Вакансии IT и digital от прямых работодателей

ОФП (Оператор финансовых платформ) — финтех-стартап внутри экосистемы Яндекс ID. Мы создаём витрину финансовых продуктов, которая делает доступ пользователя к банковским сервисам простым, безопасным и технологичным.

Проект молодой, но амбициозный — у нас нет легаси, зато есть возможность строить архитектуру, инфраструктуру и процессы с нуля.

Почему вам может у нас понравиться:

* Никакого легаси. Всё строится с нуля — можно делать «как правильно»
* Инженерная свобода. Мы ценим осознанные решения, инициативу и здравый перфекционизм
* Сильная команда. Вы будете работать рядом с инженерами Яндекс ID, создающими сервисы, которые держат миллионы RPS и обрабатывают терабайты данных в реальном времени
* Рост и влияние. Ваши решения повлияют на архитектуру и развитие продукта с первых дней
* Стабильность и ресурсы Яндекса при гибкости стартапа

Построение инфраструктуры с нуля

Наши сервисы будут развёрнуты в Yandex Cloud, и впереди у нас много задач по созданию продуманной, отказоустойчивой и безопасной архитектуры. В число этих задач входит настройка CI/CD-пайплайнов, построение системы логирования, мониторинга и метрик, проектирование и настройка сетевой архитектуры, а также участие в проработке стратегии безопасности и устойчивости сервисов.

Разработка микросервисов

Мы пишем множество сервисов с чистого листа, без легаси. Среди направлений: интеграции с банками, безопасное хранение и обработка чувствительных данных, системы авторизации и идентификации пользователей, реализация сложных, долгоживущих бизнес-процессов.

Работа с регуляторными требованиями

Мы обрабатываем как персональные данные, так и данные, представляющие банковскую тайну. Это не только ответственность, но и интересные технические вызовы: криптография, безопасное хранение, аудит, изоляция окружений, контроль доступа и многое другое.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали распределённые отказоустойчивые системы
* Умеете писать на Go
* Уверенно работаете с реляционными базами данных (в идеале — с PostgreSQL)

* Работали с облачными платформами (например, с Yandex Cloud, AWS, GCP)
* Знаете и используете Redis
* Понимаете принципы и технологии криптографии: шифрование, mTLS, цифровые подписи и т. д.
* Имеете опыт интеграции с банковскими API
* Знаете и применяете OpenAPI (в том числе codegen)
* Понимаете принципы работы брокеров сообщений (и знаете, когда их не стоит использовать)
* Имеете базовые знания о сетевых протоколах и архитектуре

Наша команда находится в поиске ML-product manager, который будет участвовать в проектах связанных с продуктизацией новейших технологий, разработкой прототипов и MVP на базе LLM и других передовых моделей. Вам предстоит работать в обстановке свободного поиска и неопределенности с проектами ранней стадии зрелости. Если вам интересны нестандартные подходы и инновационные задачи, вы любите структурировать информацию и выстраивать процессы — наша команда вам идеально подходит.

• формировать требования к прототипам решений на основе новейших технологий и моделей, анализа потребностей рынка и пользователей, взаимодействия с контрагентами и командой;

• формулировать гипотезы и методы их быстрой проверки;

• планировать как разработку MVP решений, так и внедрение доработок/технологий в зрелый продукт заказчика;

• взаимодействовать с командами для достижения целей, отслеживать и решать возможные проблемы;

• договариваться со смежными командами о выполнении работ, поставке функционала или данных, добиваться нужного результата;

• совместно с тех. лидами и разработчиками определять способ реализации и оценивать трудоемкость задач;

• работать с рисками и приоритетами (в рамках общих целей Управления).

• наличия опыта работы со сложными ML-проектами

• глубокого понимания принципов работы и архитектуры моделей

• понимания терминологии и умения правильно ей оперировать

• умения добиваться результата, аргументированно отстаивать интересы команды, уважения к дедлайнам

• умения расставлять приоритеты и фокусировать команду на главном

• умения работать с рисками: предвидеть, предотвращать и минимизировать последствия

• Уeмения выстраивать процессы

• работа с современными LLM.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов

• большой спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения.

Сейчас у нас открыта вакансия Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка.

• разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)
• проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.
• разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки
• автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)
• проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка.

Технологический стек

Базовый стек: python, pandas, pytorch

Будет плюсом:

+ для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)

+ LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др.

Инфраструктура:

• собственный Hadoop-кластер приличных размеров

• GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)

• высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук

• от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)

• глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей

• опыт применения основных библиотек анализа данных.

• базовые знания bash и git

• для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года).

Будет плюсом:

• опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM

• навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.

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

• формат работы: гибрид (м.Кутузовская)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

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

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

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Яндекс Go — единое приложение, которое помогает людям решать повседневные задачи в городе быстро и точно в срок. У нас множество каналов привлечения пользователей: от объектов на карте в приложении и видео в браузерах до рекламы на ТВ и билбордах. Наша задача — оценить потенциал каждого из каналов, чтобы инвестиции в маркетинг были наиболее эффективными.

Продуктовый аналитик Такси — человек, который будет полноценно участвовать в развитии сервиса. Мы ожидаем, что вы будете не просто проводить анализ данных, а предлагать свои идеи по улучшению бизнес-процессов.

Аналитика эффективности каналов привлечения

Наша цель — вырастить число пользователей e-com-сервисов в Яндекс Go. Предстоит изучать эффективность маркетинговых каналов, в том числе замерять инкрементальность отдельных видов in-app-коммуникаций. Оценивать ёмкость аудитории новичков сервисов Go и сегментов отдельных тарифов Такси. Сравнивать эффективность кросс-сервисных кампаний (сочетаний оферов разных сервисов) с независимым промоутированием. Объяснять полученные результаты маркетологам и помогать бизнесу грамотно инвестировать деньги.

Аналитика приложения Go

Предстоит заниматься полноценной аналитикой: генерировать и проверять гипотезы, настраивать А/Б-тесты, анализировать их результаты и предлагать улучшения приложения. Много времени проводить с SQL, Python и системами визуализации (но нужно понимать, что это только инструменты, основной результат вашей работы — влияние на решения).

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

Мы ищем профессионала, который готов взять на себя ответственность за управление стратегией и операционными задачами на международных рынках. В этой роли вы будете разрабатывать и внедрять решения, которые напрямую влияют на развитие маркетплейса, улучшать пользовательский опыт и достигать ключевых бизнес-целей.

Разработка стратегии

Вам предстоит анализировать рынки и разрабатывать финансово-экономические модели для оценки роста, планирования инвестиций, привлечения водителей и пассажиров. Прогнозировать динамику средних чеков, спроса и предложения в разрезе рынков. Работать в тесном взаимодействии с командами аналитики, маркетинга и продуктового управления.

Операционное управление

В ваши задачи будет входить управление инвестициями в субсидии для пассажиров и бонусные программы для водителей, оценка эффективности внедрённых изменений и управление бюджетом, тестирование новых решений и их последующее масштабирование: от бонусных схем до улучшения тарифной структуры.

Работа с локальными особенностями

Вы будете проводить углублённый анализ особенностей каждого рынка в тесном взаимодействии с локальными командами, а также адаптацию решений и стратегии к специфике каждого региона.

Кросс-функциональное взаимодействие

Нужно будет запускать совместные проекты с командами маркетинга и аналитики, например кампании по привлечению пользователей, тестирование бонусных программ и систем скидок. Совместно с командой аналитики предстоит использовать A/B-тестирование и методы машинного обучения для поиска новых подходов и оптимизации субсидий.

* Получили высшее образование в сфере экономики, финансов, управления бизнесом или в области естественных наук
* Имеете опыт работы в финансах, бизнес-аналитике, консалтинге или управлении проектами
* Владеете уверенными навыками работы с данными с помощью SQL и Excel, а также с инструментами презентаций, например PowerPoint
* Отлично знаете английский язык
* Обладаете развитым аналитическим мышлением и умеете принимать решения на основе данных
* Готовы принимать решения в условиях неопределённости и самостоятельно инициировать изменения

* Строили структурные финансовые модели

<iframe width="560" height="315" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplv7v2ig6pijtyd4zdw?autoplay=0&mute=1" allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" scrolling="no"></iframe>

Команда core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Мы отвечаем за всё, что видят пользователи в приложении Яндекс Еда, веб-версиях и в супераппе Яндекс Go: меню, поиск, корзину, тарифы, экраны заказа и доставки, трекинг и скидки.

Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться.

Как это будет:

В течение трёх месяцев вы поработаете в трёх разных командах подразделения: 4 недели в одной, по 3 недели ещё в двух. В каждой команде у вас будет бадди — человек, который расскажет о вашей и командной зонах ответственности, ответит на вопросы, будет давать вам задачи, следить за ходом их выполнения, помогать и предоставлять обратную связь.

В конце каждой недели у вас будет встреча 1-1 с бадди, на которой вы получите обратную связь по работе в компании, команде и своим задачам. В свою очередь команда и бадди дадут фидбэк по вашей работе, похвалят за успехи и помогут скорректировать подходы, если это необходимо.

Узнайте про разработку городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex

Команда выбора

Отвечает за главную страницу — от списка ресторанов и магазинов, их ранжирования и различных подборок до рекламных интеграций, а также за фильтры, коллекции, баннерные коммуникации, карты самовывоза. Это самая важная часть приложений, так как именно здесь начинается путь пользователя. У нас запланирован большой бэклог продуктовых задач, чтобы помочь пользователю находить нужные блюда за счёт ML-механик и удобного UI/UX.

Команда заказа

Отвечает за процесс сопровождения клиента от формирования заказа до ожидания доставки. Мы стараемся создать максимально простой и понятный интерфейс, но при этом не потерять в качестве и гибкости функций. Наша глобальная цель — повысить конверсию собранных корзин в реальные заказы.

Команда опыта после заказа

Ключевая задача команды — предоставление реалтайм-трекинга по сотням тысяч заказов в нескольких приложениях. Это самый нагруженный продуктовый сервис, который должен максимально быстро и стабильно отвечать клиентам, при этом предоставлять информацию из десятков микросервисов, имеющих разную скорость ответа и доступность.

Команда роста

Отвечает за рост заказов в клиентском приложении Яндекс Еды. Мы развиваем платформу скидок и промокодов, улучшаем флоу их отображения, развиваем геймификацию и выдачу неденежных наград, а ещё создаём новые механики, которые приведут к новым заказам.

* Хорошо знаете C++ и работали с STL
* Занимались бэкенд-разработкой, работали с высоконагруженными системами
* Умеете согласовывать требования со смежными командами или продакт-менеджерами

* Разрабатывали многопоточные системы
* Работали с PostgreSQL, Redis
* Умеете проектировать архитектуру в распределённых системах

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

Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы:

• начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя
• потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы
• затем определяя интересы пользователя
• далее выбирая релевантные объявления для показа
• и, наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.

Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.

Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

• строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна
• заниматься полным циклом DS/ML задач
• участвовать в создании и развитии платформы рекламы
• улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).

Примеры задач:

• построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии

• обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки

• провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги)

• внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик.

• знание классического ML и Deep Learning подходов

• опыт промышленного использования методов RecSys

• опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде

• уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода

• знание принципов распределенной обработки данных

• умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию

• умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.

• офис метро Маяковская (Оружейный переулок)

• гибридный формат работы

• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)

• ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний

• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа

• дисконт-программы от компаний партнеров

• бесплатный фитнес на территории работодателя

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе больших данных в бизнес-процессы банка, связанные с обслуживанием клиентов.

• Анализ, загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных автоматизированных систем банка (анализ структуры, качества, полноты и применимости данных) в рабочую область на платформе MPP СУБД Greenplum/Hadoop

• Проектирование и разработка аналитических витрин данных

• Контроль качества загружаемых данных (реализация сложных проверок качества, проведение корректировок данных большого объема)

• Реализация ETL-процессов, участие в подготовке внедрения релизов в промышленную среду

• Разработка и поддержка ETL-процессов загрузки данных в/из хранилища с использованием Python

• Поиск и предоставление данных по запросу внутренних и внешних заказчиков

• Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных.

• Релевантный опыт работы от 3-х лет

• Уверенное владение SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры/функции, оптимизация производительности)

• Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL)

• Опыт использования экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Hive

• Умение оптимизировать программный код в соответствии с особенностями архитектур хранения данных

• Продвинутые аналитические навыки и вариативное видение решения задач

• Ориентация на достижение результата, внимательность к деталям, коммуникабельность.

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

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

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• Ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника

• Корпоративная пенсионная программа

• Комфортный офис м. Кутузовская

Команда продукта «Smart Support» работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и комфортных инструментов ИТ-поддержки.

Наши сервисы направлены на поддержку и решение проблем пользователей с оборудованием (ПК/ноутбук, мобильные устройства, принтера, ВАРМ и т.д),

а также решением проблем с программным обеспечением на этом оборудовании.

Сейчас мы активно внедряем AI-агентов в процессы онлайн и оффлайн поддержки, которые позволяют нативным и более быстрым образом решить проблему или вопрос клиента.

- разрабатывать агентов и мультиагентные сценарии

- улучшать качество агентов на основе разметки и данных из production

- развивать RAG, Agentic RAG, работу с инструментами и базами знаний

- интегрировать агентов с внутренними системами и сопровождать их в production

- при необходимости разрабатывать ML-модели для поиска, ранжирования или классификации.

- практический опыт разработки LLM-агентов от 1 года

- уверенный Python и опыт асинхронной разработки от 4 лет

- понимание принципов работы и ограничений LLM

- понимание принципов построения агентных систем: structured output, tool calling, ReAct/agentic loop, управление состоянием и контекстом, multi-agent и human-in-the-loop

- понимание RAG и Agentic RAG: подготовка знаний, embeddings, поиск, retrieval, reranking и формирование контекста для LLM

- умение писать качественный production-код

- понимание подходов к оценке агентных систем: формирование eval-выборок, выбор метрик, оценка итогового результата и действий агента

- умение разбираться в сложных бизнес-процессах и переводить их в логику агента

- опыт запуска агентов в production

- знание LangGraph, LangChain

- практический опыт с MCP, A2A и multi-agent-системами.

Будет плюсом:

- fine-tuning моделей

- опыт разработки и оценки ML-моделей

- базовое понимание Kubernetes и CI/CD.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская \ мцк Верхние Котлы
• гибридный формат работы (на испытательный срок - офис)
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Привет! Мы команда Ранжирование.

Наша команда отвечает за качество поисковой выдачи в Ozon. Результат нашей работы ежедневно видят десятки миллионов покупателей: от того, насколько точно мы ранжируем товары, напрямую зависят пользовательский опыт, конверсия, продажи продавцов и эффективность всей поисковой экосистемы.

Мы развиваем модели ранжирования, которые помогают пользователям быстрее находить наиболее подходящие товары, учитывая поисковый запрос, поведение покупателей, характеристики товаров, цену, доставку и другие сигналы маркетплейса.

Сейчас мы ищем Senior Data Scientist, который сфокусируется на развитии поискового ранжирования для рынков СНГ.

Это направление со своими интересными ML-вызовами: различия в пользовательском поведении, локальная специфика ассортимента, особенности поисковых запросов, неоднородность данных и необходимость адаптировать модели под рынки с разным объемом трафика и исторических данных.

Вы будете

• Развивать алгоритмы поискового ранжирования для рынков СНГ, повышая релевантность выдачи, конверсию и качество пользовательского опыта.

• Исследовать особенности локальных рынков: различия в поисковом поведении, ассортименте, ценах, доставке, пользовательских предпочтениях и распределениях данных.

• Адаптировать существующие LTR-модели под региональную специфику, исследовать подходы к transfer learning и domain adaptation, эффективно использовать данные более крупных рынков для улучшения качества на менее насыщенных данными рынках.

• Работать над задачами ранжирования в условиях ограниченного количества пользовательских сигналов, cold start, различий в распределении данных и меняющихся характеристик ассортимента.

• Разрабатывать новые ML-признаки, исследовать взаимодействие текстовой релевантности, вероятности покупки, цены, доставки и других факторов, влияющих на итоговый порядок товаров.

• Анализировать поисковые запросы и их особенности: язык, морфологию, транслитерацию, локальную терминологию и различия в формулировках пользовательских потребностей.

• Глубоко анализировать поведенческие данные: показы, клики, добавления в корзину, покупки, позиции товаров и последовательности пользовательских действий.

• Формулировать и проверять ML-гипотезы, проводить offline-эксперименты и A/B-тесты, анализировать результаты и находить причины изменений продуктовых метрик.

• Развивать и поддерживать production ML-пайплайны: обучение, валидацию, деплой, мониторинг и переобучение моделей.

• Работать совместно с Data Science, ML Engineering, аналитиками и продуктовыми командами, доводя решения от исследования до стабильного production и измеримого бизнес-эффекта.

• Изучать и применять современные подходы из Learning to Rank, Information Retrieval, recommender systems и других областей ML.

Нам важно

• Уверенный опыт в Data Science / Machine Learning и самостоятельной реализации ML-проектов от исследования до внедрения в production.

• Хорошее понимание алгоритмов машинного обучения, особенно градиентного бустинга, методов оптимизации, feature engineering и оценки качества моделей.

• Опыт или хорошее понимание задач Learning to Rank, рекомендаций, поиска или предсказания пользовательского поведения.

• Знание основных подходов к ранжированию: pointwise, pairwise, listwise learning, ranking losses, а также практических особенностей обучения и оценки ранжирующих моделей.

• Сильную математическую и статистическую базу: проверка гипотез, A/B-тестирование, доверительные интервалы, анализ распределений и интерпретация экспериментальных результатов.

• Умение глубоко анализировать данные, находить закономерности, выявлять проблемы в моделях и формулировать обоснованные гипотезы для их улучшения.

• Уверенное владение Python, SQL и основными инструментами ML, такими как CatBoost, XGBoost, LightGBM, PyTorch или аналогичными.

• Опыт работы с большими данными, построения признаков и подготовки обучающих выборок.

• Понимание жизненного цикла production ML: от подготовки данных и обучения до деплоя, мониторинга и контроля качества.

• Способность самостоятельно вести сложные ML-задачи, принимать технические решения и доводить исследования до практического результата.

Будет плюсом

• Практический опыт в e-commerce, marketplace, search ranking, recommender systems или ads ranking.

• Опыт построения и оптимизации Learning to Rank моделей на поисковых и поведенческих данных.

• Опыт с transfer learning, domain adaptation, multi-task learning или обучением моделей для нескольких рынков, доменов и сегментов пользователей.

• Опыт работы с sparse data, cold start, data distribution shift или моделями для рынков с ограниченным количеством обучающих сигналов.

• Знакомство с методами оценки и коррекции positional bias, counterfactual learning, propensity modeling и калибровкой предсказаний.

• Опыт с deep learning, embeddings, transformers или современными neural ranking architectures.

• Опыт работы с Spark, Hadoop и другими инструментами обработки больших данных и production ML.

• Опыт чтения и практического применения научных публикаций в области Information Retrieval, Learning to Rank и recommender systems.

Разработка и поддержание в актуальном состоянии стратегической архитектуры блока технологий, затрагивающей весь ИТ-ландшафт БанкаРазработка архитектурных решений и концепций в области технической архитектуры, затрагивающей GenAI-трансформацию всего ИТ-ландшафта Банка и Экосистемы СберУчастие в разработке и реализации архитектуры ключевых стратегических решений с учетом мировых трендов развития (AI-агенты, Cloud Native, Platform Engineering и т.д.)

Твои задачи:

• анализ бизнес-стратегии компании
• разработка стратегического видения и технологической стратегии
• разработка и поддержание в актуальном состоянии стратегической архитектуры
• согласование стратегической архитектуры технологий с заинтересованными сторонами
• разработка концептуальных архитектур проектов и иных инициативРазработка архитектурных стандартов, концепций и референсных архитектур
• наполнение и актуализация архитектурного каталога в зоне своей ответственности
• обеспечение актуальности и полноты архитектурного репозитория (включая описание объектов и разработку диаграмм), соблюдение КПЭ по архитектурным исключениям (технологическому долгу)
• исследование рынка новых технологий, участие в тематических конференциях, адаптация новых технологий под потребности Банка.

Мы ожидаем, что у тебя есть:

• высшее техническое образование
• опыт работы в области разработки архитектур от 3-х лет
• понимание принципов построения Cloud-Native систем, GenAI-решений, Платформ
• понимание подхода, инструментов и практик DevOps, GitOps, DevSecOps, FinOps
• опыт разработки приложений на Python, Java построения моделей
• предпочтительно знание следующих технологий: Hadoop, Spark, DWH, СУБД (PostgreSQL), IMDG (Ignite), VectorDB, GraphDB, брокеров сообщений (MQ/Kafka), S3
• приветствуется владение одной из методологий построения корпоративной архитектуры организации (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.) и практик управления IT (IT4IT, ITIL, Cobit и т.д.)
• опыт руководства проектными и продуктовыми командами.

Работа в Сбере - это:

• гибридный формат работы, после испытательного срока
• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
• льготная ипотека в Сбере
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Стань частью команды Сбера – лидера на рынке потребительского кредитования. Вместе создаём лучшие продукты и клиентский опыт. Наша цель – банк первого выбора для всех клиентов.

• развитие продуктового портфеля согласно стратегии компании

• анализ рынка, конкурентной среды и потребностей клиентов

• управление экономикой продукта: тарифы, ставки, маржинальность, условия сделок

• запуск новых продуктов и улучшение действующих

• взаимодействие с подразделениями: продаж, рисков, финансов, юридическим блоком и операциями

• участие в формировании планов продаж и достижении KPI по продуктам

• подготовка аналитики, отчетности и презентаций для руководства

• участие в автоматизации и оптимизации продуктовых процессов

• высшее образование: экономическое, финансовое, математическое или техническое

• опыт работы в розничных банковских продуктах от 5 лет

• опыт руководства продуктовой командой от 5 лет

• опыт вывода на рынок финансовых продуктов/управления продуктовой линейкой

• понимание финансовых моделей, риск-параметров и юнит-экономики продуктов

• будет преимуществом наличие сертификата MBA

• опыт применения ИИ в рабочих процессах

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

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.

Мы — ищем опытного системного-аналитика в ИТ в Дирекцию корпоративного страхования.

Основное направление - запуск страховых продуктов.

• Проектирование процессов и реализация страховых продуктов в системах Сбербанк Страхования;

• Проектирование интеграций;

• Управление изменениями требований к продукту и поддержка требований в актуальном состоянии в рамках реализуемых проектов и задач;

• Согласование компонентов системы и взаимодействие с другими участниками процесса разработки;

• Активное участие в принятии продуктовых и технических решений.

• Опыт работы системным аналитиком или ИТ-аналитиком от 3 лет;

• Знание SQL, навыки написания запросов на получение и изменение данных;

• Навыки проектирования процессов;

• Навыки проектирования моделей предметной области;

• Навыки проектирования структур данных;

• Владение нотациями BPMN, UML;

• Опыт проектирования приложений клиент-серверной и микросервисной архитектуры;

• Опыт проектирования интеграций: брокеры сообщений. REST;

• Опыт проектирования требований (ТЗ / функциональные требования / системные требования / пользовательские истории / use-case’ы)

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

• Опыт работы в страховании будет преимуществом.

• Опыт командной работы с использованием Confluence, Jira.

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

• Льготные ипотечные 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 скидки на страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

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

Команда продукта Smart Support работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и современных инструментов IT-поддержки.

Наши сервисы направлены на поддержку и решение проблем пользователей с оборудованием (ПК/ноутбуки, мобильные устройства, принтеры, АРМ и т. д.), а также программным обеспечением на этом оборудовании.

Сейчас мы активно внедряем AI-агентов в процессы онлайн- и офлайн-поддержки, которые позволяют быстрее и эффективнее решать проблемы пользователей.

В рамках направления Digital Employee Platform (DEP) мы развиваем единое рабочее пространство инженера, инструменты автоматизации, управления знаниями и интеллектуальных помощников.

Мы строим AI-native продуктовую команду, активно применяем LLM и современные AI-инструменты не только в наших продуктах, но и в процессе их разработки.

• сбор, анализ и систематизация бизнес-требований, генерация идей и предложение решений с учётом существующих ограничений

• согласование бизнес-требований с заказчиками и аналитиками смежных команд

• проработка сценариев взаимодействия пользователей с продуктом

• проектирование бизнес-процессов и сценариев автоматизации, в том числе с применением AI-агентов

• формирование требований к доработке продукта и интеграциям с другими системами

• участие в тестировании, приёмке и оценке качества реализованных решений.

• проведение клиентских исследований, сбор и анализ обратной связи

• участие в формировании продуктовых метрик и целевых показателей

• применение AI-инструментов для формирования и анализа требований, проверки гипотез и прототипирования решений.

• опыт работы бизнес-аналитиком или системным аналитиком от 3 лет

• опыт работы в Agile-командах

• опыт сбора и формализации бизнес-, функциональных и нефункциональных требований

• опыт моделирования бизнес-процессов и пользовательских сценариев

• понимание принципов интеграции информационных систем и работы API

• системное мышление, самостоятельность, умение находить и предлагать решения

• понимание возможностей современных LLM и AI-инструментов, готовность применять их в ежедневной работе.

Будет дополнительным плюсом:

• высшее техническое или математическое образование

• опыт работы в AI-native продуктовых командах

• опыт проектирования AI-агентов и автоматизированных бизнес-процессов

• опыт создания прототипов с использованием LLM, Claude Code, Codex и аналогичных инструментов

• знание нотаций UML, BPMN, IDEF

• опыт работы с Confluence и Jira

• уверенное владение SQL

• знание REST API, JSON и принципов событийного взаимодействия

• опыт работы с ITSM-системами и процессами IT-поддержки.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская и ст. м. Кутузовская

• 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 IT Bootcamp

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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Привет! Это команда платформы сверок. 

Мы развиваем платформу, которая помогает проверять целостность данных в разных системах и убеждаться, что данные, которые одна система передаёт другой, не изменились по пути. Сейчас платформа используется в том числе для SOX-аудита и постепенно развивается в универсальный инструмент для контроля качества данных. 

Мы работаем с большими объёмами данных и развиваем несколько сервисов вокруг аналитического контура Ozon. Среди них — инструменты для управления репликациями между базами данных, прокси для Vertica и сервисы квотирования ресурсов Trino. Сейчас Trino становится целевой аналитической базой вместо Vertica, поэтому предстоит много задач по развитию платформы и миграции существующих процессов. 

Ищем разработчика, который возьмёт на себя инженерные задачи по развитию сервисов платформы, будет писать код на Go и расти вместе с командой. 

Наш стек: Go, Python, Vertica, Trino, ClickHouse, Hadoop, Kafka, Kubernetes, Prometheus, Grafana, GitLab CI/CD, Git. 

Вы будете

• Развивать платформу сверок и связанные с ней сервисы для контроля целостности и качества данных. 

• Писать код на Go и ревьюить код коллег, участвовать в проектировании новых решений. 

• Работать с большими объёмами данных, в том числе участвовать в развитии инструментов управления репликациями между Vertica и Trino. 

• Участвовать в переходе аналитических процессов с Vertica на Trino и адаптировать под него существующие инструменты (прокси, сервисы квотирования). 

• Разбирать проблемы производительности и надёжности сервисов, работать с метриками, логами и мониторингом. 

Примеры задач

• Развивать оркестраторы, которые запускают задачи по сравнению и репликации данных между Vertica и Trino. 

• Проектировать и реализовывать способы физического сравнения больших объёмов данных между источником и приёмником, учитывая особенности конкретных баз данных. 

• Развивать сервисы и библиотеки платформы: писать новый код, покрывать его тестами, улучшать существующие компоненты. 

• Участвовать в code review, поддерживать качество кодовой базы и техническую документацию. 

• Настраивать мониторинг и алерты, разбирать инциденты и проблемы производительности сервисов. 

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на Go от 2–3 лет. 

• Опыт проектирования и разработки сервисов (API, интеграции, работа с очередями). 

• Понимание принципов работы PostgreSQL и уверенное знание SQL. 

• Опыт работы с Kubernetes. 

• Понимание устройства распределённых систем и базовых подходов к работе с большими объёмами данных. 

• Умение работать в команде: вести code review, обсуждать решения, взаимодействовать со смежными командами. 

Будет плюсом

• Опыт работы с аналитическими или OLAP-базами данных: Trino, Vertica, ClickHouse, Hadoop или Greenplum. 

• Опыт работы с Kafka, Prometheus и Grafana. 

• Опыт разработки инструментов для data quality, аудита данных или репликации. 

Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100.

Ищем Edge AI / ML Deployment инженера, который проведёт модель через весь путь от RnD-прототипа до prod-ready решения: оптимизация инференса, квантование и запуск на Edge-девайсах, масштабирование на кластерах.

• подготовка RnD-технологий к prod-ready решению;

• оптимизация моделей и кода инференса для масштабирования на кластерах;

• подготовка и запуск моделей на Edge-девайсах (Nvidia Jetson, Rockchip, Amlogic Khadas).

• опыт работы с Nvidia Jetson (Orin, Xavier, Nano);

• уверенный C++ (для инференса) + Python (для скриптов и подготовки);

• умение делать квантование моделей из PyTorch-весов (FP32, FP16, FP8, FP4), квантование (INT8, INT4), QAT и калибровка моделей;

• Linux, CMake, опыт кросс-компиляции под ARM.

Будет плюсом:

• опыт работы с NPU от Rockchip (RK3588, RK3568, RV1126) / Amlogic (A311D, C308X, Khadas);

• знание API Nvidia CUDA

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов

• большой спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

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

• программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Лаборатории Сбера занимаются исследованиями в области AI, кибербезопасности, нейронаук, блокчейна, робототехники и виртуальной реальности. Мы формируем тренды в сфере технологий и первыми выводим на рынок инновационные продукты. На базе результатов наших исследований создано более 60 новых продуктов, которые используются в бизнес-подразделениях Сбера и среди партнеров.

• Подбирать компоненты: антенны, АЦП, микроконтроллеры, FPGA/SoC

• формировать ТЗ для производителей и выстраивать с ними техническое взаимодействие

• запускать, настраивать, калибровать и проводить аппаратно-программную диагностику оборудования

• разрабатывать алгоритмы обработки сырых сигналов: фильтрацию, подавление помех, оценку дальности, скорости и направления

• реализовывать алгоритмы и проверять их точность на реальных данных

• интегрировать радар с бортовым вычислителем: настраивать интерфейсы, форматы данных и синхронизацию

• оптимизировать ПО по задержке, памяти и вычислительным ресурсам, участвовать в испытаниях.

• Практический опыт разработки и интеграции радиолокационных аппаратно-программных систем

• знание цифровой обработки сигналов и методов радиолокации: FFT, Doppler, FMCW, I/Q

• опыт запуска, калибровки и отладки электронных модулей, работы с измерительным оборудованием

• уверенное владение C/C++

• знание Python для анализа данных и прототипирования

• опыт разработки ПО на встраиваемых платформах и работы с аппаратными интерфейсами

• умение самостоятельно локализовать неисправности и доводить решение до устойчивой работы.

Будет плюсом:

• Опыт работы с БПЛА и бортовыми навигационными системами

• опыт объединения данных радара и IMU, одометрии или SLAM

• опыт разработки ПО для FPGA/SoC и участия в проектировании СВЧ-устройств

• опыт технической приемки оборудования от сторонних производителей

• навыки работы с генеративными AI-моделями

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

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Комфортный офис на Кутузовском пр.32

• офисный формат работы

• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)

• ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний

• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа

• дисконт-программы от компаний партнеров

• бесплатный фитнес на территории работодателя

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Команда «Мотивационный профиль» создает новый подход к работе с клиентом, который позволит перейти от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Мы извлекаем из данных психометрические характеристики — ценности, страхи, особенности характера и принятия решений — и используем их в продуктах банка и экосистемы.

Для построения мотивационного профиля мы используем анкеты, подробные интервью, поведенческие и транзакционные данные. Работаем с известными психометрическими методиками и подходами, разработанными исследовательской командой. Одна из ключевых задач — научиться надежно определять психометрические характеристики на ограниченных выборках, масштабировать их на широкую клиентскую базу и использовать в рекомендательных сценариях и моделировании клиентских реакций.

Моделирование психометрических признаков:

• подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы
• обучать модели для предсказания психометрических и поведенческих характеристик клиента
• оценивать модели как по стандартным ML-метрикам, так и по тому, насколько хорошо их результаты работают в прикладных сценариях — сегментации, персонализации и моделировании поведения клиента

Работа с текстовыми и поведенческими данными

• строить пайплайны обработки текста: чанкинг, построение эмбеддингов, кластеризация и извлечение признаков

• формировать датасеты для обучения, валидации и тестирования моделей

• искать цифровые признаки, которые могут помочь определить характеристики мотивационного профиля.

• опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 2–3 лет

• уверенное знание Python и стандартного DS/ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost

• опыт построения supervised ML-моделей для табличных данных

• опыт работы с текстовыми данными и NLP: embeddings, sentence-transformers, кластеризация, классификация текстов, семантический поиск

• понимание основных подходов к работе с LLM: prompting, few-shot, zero-shot, LLM-разметка и оценка качества LLM-ответов.

• 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

• 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.

Команда продукта «SmartSupport.UAI» работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и комфортных инструментов ИТ-поддержки.

Наши сервисы направлены на поддержку и решение проблем пользователей с оборудованием (ПК/ноутбук, мобильные устройства, принтера, ВАРМ и т.д),

а также решением проблем с программным обеспечением на этом оборудовании.

Сейчас мы активно внедряем AI-агентов в процессы онлайн и оффлайн поддержки, которые позволяют нативным и более быстрым образом решить проблему или вопрос клиента.

• сбор, анализ и систематизация бизнес-требований, генерация идей, предложение решений с учётом принятых ограничений

• согласование бизнес-требований с заказчиками и аналитиками от смежных команд

• прорабатывать сценарии взаимодействия пользователей с продуктом.

• выявлять боли и потребности пользователей

• формулировать требования по доработке продукта и интеграции с другими продуктами, участвовать в тестировании и приемке

• участвовать в проведении клиентских исследований, изучать и собирать информацию о процессе/продукте, готовить глубинную аналитику по продукту

• участвовать в формировании, расчете метрик и целевых показателей продукта и клиентских путей.

• высшее экономическое/техническое/математическое образование.

• опыт работы в должности бизнес-аналитика или технического писателя от 1 года

• опыт работы в agile-команде

• опыт описания бизнес-процессов: Visio, ARIS, Draw.io и др.

• опыт сбора бизнес, функциональных и нефункциональных требований к продукту

• опыт в проведении приемки реализованного функционала и организации тестирования

• навыки в создании наглядных и информативных отчетов/таблиц в Excel.

Будет дополнительным плюсом:

• знание различных нотаций описания процессов (UML, IDEF, BPMN и т. д.);

• опыт работы с Confluence, Jira

• продвинутый SQL

• 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

• 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 IT Bootcamp

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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Привет! Это команда разработки шины данных. 

Команда занимается построением системы по работе с Kafka внутри Ozon. Основной нашей задачей является организация максимально простого, безопасного и понятного взаимодействия наших конечных пользователей с Kafka и изоляция их от инфраструктурных деталей работы наших Kafka кластеров 

Так как Kafka внутри компании является основным способом для асинхронного взаимодействия сервисов, то все проекты команды проектируются устойчивыми к высоким нагрузкам, способных выдавать пропускную способность, измеряемую в Tib/sec 

Примеры наших проектов: 

• Создание инструментов для администрирования прозрачного переезда клиентов между кластерами 

• Разработка собственной "умной" прокси для работы клиентов с Kafka 

• Организация системы observability Kafka кластеров 

• Контроль за утилизацией ресурсов топиков 

Наш стек 

• Go, Kafka, Kubernetes, Prometheus, Grafana. 

Вы будете

• Разрабатывать и поддерживать высоконагруженные сервисы вокруг Kafka. 

• Проектировать архитектуру новых решений и искать способы развития существующей. 

• Развивать собственную прокси перед Kafka, которая выдерживает высокие нагрузки и упрощает работу разработчиков с Kafka. 

• Решать инфраструктурные задачи, связанные с оптимальностью и безопасностью использования ресурсов Kafka. 

 Нам важно

• Умение писать чистый, тестируемый и поддерживаемый код на Go. 

• Понимание принципов работы высоконагруженных и отказоустойчивых систем. 

• Понимание принципов работы Kafka и брокеров сообщений. 

• Опыт работы с Linux и Git. 

• Умение разбираться в задачах разработчиков при работе с инфраструктурой и находить удобные решения. 

Будет плюсом

• Опыт работы с системами мониторинга, логирования и трейсинга: Prometheus, Grafana. 

• Опыт эксплуатации Kafka. 

• Опыт работы с Docker/Kubernetes. 

SberOS — современная операционная система нового поколения

SberOS представляет собой уникальную разработку Сбербанка, созданную на основе открытого программного обеспечения Debian. Мы гордимся полной независимостью нашей системы от сторонних поставщиков и возможностью адаптировать её под любые потребности бизнеса.

Наш проект отличается высоким уровнем контроля качества и тщательной проработкой содержимого каждого компонента. Это позволяет нам создавать надежные и стабильные рабочие места для наших пользователей.

Задачи

• разработка и эксплуатация инструментов сборки и развертывания операционной системы
• диагностика и устранение нестандартных проблем и сбоев операционной системы
• самостоятельное выявление нештатного поведения ОС и отклонений в работе, анализ причин и подготовка рекомендаций по предотвращению повторных инцидентов
• взаимодействие со смежными командами по вопросам решения возникающих проблем
• анализ диагностических данных и участие в расследовании инцидентов.

Мы ждём от кандидата

• опыт работы в поддержке или администрировании Linux от 2х лет
• опыт работы с Linux, включая: общее понимание архитектуры системы, процессы и управление ими, работу файловых систем и моделей прав доступа, systemd и управление сервисами, работу с пакетными менеджерами и репозиториями, диагностику проблем с использованием стандартных системных утилит, понимание работы сетевых протоколов
• опыт разработки скриптов с использованием Bash и/или Python
• опыт работы с системой контроля версий git
• опыт работы со службами каталогов (MS AD): настройка Linux-клиентов для работы в доменной среде, диагностика проблем аутентификации и авторизации
• понимание принципов информационной безопасности в корпоративной среде (сертификаты, шифрование LUKS, TPM, secure boot)

Будет плюсом

• опыт работы с дистрибутивами на базе Debian

• опыт работы с Jira и Confluence (ведение задач, документации и базы знаний)

• опыт работы с AI инструментами.

• локация: Санкт-Петербург, ул. Уральская 1, литерВ

• возможен гибридный формат работы

• гибкий график начала рабочего дня

• уровень заработной платы определяем по итогам собеседования

• бесплатный спортзал

• ДМС с 1го дня работы работы

• бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников с возможностью подключить близких

• обучение и сертификацию за счет компании

• наставника на период адаптации и богатую корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию.

Команда SRE состоит из 5 человек и занимается сопровождением инфраструктуры АС "Финансовая доставка" (Департамент ИТ "Сеть продаж").

Основные функции АС:

- финансовая доставка и активности внешней дистрибуции для доставок сервисов, требующих очной идентификации

- регистрация заказов на доставку и распределение по курьерам

- осуществление кросс-продаж клиентам при проведении доставки.

Задачи:

• проведение приемо-сдаточные испытаний
• сопровождение инфраструктуры и соблюдение функциональных требований (мониторинг, логирование , нагрузка, аварийные учения)
• обеспечение работоспособности ПРОМ окружения: модернизация, поиск и устранение причин сбоя, on-call дежурства
• взаимодействие со смежными командами.

Мы ждём от кандидата:

• опыт сопровождения ПО/АС (будет преимуществом на уровне 2 линии поддержки)
• понимание принципов работы информационных систем
• знание и опыт администрирования серверов под управлением Linux
• опыт работы с Kubernetes/OpenShift
• опыт работы с СУБД PostgreSQL и др., знание SQL
• опыт работы с системами мониторинга и логирования: Grafana/Prometheus/FluentBit/ELK)
• знание ITSM и понимание Agile подходов.

Будет плюсом:

• опыт работы с Service Mesh
• разработка скриптов автоматизации (Bash/Python)
• работа в комфортном офисе по адресу Москва, улица Вавилова, 23с1
• навыки работы с генеративными искусственными моделями.

Мы предлагем:

• работа в комфортном офисе по адресу г. Екатеринбург, ул. Розы Люксембург, 56А
• 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.

Sber AI – команда Сбера, которая занимается R&D исследованиями в области применимости передовых AI / GenAI технологий для решения прикладных бизнес-задач, созданием готовых продуктов и сервисов для Сбера, крупнейших компаний страны, государства и населения.

• разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам;

• создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов для аналитических отчетов, презентаций, дайджестов и других материалов команды;

• дизайн аналитических отчетов и презентаций для топ-менеджмента и внешней аудитории;

• визуализация сложной аналитической информации: графики, диаграммы, матрицы, инфографика, схемы и карты трендов;

• разработка визуальных концепций для ключевых исследований и специальных аналитических проектов;

• совместная работа с аналитиками над структурой материалов: перевод сложных данных и выводов в понятную визуальную историю;

• контроль визуальной целостности и качества выпускаемых командой аналитических материалов;

• подготовка материалов к публикации и печати, взаимодействие с подрядчиками при необходимости;

• развитие подходов и инструментов дизайн-производства, в том числе с использованием AI-инструментов для дизайна и визуализации;

• поддержка и развитие созданной дизайн-системы по мере появления новых форматов аналитики.

• опыт работы дизайнером от 3 лет, желательно в консалтинге, технологических компаниях, исследовательских центрах, медиа или аналитических командах;

• сильное портфолио в области информационного дизайна, презентаций, аналитических отчетов и визуализации данных;

• умение превращать сложную информацию и большие объемы данных в простую, понятную и визуально убедительную коммуникацию;

• опыт разработки визуальных концепций, дизайн-систем, шаблонов и гайдлайнов;

• уверенное владение Figma и PowerPoint, желательно Adobe Illustrator / Photoshop / InDesign;

• сильные навыки работы с графиками, диаграммами, схемами и инфографикой;

• понимание принципов типографики, композиции, сеток и editorial-дизайна;

• способность самостоятельно работать с задачей от визуальной концепции до финального макета;

• внимание к деталям и высокий уровень визуальной культуры;

• умение работать в тесной связке с аналитиками и быстро погружаться в сложную технологическую тематику;

• опыт использования генеративного AI и современных AI-инструментов для дизайна будет преимуществом;

• английский язык на уровне, достаточном для работы с международными визуальными референсами и материалами.

Будет преимуществом

• опыт дизайна материалов для руководителей высшего уровня;

• опыт работы с технологической, AI- или исследовательской тематикой;

• опыт подготовки печатных аналитических отчетов и сборников;

• опыт разработки визуального языка бренда или отдельного направления внутри крупной компании.

• офисный формат работы

• работа в одной из наиболее перспективных и быстро развивающихся областей - искусственный интеллект

• комфортный современный офис (Кутузовский пр-т, 32)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• доступны образовательные программы от СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

Разработка интеллектуальных ассистентов и чат-ботов для автоматизации процессов подбора персонала и карьерного развития сотрудников.

• развитие текущих LLM-агентов и решений на их основе

• проектирование и разработка новых LLM-агентов и интеллектуальных ассистентов

• работа с RAG-системами и векторными базами данных

• оценка и повышение качества ML-моделей

• участие в создании чат-ботов для автоматизации HR-процессов

• опыт работы с LLM и фреймворками для разработки агентов (LangChain, LangGraph и др.)

• уверенные знания Python и SQL

• опыт работы с NLP-задачами

• опыт создания чат-ботов и интеллектуальных ассистентов

• понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• опыт работы с векторными базами данных

• навыки оценки качества ML-моделей

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

• 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 (для Junior позиций)

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

• льготная ипотека для каждого сотрудника

• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• корпоративная пенсионная программа

• отсутствие строгого дресс-кода.

«Деловые Линии» - один из ведущих транспортно-логистических операторов России. С 2001 года мы доставляем грузы по всей России, объединяя людей и бизнес.

Мы находимся в поисках бизнес-аналитика, который сочетает классический анализ требований с компетенциями в ИТ-инфраструктуре и информационной безопасности.

ВАШИ ЗАДАЧИ:

• Формирование/участие в формировании требований к инфраструктурным изменениям с учетом их достаточности, избыточности и эффективности
• Анализ бизнес-процессов на предмет соответствия целевому состоянию при проведении изменений, в том числе анализ бизнес-процессов, которые необходимы и после проведения изменений
• Учет требований информационной безопасности при формировании требований и поиск компромиссов для эффективного достижения целей изменений
• Быть мостом между ИТ и бизнесом (обосновывать ценность инициатив инфраструктурных изменений для бизнеса и наоборот)
• Формирование артефактов (результатов анализа) в соответствии со стандартами Компании

Место работы: комфортный БЦ класса А, Московский пр. 98, ст.м. Московские ворота
График работы: 5/2, гибкое начало рабочего дня (с 8:30 до 10:30), гибридный формат работы

ЧТО ВАЖНО ДЛЯ УСПЕХА:

• Понимание основ ИТ-инфраструктуры (серверы, ОС, хранилища, сервисы, Active Directory, СУБД) для уверенной оценки охвата и последствий изменений

• Базовые знания информационной безопасности (управление доступом, типовые требования к защите, принципы работы антивирусных систем) и умение учитывать их в требованиях, находя баланс между безопасностью и эффективностью

• Системное мышление, позволяющее видеть зависимости, смежные системы и бизнес-процессы до и после изменений, а не только «свою» задачу

• Опыт работы с техническими командами без формальных рычагов: умение договориться, донести позицию и довести до результата

• Способность находить «общий язык» с инженерами, специалистами ИБ, техподдержкой и бизнесом, выступая мостом между ИТ и бизнесом

• Готовность быстро разбираться в новой информации и информационных системах и сразу работать с ними

• Будет преимуществом: понимание сетей и файрволлов (NAT, ACL, маршрутизация), знание ITSM/ITIL, опыт работы с конкретными системами мониторинга и управления конфигурациями.

НАШИ ПРЕИМУЩЕСТВА:

• Стабильность и масштаб – работа в федеральном лидере логистики с 25-летней историей. Прозрачная система оплаты.
• Экспертность – внутреннее обучение и комфортная адаптация, реальный карьерный рост в команде профессионалов, которые задают стандарты отрасли
• Команда – атмосфера поддержки и коллеги, с которыми хочется идти к общим целям и праздновать победы
• Комфорт – гибкое начало и окончание рабочего дня, формат на выбор гибрид/офис, современное рабочее пространство
• Дополнительно – партнерские программы и приятные бонусы – от скидок на перевозку до призов за участие в корпоративных конкурсах