов, корректность выполнения задач сканирования, анализ результатов и динамики выявленных уязвимостей.

• Проведение технического триажа выявленных уязвимостей и определение их применимости к конкретным активам.

• Анализ технической информации об уязвимостях: уязвимые/исправленные версии, условия эксплуатации, особенности ОС и ПО, наличие исправлений, backport и иные факторы, влияющие на применимость уязвимости.

• Приоритизация обработки выявленных уязвимостей в соответствии с установленными в организации критериями.

• Анализ и документирование ложно-положительных сработок и случаев неприменимости уязвимостей.

• Подготовка технического обоснования при необходимости применения компенсирующих мер.

• Подготовка регулярной отчётности по процессу управления.

• Актуализация регламента управления уязвимостями, рабочих инструкций и иных документов, относящихся к процессу.

• Высшее или среднее профессиональное техническое образование в области информационных технологий, информационной безопасности либо сопоставимый практический опыт;

• Практический опыт работы в области управления уязвимостями, технического анализа уязвимостей, информационной безопасности и эксплуатации ИТ-инфраструктуры.

• Практический опыт работы со сканерами уязвимостей, например Tenable/Nessus, Qualys, MaxPatrol VM или аналогичными решениями.

• Понимание принципов работы средств сканирования уязвимостей, методов обнаружения и ограничений результатов сканирования, включая причины возникновения false-positive и false-negative.

• Понимание CVE, CVSS, CWE, принципов описания уязвимостей и условий их эксплуатации.

• Умение работать с технической документацией производителей, security advisory, security bulletin, errata, release notes, БДУ ФСТЭК, MITRE CVE, NVD и другими профильными источниками.

• Знание операционных систем Windows и Linux на уровне, достаточном для анализа версий ОС, установленного ПО, пакетов, сервисов, обновлений и исправлений безопасности.

• Знание основ сетевых технологий и принципов функционирования серверной инфраструктуры: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS, SSH, SMB и других распространённых протоколов и сервисов.

• Понимание назначения и основных принципов работы средств защиты информации — FW/NGFW, WAF, IDS/IPS, AV/EDR/XDR, NDR/NTA и других — на уровне, необходимом для оценки условий эксплуатации уязвимости и компенсирующих мер.

• Опыт работы с ITSM или аналогичными системами регистрации и сопровождения заявок.

• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Гибридный формат работы (офис м.Проспект Мира);

• Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

• Скидки на отдых в лучшем в мире курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте.

В команду Сервисов Мониторинга корпоративных клиентов открыта вакансия Team Lead. В команде вам предстоит работать над разработкой и внедрением AI-агентов в системы мониторинга. Основное направление команды – это ранняя диагностики проблемности корпоративных клиентов и автоматизация десятков бизнес-процессов мониторинга. Мы работаем на фронтире технологий и делаем решения без участия человека.

• менторство и развитие исследователей данных, мл-инженеров и разработчиков команды

• разбор инцидентов, ответственность за бизнес-эффект продукта, расчет финансового эффекта FinAI и защита в департаменте финансов

• проведение валидации моделей

• построение сквозного мониторинга за работой агентов и моделей в 3 продуктах

• выстраивание отношений с новыми заказчиками продуктов, системный дизайн и оценка тредозатрат при подключение новых пользователей.

• опыт работы в аналогичной должности от 3-х лет

• понимание области NLP (SOTA архитектур моделей, LLM, фреймворки для разработки агентов)

• стек: Python/PostgreSql/Spark

• понимание основных принципов и алгоритмов классического ML

• опыт перевода бизнес-задач в термины ML

• навыки написания продакшн-кода на Python

• высокая автономность в рабочих задачах.

Будет плюсом:

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

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Яндекс создаёт технологии автономного транспорта, которые должны работать надёжнее человека за рулём. Основа этой технологии — данные с камер, лидаров, радаров и других сенсоров. Именно они позволяют автомобилю воспринимать окружающий мир и принимать решения в режиме реального времени.

Наша команда отвечает за всю цепочку поставки сенсорных данных: от интеграции нового оборудования до построения высокопроизводительного конвейера обработки и передачи данных алгоритмам автономного вождения. Мы постоянно подключаем новые поколения сенсоров, развиваем архитектуру платформы и обеспечиваем стабильную работу системы в условиях постоянно растущего объёма данных.

Мы ищем руководителя, который сможет развивать команду, определять техническое направление и вместе с инженерами строить одну из ключевых подсистем автономного транспорта.

Руководство командой разработки

Вы будете управлять командой инженеров: формировать цели, приоритизировать задачи, проводить регулярные встречи 1-1, помогать сотрудникам профессионально расти, участвовать в найме и развитии команды, а также совершенствовать процессы разработки.

Развитие платформы поставки сенсорных данных

Вам предстоит определять техническое направление развития платформы, принимать архитектурные решения и обеспечивать надёжную интеграцию новых камер, лидаров, радаров и других сенсоров в систему автономного транспорта. Вы будете отвечать за качество и стабильность поставки данных для всех downstream-компонентов платформы.

Масштабирование и производительность

Количество сенсоров и объём данных постоянно растут. Вместе с командой вы будете развивать архитектуру конвейера обработки данных, снижать задержки, оптимизировать использование вычислительных ресурсов и обеспечивать эффективную работу системы в режиме реального времени.

Кросс-командное взаимодействие

Команда тесно сотрудничает с разработчиками алгоритмов восприятия, платформенными инженерами, командами аппаратного обеспечения и эксплуатации. Вам предстоит координировать совместную работу, согласовывать архитектурные решения и обеспечивать эффективную интеграцию компонентов автономной платформы.

* Занимались промышленной разработкой на C++
* Руководили командой разработки или выполняли обязанности технического лидера
* Хорошо понимаете архитектуру Linux-систем
* Разбираетесь в многопоточном программировании, сетевых технологиях и проектировании высоконагруженных систем
* Умеете принимать архитектурные решения и аргументированно их защищать
* Способны организовывать работу команды, расставлять приоритеты и помогать инженерам развиваться

* Работали с Ethernet, CAN, GMSL или другими промышленными интерфейсами передачи данных
* Использовали ROS или ROS 2
* Разрабатывали программное обеспечение для робототехники, автономного транспорта или embedded-систем
* Работали с системами реального времени или распределёнными вычислительными платформами
* Имеете опыт оптимизации производительности и профилирования приложений

Наша команда создает линейку продуктов на основе мультимодальной нейросетевой модели ГигаЧат, которая является одной из самых мощных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день.

Пример продуктов: ГигаЧат WEB / https://giga.chat

Мы создаем удобный и понятный сервис, позволяющий людям использовать GigaChat для решения повседневных задач и развлечения: поиск ответов на вопросы, работа с документами, создание контента, изучение языков, общение с персонажами и многое другое.

• разрабатывать ядро бэкенда, перфоманс тюнинг сервисов и проектирования отказоустойчивых решений, проводить командное кросс-ревью.

• управлять командой разработки backend

• минимум прикладного кода, максимум системного.

• опыт работы на Java 8-21 от 6-х лет (на высоконагруженном коммерческом проекте от 3 лет)

• опыт работы на схожей должности от 2-х лет

• опыт использования Spring Framework (Spring MVC, Spring Security, Spring JDBC, Spring Boot).

• опыт использования ORM Hibernate

• опыт в поиске утечек памяти (анализ Heap Dump)

• опыт ускорения JUnit тестов

• опыт работы партиционирования (секционирования) таблиц

• опыт организации шардирования высоконагруженного сервиса

• опыт и знания распределенных транзакций

• Лучший проект в РФ на основе генеративной языковой модели, талантливые коллеги, эксперты своего дела, готовые помочь и словом, и делом

• Возможность увидеть результаты своей работы, внедрёнными в продукт в кратчайшие сроки

• Своя digital-платформа для развития ключевых IT-компетенций, внутренние и внешние конференции, проф. сообществах Сбера

• Расширенная программа ДМС, пониженные ставки на кредит, ипотеку, скидки от компаний-партнёров

• Атмосфера стартапа, надежность гиганта ИТ индустрии

Привет! Это команда Рекомендаций к товарам.

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

Мы ищем сильного ML-инженера, который займётся развитием полки рекомендаций на корзине.

Вы будете

• Улучшать персональные рекомендации с помощью современных трансформерных моделей и классического ML-стека

• Заниматься фичеинжинирингом и настройкой ETL-расчётов

• Разрабатывать совместно с коллегами из runtime решений, работающих под высокими нагрузками

• Запускать A/B-тесты и анализировать результаты

• Исследовать современные подходы

Наш стек

• Python · PyTorch · Golang · Hadoop Stack (Spark, Hive, HDFS) · Airflow

Нам важно

• Опыт работы в Information Retrieval (Ranking, RecSys, Search Engines)

• Опыт в Data Science от 3 лет

• Опыт разработки и вывода в production ML/DL-алгоритмов

• Уверенные теоретические знания ML и DL

• Владение основными алгоритмами и структурами данных

• Python на уровне достаточном для реализации production ML-фич

Будет плюсом

• Опыт работы с высоконагруженными системами

• Знания DeepRecsys или прикладного NLP применительно к RecSуs

• Знание Hadoop-стека и работа с большими данными (особенно ценим Spark и умение писать эффективные SQL-запросы)

• Опыт программирования на Go или другом компилируемом языке (Java, C++, C#)

Мы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяет оптимизировать работу банка по правовым рискам кредитных сделок с минимальным участием человека.

— Решение сложных задач по созданию разнообразных AI-сервисов в юридической сфере с использованием LLM GigaChat;

— Исследование и подбор передовых решений, быстрая оценка их эффективности, оценка необходимых ресурсов (данные, вычисления), проверка гипотез, разработка плана разработки;

— Формирование требований к разметке: вопросов-ответов и чатов для задачи дообучения LLM на специализированном юридическом домене, взаимодействие с юристами и специалистами по разметке;

— Повышение качества генерации LLM за счет использования продвинутых техник промтинга (CoT, ToT, ReAct, Planning, etc);

— Создание собственных AI-агентов, решающих юридические задачи шаг за шагом;

— Участие в создании специализированного юридического бенчмарка для оценки способностей LLM;

— Желание разобраться в нюансах нашей доменной области.

— Опыт разработки NLP-моделей от 3-х лет;

— Знание передовых подходов, умение объяснить их команде;

— Отличное знание основ Data Science — от линейной алгебры и теории вероятностей до DNN и RLHF;

— Понимание архитектуры и принципов устройства и обучения больших лингвистических моделей (LLM) и генеративных трансформеров типа GPT/Bert;

— Понимание принципов обучения и применения моделей обучения с подкреплением (Reinforced Learning);

— Понимание основных методов Machine Learning (regressions, clustering, decision trees, и т.д.), уверенное знание когда их применять, а когда не надо;

— Оценка вычислительной сложности всего Pipeline, применение классических алгоритмов для её снижения;

— Готовность браться за нестандартные, сложные задачи;

— Быстро проверять гипотезы на небольших мощностях и масштабировать успешные решения;

— Умение оценивать прогресс решения на цифрах;

— Готовность работать в команде и применять Git, Jira, Confluence и другие средства командной работы;

— Высокая степень самоорганизации.

— Страшно интересные NLP задачи в самой сложной области предметных знаний (GPT + Legal domain);

— Возможность обучения и развития, участия в конференциях от Сбера;

— Уютный офис с печеньем и другими удобствами;

— Социальный пакет (ДМС, фитнес, льготное страхование).

Яндекс Образование объединяет проекты для школьников, учителей, студентов и начинающих специалистов. Мы создаём образовательные продукты на основе технологий Яндекса, развиваем программы вместе с ведущими вузами, поддерживаем талантливых школьников и вовлекаем сотрудников Яндекса в преподавание.

Больше о том, как мы внедряем технологии в креатив, — в канале [Yandex for TechnoCreative](https://t.me/Yandex4TechnoCreative). Все профессии внутри разделов

Развивать коммуникации школьного направления

Вы будете формировать и реализовывать PR-план направления, сопровождать запуски образовательных продуктов и инициатив для школьников, родителей и учителей, работать со СМИ, авторами и партнёрами из сферы образования. Важно будет не только рассказывать о новых возможностях продуктов, но и находить истории, которые показывают их реальную пользу для аудитории.

Формировать общую повестку Яндекс Образования

Вместе с командой вы будете искать темы, которые выходят за рамки отдельных запусков и помогают последовательно рассказывать о роли Яндекса в образовании. Предстоит находить инфоповоды в данных, исследованиях, технологиях и экспертности команды, придумывать для них подходящие форматы — от аналитических материалов и экспертных комментариев до спецпроектов и публичных дискуссий — и доводить идеи до реализации.

Работать с репутационной и отраслевой повесткой

Вы будете следить за тем, как меняются образование, технологии и отношение к ним, находить возможности для содержательного участия Яндекса в важных общественных дискуссиях.

Координировать проекты и команды

Вы будете работать с продуктовыми, маркетинговыми, аналитическими, исследовательскими и коммуникационными командами Яндекса, готовить материалы для внешних коммуникаций и спикеров, ставить задачи подрядчикам и оценивать результаты PR-активностей.

* Не менее пяти лет работали в PR или внешних коммуникациях — в агентстве или инхаус-команде
* Умеете вести продуктовый PR и при этом видеть более широкую репутационную задачу бренда
* Умеете находить и создавать инфоповоды, а не только сопровождать готовые запуски
* Умеете превращать данные, исследования и сложную экспертность в ясные и интересные истории для разных аудиторий
* Понимаете принципы работы с крупными брендами и общественной повесткой
* Хорошо пишете, умеете выстраивать отношения со СМИ и подбирать формат под задачу
* Самостоятельны и структурны, умеете координировать много участников и доводить проекты до результата

* Работали с образовательными, технологическими или EdTech-продуктами
* Знакомы со спецификой коммуникаций для школьников, родителей и учителей
* Запускали исследования, аналитические проекты или интегрированные PR-кампании
* Понимаете, как устроена работа большой экосистемной компании

Привет! Это команда Логистики.
Мы занимаемся разработкой всего стека программного обеспечения для бесперебойного движение миллионов посылок в режиме 24/7.
Мы делаем все от драйверов для железных сортеров, заканчивая мобильным приложением курьера, наши системы критичны и должны быть многократно защищены от сбоя, а группа наших сервисов, участвующих в вычислении сроков доставки, выдерживает несколько сотен RPS и под капотом имеет целый ряд алгоритмов, учитывающих большое количество параметров влияющих на дату доставки.

Наш стек

• Python, PyTest, Allure.

Ты будешь

• Заниматься ручным тестированием, составлять план для тестирования, писать соответствующие автотесты на Python.

• Писать документацию.

• Участвовать в командных процессах.

Нам важно

• Обучение на технической специальности бакалавриата, магистратуры или специалитета в настоящий момент.

• Знание теории тестирования.

• Опыт ручного тестирования бекенда и фронтенда.

• Знание Python.

• Знание свойств качественных требований и техники тестирования требований.

• Применение основных техник тест-дизайна.

AI-агент не может ограничиться просто списком ссылок. Ему необходимо искать сведения для решения конкретной задачи, проверять источники и собирать информацию для ответа — порой в несколько шагов. Мы совершенствуем поиск, который помогает Алисе отвечать на вопросы в чате и Поиске, а также развиваем Yandex Search API для внешних AI-продуктов.

Вам предстоит работать в небольшой команде аналитиков-разработчиков над аналитическим направлением Агентского Поиска. Нужно будет определять систему оценки качества, выбирать приоритеты исследований и совместно с ML-командами внедрять подтверждённые улучшения в релиз.

Ваша работа будет проходить на стыке трёх направлений: анализа данных, поисковых технологий и языковых моделей. Задачи разнообразны — от разбора ошибок и работы с исследовательским кодом до оценки изменений в продукте вместе с ML-инженерами и разработчиками.

Развитие системы оценки качества

Вам предстоит создавать метрики качества Агентского Поиска — их рост приведёт к улучшению качества ответов Алисы. Нужно будет проверять метрики на экспертных бенчмарках и наладить регулярную оценку качества в продакшене.

Анализ потерь в обработке запросов

Вы будете разбирать сложные запросы и цепочки поисковых действий агента. Ваша задача — выяснить, почему нужная информация не попала в ответ: например, страница отсутствует в поисковой базе, документ потерян при ранжировании или ключевой факт не включён в контекст. На основе анализа нужно предлагать эксперименты и помогать другим командам определять приоритеты.

Исследование методов поиска и ранжирования

Вам нужно будет изучать новые способы отбора документов для AI-агентов, создавать прототипы, сравнивать разные варианты и вместе с командой доводить перспективные решения до релиза.

Баланс контекста

Вы будете оценивать фрагменты документов, которые получает языковая модель, и искать способ сохранить нужные факты, уменьшить объём текста и не исказить смысл.

Улучшение качества Yandex Search API

Вам предстоит сравнивать Yandex Search API с другими поисковыми API — использовать открытые бенчмарки и сценарии команды, чтобы результаты были воспроизводимыми. Нужно выяснять, почему качество отличается, формулировать на этой основе проверяемые гипотезы и оценивать, как можно улучшить внешние AI-продукты. При этом важно учитывать условия эксперимента: используемые модели, доступный контекст, количество поисковых вызовов и время ответа.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Самостоятельно выстраивали оценку качества ML-системы или продукта
* Уверенно пишете на Python: можете самостоятельно собрать эксперимент, обработать результаты и сделать расчёты воспроизводимыми
* Владеете SQL для получения и анализа данных
* Знаете теорию вероятностей и математическую статистику
* Умеете спланировать эксперимент, оценить неопределённость результата и интерпретировать результаты A/B-теста
* Понимаете основы оценки ML-моделей: зачем разделять данные, как возникают утечки и почему улучшение на тестовой выборке может не повториться в продукте
* Умеете разбираться в задаче без готовой постановки: выделить проблему, сформулировать проверяемую гипотезу, выбрать метрики и реализовать проверку
* Можете объяснить команде выводы и ограничения исследования, предложить следующий шаг и довести работу до решения, даже если первая гипотеза не подтвердилась

* Работали с информационным поиском, ранжированием, семантическим поиском или RAG-системами, которые формируют ответ на основе найденных источников
* Создавали бенчмарки и разметку, анализировали действия AI-агентов или использовали языковые модели для оценки качества с проверкой по человеческим оценкам
* Работали с большими данными и превращали исследовательские прототипы в инструменты, которыми регулярно пользуется команда
* Знакомы с агентными бенчмарками, например BrowseComp или NEEDLE, либо с оценкой полноты и достоверности контекста

Мы развиваем LLM-платформу — внутреннюю платформу Т-Банка для создания и промышленной эксплуатации решений на базе языковых моделей.

Платформа дает командам доступ к моделям, инструментам для разработки AI-агентов, корпоративным данным, инструментам оценки качества и мониторинга, а также средствам безопасности.

• Формировать техническую стратегию LLM-платформы и переводить ее в OKR с понятными критериями успеха и связью с бизнесом
• Определять приоритеты и ресурсы, находить баланс между развитием платформы, надежностью и техническим долгом
• Проводить встречи с продуктовой командой для оценки прогресса, выявления рисков и корректировки планов в течение квартала
• Согласовывать стратегии и OKR со смежными подразделениями, управлять межкомандными зависимостями и ожиданиями стейкхолдеров, договариваться о приоритетах, сроках и границах ответственности
• Выстраивать процессы для стабильного и предсказуемого выпуска изменений, формировать общие принципы планирования и выполнения работ и подбирать практики с учетом специфики и зрелости команд
• Руководить инженерными командами: планировать найм, развивать лидеров, организовывать Performance Review и калибровки внутри подразделения и между подразделениями, формулировать понятные ожидания от сотрудников и последовательно оценивать результаты их работы
• Проводить ретроспективы, помогать командам организовывать совместную работу и контролировать выполнение договоренностей
• Участвовать в ключевых архитектурных решениях, учитывать надежность, масштабируемость и удобство использования платформы, помогать командам находить обоснованные компромиссы между качеством, сроками и стоимостью эксплуатации

• У вас есть опыт в разработке и техническом лидерстве от 10 лет
• У вас есть опыт одновременного руководства 5 и более инженерными командами, в том числе через руководителей, с подтвержденными результатами
• У вас есть опыт полного цикла управления сотрудниками: найм, адаптация, обратная связь, увольнение, перформанс-ревью, развитие лидеров и самостоятельности руководителей
• Имеете опыт работы с командами разного профиля и зрелости, улучшения процессов разработки на основе данных, выстраивания взаимодействия с продуктом и бизнесом, разрешения конфликтов приоритетов и кросс-функциональной координации
• Имеете опыт проектирования распределенных отказоустойчивых систем и эксплуатации критичных для бизнеса сервисов, сбои или деградация которых могут останавливать ключевые операции, приводить к финансовым потерям или нарушению обязательств перед клиентами; знаете подходы к обеспечению высокой доступности, инцидент-менеджменту и мониторингу
• Имеете опыт развития платформ для нескольких независимых команд, умеете балансировать потребности потребителей и границы ответственности
• Имеете личный практический опыт разработки и промышленного запуска агентов, RAG-систем или других приложений на базе LLM с реальными пользователями, мониторингом и сопровождением
• Понимаете архитектуру агентов, RAG-систем и других приложений на базе LLM, включая работу с контекстом и инструментами, оценку качества, стоимость и трассировку, и можете объяснить свою роль, принятые технические решения, результат и ограничения
• Умеете использовать AI-инструменты для написания кода, тестирования и отладки в собственной инженерной практике

• Гибридный формат работы
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• Три дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.

У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.

обязанности.

• ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн

• разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач

• создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)

• интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг.

• разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML

• обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг).

• знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей

• опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком

• отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью.

Плюсом будет:

• знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры -

Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL.

Что ещё может пригодиться:

• Hadoop, PySpark, Airflow

• Scala, SQL

• CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – 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.

AI-команда управления развития искусственного интеллекта в блоке развития клиентского опыта B2C приглашает Data Scientist или AI-Developer.

Мы занимаемся созданием универсальных AI-ассистентов и внедряем передовые агентские решения. Наша главная задача — полный цикл (e2e) разработки: от проектирования и проведения экспериментов до написания кода, внедрения в продакшн и мониторинга.

Вы станете важной частью команды, которая не просто обучает модели, а доводит интеллектуальные продукты до реального использования, напрямую влияя на качество пользовательского опыта.

• участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн

• проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений

• разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы

• обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта

• интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы

• мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения.

• опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM)

• практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов

• опыт обучения глубоких нейронных сетей

• уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами)

• уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код

• навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения.

будет плюсом:

• понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API

• опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.)

• опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных

• практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги)

• опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный 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.

Мы обеспечиваем защиту инфраструктуры Сбера от компьютерных атак, анализируем события кибербезопасности в реальном времени, отслеживаем тенденции угроз и предсказываем возможные атаки.

Вам предстоит:

• развитие направления защиты сетевой инфраструктуры банка
• выбор решений, организация и проведение тестирований
• анализ новых технологий и подходов по направлению, подготовка аналитических материалов
• планирование и исполнение бюджета по направлению
• взаимодействие с представителями вендоров и поставщиков услуг
• взаимодействие с Agile-командами, помощь в формировании бэклога
• участие в подготовке нормативных и методических документов по кибербезопасности.

Что для нас важно:

• опыт работы в сфере кибербезопасности от 5 лет
• опыт управления командами от 5 человек
• высшее техническое образование
• знание принципов работы средств защиты - NGFW, VPN-построителей, шлюзы безопасности прикладного уровня, NAC, систем сетевой виртуализации
• знания принципов построения SDN и концепции NFV
• опыт в крупных инфраструктурных проектах по направлению защиты сети в роли проектного менеджера, эксперта
• опыт эксплуатации средств защиты сети - FW/NGFW, NAC, IDS/IPS
• экспертное понимание работы TCP/IP, SSL/TLS, HTTP, VPN (SSL VPN, IKEv2, IPSec)
• знание английского языка на уровне чтения технической документации
• наличие профильных сертификатов является преимуществом
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис по адресу ул.Вавилова 19
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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!

• возможность познакомиться с работой одной из наиболее критичных высоконагруженных распределенных систем в Банке, перспективный прикладной проект
• огромные объемы данных и экстремальные нагрузки на систему, что дает быстрое развитие и бесценный опыт
• приобретение профессиональных навыков по работе с высоконагруженными системами, обеспечения высокой надежности и доступности систем, работа с актуальным стеком технологий.

·      проведение плановых работ в контуре системы - обновление компонентов, устранение уязвимостей

·      подготовка инфраструктуры и внедрение новых приложений

·      анализ прикладных мониторингов, трендов утилизации компонент системы и оборудования

·      приоритетное реагирование на сбои в работе системы, устранение влияния и контроль восстановления

·      проработка мероприятий по повышению надежности совместно с экспертами разработки

·      профилирование приложений и сбор диагностической информации для качественной оценки работы системы

·      тюнинг производительности приложений, работа с командой нагрузочного тестирования

·      привлечение участников смежных и инфраструктурных команд, планирование совместных работ

·      написание и поддержка в актуальном состоянии инструкций по компонентам в зоне ответственности

·      автоматизация рутины, снижение нагрузки и рисков ручной работы

·      построение качественного мониторинга компонент в своей зоне ответственности.

·      опыт работы по профилю от 2-х лет, высокий уровень ответственности

·      уверенная работа в консоли ОС Linux

Приветствуются знания:

·      общее понимание специфики работы java-приложений

·      навыки настройки JVM, снятия дампов, анализа логов будут преимуществом

·      администрирование контейнеров Kubernetes, Openshift

·      сертификаты, ЭЦП, создание защищенных соединений

·      понимание принципов ITIL/ITSM

·      знание принципов SRE и применение практик обеспечения надежности в работе

·      распределенная БД Apache Ignitе

·      реляционные БД Oracle/Postgres

·      кластер Kafka/Zookeeper

·      системы мониторинга: Grafana, VictoriaMetrics, Prometheus

·      инструменты DevOps: Ansible, Jenkins, Git

·      автоматизация на Bash/Python/Go

·      рабочие пространства Jira, Confluence

·      инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации повседневных задач.

·      офисный формат работы по адресу Кутузовский проспект 32к1

·      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.

Мы – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта.

Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, аназируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики.

• разработка мультиагентной системы по управлению клиентским опытом

• участие в RnD разработках для анализа клиентского опыта

• развитие и поддержка уже существующего функционала.

• опыт коммерческой разработки на Python (от 5 лет)

• опыт проектирования микросервисной архитектуры

• глубокое понимание концепций языка Python

• опыт оптимизации кода

• организация и проведение code-review в команде

• базы данных: оптимизация запросов, понимание архитектурных различий SQL и NO SQL баз, опыт проектирования баз данных

• LLM: Tool calling, протоколы взаимодействия между агентами.

Будет плюсом:

• опыт создания AI агентов

• опыт выстраивания процесса разработки внутри команды

• опыт распределения задач в команде (планирование спринтов).

• работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская

• формат работы: гибрид

• годовой бонус и ежегодный пересмотр

• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи

• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Мы ищем опытного и неравнодушного коллегу, который погрузится в процессы построения управленческой отчетности Банка на Платформе Digital Reporting.

Наша команда специализируется на решении сложных интеграционных задач и внедрению инноваций.

Наш основной бизнес-продукт - E2E-тракты с расчетными витринами для управленческой отчетности Банка.

Техстек: Greenplum, MS SQL, Python, Git, BitBucket, Jira, Confluence.

• проектирование архитектуры решения (определение интеграционного сценария, подготовка архитектурной спецификации, согласование предложенного решения).

• анализ первичных данных, проработка бизнес-требований с Заказчиками, ведение документации

• реализация E2E-тракта поставки данных (создание потока загрузки данных в Платформу, логики очистки данных, структуры хранения, процедур расчета-бизнес-логики на Greenplum).

• настройка оркестрации ETL-потока (внутренний аналог AirFlow).

• разработка ККД как на входные данные, так и на результаты работы выходных витрин.

• тестирование реализованных решений, проведение ПСИ с Заказчиками

• оптимизация существующих решений (сокращение нагрузки на КТС, Т2М и т.д.).

• адаптация функционала под требования производственного процесса.

• стабилизация и передача реализованного решения на бизнес-поддержку.

• использование LLM GigaChat для решения задач обработки текста и численных данных

• разработка AI-агентов для автоматизации внутренних бизнес-процессов (IT-поддержка, разработка, аналитика, сопровождение)

• имеешь высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных дисциплин

• владеешь SQL (запросы, хранимые процедуры и функции, оптимизация)

• имеешь опыт работы с СУБД (Greenplum/Teradata/Oracle/MS SQL), с классическими методами машинного обучения (кластеризация, логистическая регрессия)

• имеешь успешный опыт создания промышленных AI агентов

• понимаешь работу DWH, ETL-инструментов, принципы работы и возможности современных языковых моделей (LLM)

• обладаешь опытом ведения разработки в BitBucket/Git, навыками программирования на Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)

• понимаешь принципы банковского дела

• умеешь решать проблемы и работать в условиях многозадачности

• умеешь обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных

• разделяешь ответственность за оценку сроков по своим задачам и их соблюдение.

• комфортный современный офис: Санкт-Петербург, ул. Уральская 1 (метро Василеостровская)

• 100% офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Привет! Это команда ТМС селлерского грузопотока.

Наша команда специализируется на создании и развитии высоконагруженных IT-решений, которые оптимизируют и автоматизируют ключевые бизнес-процессы в сфере транспортной логистики. Мы работаем над комплексными системами, обеспечивающими бесперебойное взаимодействие между участниками логистической цепочки, а также разрабатываем сервисы, интегрированные с мобильным приложением для водителей.

Основные направления деятельности команды:

1. Автоматизация транспортной логистики: создание и поддержка систем, которые оптимизируют маршруты, управляют заказами, отслеживают грузы в реальном времени и минимизируют операционные издержки. Наши решения помогают компаниям повышать эффективность логистических процессов и сокращать временные затраты.

2. Интеграция с контрагентами: разработка и внедрение API и микросервисов для взаимодействия с партнёрами, клиентами и сторонними сервисами. Мы обеспечиваем надёжный обмен данными, синхронизацию информации и автоматизацию бизнес-процессов между участниками рынка.

3. Сервисы бизнес-логики мобильного приложения: проектирование и развитие бэкенд-сервисов, которые поддерживают функционал мобильного приложения для водителей. Это включает обработку заказов, управление статусами выполнения, аналитику и персонализацию пользовательского опыта.

Наш стек

• Go, PostgreSQL, K8s, Kafka, Clickhouse.

Вы будете

• Разрабатывать и улучшать систему управления транспортной логистикой для крупнейшего e-commerce.

• Писать качественный, высокопроизводительный код на Go.

• Участвовать в разработке архитектурных решений и их реализации.

Нам важно

• Опыт коммерческой продуктовой разработки программного обеспечения от 2 лет.

• Опыт коммерческой разработки на Go не менее 1 года.

• Навыки System Design и желание их развивать.

• Умение писать тесты и тестируемый код.

• Опыт работы с БД и знание SQL.

• Знакомство с Linux.

Платформа клиентского обслуживания объединяет и развивает данные, технологии, процессы и опыт их использования.

Что делает платформа:
— Повышает гибкость и качество обслуживания пользователей.
— Укрепляет лояльность клиентов, оперативно реагируя на их проблемы.
— Сокращает затраты на обслуживание.
— Создает конкурентное преимущество компании на рынке.

Наши цели на ближайшие несколько лет:

• Большинство клиентских проблем решается с первого обращения — без лишних уточнений, быстро и удобно.

• Подключаем поддержку для любого продукта и сегмента компании за считаные дни — с единым стандартом качества.

• Сотрудники поддержки фокусируются на самых сложных кейсах — все остальное решается AI-агентами.

• Доводить проекты Платформы обслуживания до выхода в продакшен, выполнять бизнес-цели
• Формировать ИТ-стратегию и определять целевую архитектуру технологий обслуживания
• Поддерживать высокую надежность и стабильное качество платформы на всех уровнях
• Внедрять технологии искусственного интеллекта

• У вас есть опыт работы в роли СТО команды от 100 человек
• Управляли технологическими платформами
• Разрабатывали бэкэнд-приложения, проектировали распределенные системы
• Создавали приложения на основе LLM

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