Tech Lead C# / .NET

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.

Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.

Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.

Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.

Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.

Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!

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

• руководство командой DS (продуктовый и исследовательский треки) плюс собственная инженерная работа — от архитектуры ML/AI-решений до инструментов для fine-tuning LLM

• управление командой DS: постановка и декомпозиция задач, приоритизация, контроль качества

• менторство, код-ревью, стандарты разработки и исследований; участие в найме

• архитектура ML/AI-решений, обоснование выбора методов и моделей

• разработка инструментов fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA): подготовка датасетов, пайплайны обучения, оценка качества

• разработка и валидация ML-моделей, feature engineering, вывод в production

• исследовательские гипотезы, дизайн экспериментов, статистическая оценка, прототипы новых подходов

• предложения по решению бизнес-задач аналитическими методами, консультирование заказчика, презентация результатов.

• одинаково уверенная работа как исследователь/моделист и как инженер, доводящий AI-решения до работающего продукта

• алгоритмы и структуры данных на уровне понимания внутреннего устройства, а не вызова библиотек: базовые (сортировки, поиск, деревья, графы, динамическое программирование, оценка сложности), классический ML (линейные модели, градиентный бустинг, SVM, кластеризация), DL (обратное распространение, оптимизаторы SGD/Adam, механизмы внимания, трансформеры), LLM-инженерия (токенизация BPE, LoRA/QLoRA, ANN-поиск)

• умение разобрать алгоритм по статье и реализовать в коде

• готовность самостоятельно разрабатывать скиллы и тулы для LoRA/QLoRA-адаптации LLM

• Data Scientist / ML-инженер — от 4–5 лет

• техническое лидерство или менторство — от 1–2 лет

• вывод моделей в production и их сопровождение; исследовательская работа

• Python (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch), SQL/PostgreSQL

• классический ML, валидация моделей, статистика, математическое моделирование

• NLP/LLM: трансформеры, Hugging Face Transformers, LLM API, LangChain; промпт-инжиниринг, RAG

• практический опыт обучения нейронных сетей: трансформеры + минимум 2–3 типа архитектур (CNN, RNN/LSTM, VAE, RL-агенты)

• MLOps: ML-пайплайны, Docker, FastAPI, Git, воспроизводимость экспериментов

• готовность проводить код-ревью и давать развивающую обратную связь

• способность понятно объяснять технические решения нетехнической аудитории

• постановка задач команде, оценка трудоёмкости; готовность развивать управленческие навыки в процессе.

Будет плюсом:

• XAI, большие данные (PySpark, Hive, HDFS), банковская / финансовая сфера

• опыт построения модели, давшей измеримый бизнес-эффект (метрики, выручка, экономия ресурсов)

• участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных.

• гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• 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 разработки AI-сервисов строит AI-ассистентов для B2C в Т-Банке. Мы создаем продукты с фокусом на качество, которые решают задачи пользователей: от LLM-агентов до разных модальностей. Пользователи продуктов — клиенты Т-Банка и сотрудники компании.

Наши цели:

1. Сохранять надежное качество на продакшене.

2. Быстро разрабатывать новые продукты и поддерживать существующие.

3. Искать и внедрять лучшие решения в технологиях, которые постоянно меняются.

Ищем IT Team Lead, который будет работать в сильной команде с бэкенд- и фронтенд-разработчиками, NLP, дата-аналитиками и QA-инженерами. Вам предстоит выстроить процессы в команде и задать темп.

• Управлять кросс-функциональной командой из аналитиков, разработчиков и QA-инженеров
• Участвовать в найме сотрудников
• Определять стек разработки для новых сервисов
• Обсуждать требования и участвовать в планировании развития продукта
• Проектировать архитектуру решений
• Прорабатывать архитектуру со смежными подразделениями

• У вас есть опыт работы в роли тимлида команды разработки или кросс-функциональной команды от 2 лет
• Программируете на Python от 4 лет
• Применяете и используете LLM в кодинге
• Участвовали в пет-проектах, экспериментах или коммерческих проектах с LLM-тематикой
• Умеете строить тандем с продакт-менеджерами и двигаться быстро
• Не боитесь темпа стартапа внутри большой компании

• Работу в офисе или гибридный формат — по договоренности с руководителем
• 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
• 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

Zvenum.Sell — система управления заказами (OMS) для интернет-продавцов. В ней каталог, цены поставщиков, заказы, оплаты, склады, доставка, документы и витрина магазина. Ищем техлида: вы отвечаете за архитектуру, команду и прод, а самые сложные части пишете сами.

О продукте

Система уже работает в проде. У каждого продавца свой экземпляр со своей базой. Всё, чем продавцы отличаются друг от друга, задают настройки, драйверы и модули, а код у всех один.

Что уже сделано:

• модульный монолит: больше 30 компонентов, границы между ними проверяет CI;

• больше десяти интеграций: перевозчики и склады 3PL (Деловые Линии, ПЭК), ЮKassa, «Моё дело», Авито, Яндекс Метрика, телефония;

• API с вебхуками для внешних систем;

• первые модули: блоки витрины со своими данными и настройками;

• больше 1000 тестов, статический анализ, проверка миграций на трёх СУБД;

• решения записаны в ADR, для ИИ-агентов в репозитории есть правила и навыки.

Задачи

• Отвечать за архитектуру: границы компонентов, данные, интеграции, производительность. Решения записывать в ADR.

• Превращать код магазина в продукт для многих продавцов: настройки вместо правок кода, модули, API.

• Вести команду: ставить и декомпозировать задачи, расставлять приоритеты, держать сроки, проводить 1:1, нанимать и растить разработчиков.

• Ревьюить MR и держать планку качества: тесты, статический анализ, проверки границ в CI.

• Отвечать за прод: выкладки, мониторинг в Sentry, инциденты, откаты и разборы.

• Переводить запросы продавцов в технические решения и называть их цену и риски.

• Выстраивать работу команды с ИИ-агентами: правила проекта, навыки и проверки, которые ловят ошибки агентов.

• Писать код там, где ошибка стоит дороже всего: оформление заказа, оплаты, остатки, интеграции.

Стек

• Бэкенд: PHP 8.4, Laravel 13, Octane на RoadRunner, MariaDB, Redis, Horizon, Meilisearch, Reverb, Gotenberg.

• Панель: Filament 5, Livewire 4.

• Витрина: Inertia 3, React 19, TypeScript, серверная отрисовка (SSR), Storybook, Playwright.

• Качество и инфраструктура: PHPUnit, PHPStan (Larastan), deptrac, Rector, OpenAPI, Sentry, Docker, GitLab CI.

Требования

• Коммерческий опыт на PHP от 5 лет, на Laravel от 3 лет. Последние два года работаете на актуальных версиях.

• Руководили командой от трёх разработчиков не меньше года: ставили задачи, ревьюили код, отвечали за сроки и результат.

• Ваш код работал в проде с деньгами и нагрузкой: заказы, платежи, остатки. Разбирали инциденты и доводили разбор до изменений.

• Проектировали интеграции с внешними API: очереди, повторы, идемпотентность, вебхуки, работа при недоступном партнёре.

• Знаете MySQL или MariaDB глубже ORM: планы запросов, индексы, транзакции, блокировки.

• Строили проверки качества: тесты, статический анализ и CI, которые не пропускают слабый MR.

• Понимаете безопасность веб-приложений: права на сервере, инъекции, XSS, CSRF, секреты.

• Читаете React и TypeScript на уровне ревью: SSR, производительность, контракт с API.

• Каждый день работаете с ИИ-агентами (Claude Code, Codex, Cursor): ставите задачу, проверяете результат и отвечаете за него как за свой код.

Будет плюсом

• опыт в SaaS или продукте для многих клиентов;

• OMS, WMS, интеграции с маркетплейсами и перевозчиками;

• Filament, Livewire, Inertia;

• Octane, RoadRunner или Swoole: долгоживущие процессы и утечки состояния между запросами;

• модульный монолит с автоматической проверкой границ;

• Meilisearch или Elasticsearch;

• настройка ИИ-агентов под проект: правила, навыки, хуки, MCP.

Вам не подойдёт, если

• вы давно не пишете код и хотите только управлять;

• тесты, статический анализ и ревью для вас тормозят разработку;

• вы не готовы отвечать за прод: выкладку, инцидент, откат;

• на любую проблему вы предлагаете микросервисы, Kafka или переписывание с нуля;

• вы не пользуетесь ИИ-ассистентами или принимаете их код не читая.

Условия

• офис/гибрид/удаленно, полная занятость;

• официальное трудоустройство;

• конкурентная зарплата и премии по результатам;

• испытательный срок 3 месяца;

• влияние на архитектуру и развитие продукта.

Как нанимаем

1. Отклик с заданием ниже.

2. Предварительное интервью, 30 минут.

3. Техническое интервью, 90 минут: разбор вашего отклика, вопросы, ревью кода, задача на PHP, проектирование интеграции.

4. Оффер.

Как откликнуться

В отклике пришлите:

1. Сопроводительное письмо, которое начинается со слова «Вебхук».

2. Разбор кода ниже: три ошибки, из-за которых продавец потеряет деньги или товар, и как вы исправите каждую.

3. Ссылку на код, который вы написали сами: репозиторий на GitHub, GitLab или ваш merge request. Если весь ваш код закрыт NDA, вместо ссылки опишите в 3–5 предложениях архитектурное решение, которое вы приняли сами, и чем за него пришлось заплатить.

final class PaymentWebhookController
{
public function __invoke(Request $request): Response
{
$order = Order::find($request->input('object.metadata.order_id'));
DB::transaction(function () use ($order, $request) {
$order->update([
'status' => 'paid',
'paid_amount' => (float) $request->input('object.amount.value'),
]);
Warehouse::ship($order); // HTTP-запрос к API склада
event(new OrderPaid($order)); // письмо покупателю
});
return response()->noContent();
}
}

ИИ использовать можно, но на техническом интервью разберём ваш отклик подробно и без него.