Вакансии

строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна. заниматься полным циклом DS/ML задач.

Зарплата не указана

собирать, анализировать и документировать требования от внутренних и внешних заказчиков в Confluence. описывать методы для интеграций, разрабатывать функциональные спецификации и API-контракты совместно с ML- и backend-командами.

Зарплата не указана

помогать команде переводить интерфейсы зарплатного проекта на новую дизайн-платформу Triplex Next. исправлять несложные дефекты (баги) и покрывать их тестами.

Зарплата не указана

разработка и откладка торговых стратегий: портфельное управление, арбитраж, маркет-мейкинг, аукционы, хэджирование на множестве инструментов от акций и бондов до REPO и опционо. разработка движка: внутренний и внешний мессенджинг, генераторы\оптимизаторы кода, конвейер Quaity Gates, система управления конфигурациями и потоками.

Зарплата не указана

-участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур). -проектирование и развитие REST API для внешних интеграций.

Зарплата не указана

Задачи: — участвовать в разработке и реализации маркетинговой стратегии по продуктам — проводить исследования рынка: анализировать тренды, бенчмарки, целевую аудиторию и конкурентную среду для определения позиционирования и ключевых преимуществ продукта — планировать и обеспечивать вывод на рынок новых продуктов и функций, включая разработку ценностного предложения и коммуникационной стратегии — организовывать и управлять кросс-функциональными проектами по запуску продуктов и кампаний совместно с командами продукта, разработки, аналитики, медиа и креатива — анализировать ключевые метрики для оценки эффективности активностей и оптимизации бюджета — участвовать в разработке креативных идей, взаимодействовать с агентствами для создания материалов, медиастратегий, спецпроектов, координировать реализацию комплексных маркетинговых кампаний (360°), управлять процессом и контролировать исполнение — анализировать воронки и точки роста продукта — генерировать и внедрять гипотезы для их оптимизации. Требования: — высшее образование (маркетинг будет преимуществом) — опыт работы в продуктовом и/или коммуникационном маркетинге от 4 лет — опыт работы в премиум сегменте/с ЦА премиум сегмента — наличие подтвержденных кейсов по успешному выводу продукта на рынок или запуску комплексных маркетинговых кампаний (360°) — системное и продуктовое мышление: глубокое понимание взаимосвязей между бизнес-метриками, этапами воронки и пользовательским опытом — навыки управления проектами и коммуникации: умение расставлять приоритеты, синхронизировать работу разных команд и доводить задачи до результата — способность работать в условиях неопределенности, самостоятельно структурировать задачи и эффективно управлять многозадачностью — опыт работы с AI инструментами — опыт работы с люкс брендами или аудиторией с высокими капиталами желателен. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — 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.

Зарплата не указана

Задачи: — писать аналитику для бэкенд-систем: проработка интеграций, API-контрактов, логики обработки данных, описание взаимодействий сервисов; — учитывать влияние бэкенд-решений на фронтовые сценарии, обеспечивая бесшовные стыковки и удовлетворяя потребности клиентской части. Требования: — опыт работы системным аналитиком от 2-х лет, предпочтительно в бэкенд-разработке или интеграционных проектах; — уверенное владение инструментами: REST API, JSON, очередями сообщений, базами данных SQL; — способность подробно описать сложнейшие процессы: от верхних уровней до деталей реализации, включая обработку ошибок и исключений; — умение протоколировать встречи, записывая важные договоренности, требования и принятые решения; — внимательность к мелочам и ответственность, проверка документации, устранение неоднозначностей и контроль нюансов; — опыт работы с Jira и Confluence: ведение документации, создание и контроль выполнения задач, хранение отчетов и требований; — понимание, как данные доходят до интерфейсов пользователей и какие ответы должны возвращаться от бэкенда; — знакомство с основными архитектурными подходами: микросервисы, синхронное и асинхронное взаимодействие; — умение находить общий язык с разработчиками, тестировщиками и владельцами продукта; — опыт участия в крупных высоконагруженных или распределённых системах; — опыт работы в проектах с высоким уровнем культуры документирования. Будет плюсом: — понимание современных подходов DevOps и CI/CD. Условия: — гибридный формат работы (офис на станции метро Кутузовская); — годовая премия; — корпоративный спортзал и зону отдыха; — возможность выбора среди более чем 400 образовательных курсов СберУниверситета для повышения квалификации и карьеры; — участие в регулярных профессиональных мероприятиях и наличие активного сообщества специалистов DS-направления; — расширенная медицинская страховка, льготное страхование для членов семьи и корпоративная пенсия; — снижённая ставка по ипотеке на треть от текущей ключевой ставки Центробанка России; — общая подписка СберПрайм, которую можно использовать втроём вместе с близкими людьми; — бонусы за рекомендации коллег присоединиться к команде.

до 260 000 ₽

глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке.

Зарплата не указана

разработка классических LLM агентов. разработка tools для агентов, а также skills-инструкций для LLM.

Зарплата не указана

Мы занимаемся развитием и поддержкой системы класса BPM, автоматизирующей задачи Юридического департамента. В системе реализованы как правовые (автоматизированная оценка заемщика, правовые заключения и др.), так и судебные бизнес-процессы юридической службы. Для реализации этих процессов широко используются технологии искусственного интеллекта (AI), OCR компоненты. Мы используем самые современные технологии: Jenkins, Ansible, Groovy Git (BitBucket), SonaQube, Nexus Maven, Gradle, NPM Docker, оркестраторы Kubernetes/OpenShift Istio PostgreSQL Linux SberOS, Ubuntu based. Задачи: — автоматизировать процессы сборки, деплоя и конфигурирования приложений с помощью Jenkins, Helm, Kustomize и ArgoCD — поддерживать релизные процессы, DevSecOps — подготавливать, настраивать и эксплуатировать тестовые стенды — настраивать мониторинг работы серверов — решать нетривиальные задачи по настройке процессов CI/CD — работать вместе с разработчиками, ML-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов — консультировать, обучать коллег. Требования: — опыт в роли devops инженера от 5 лет — знание SQL на уровне написания простых запросов — опыт построения CI/CD на техстэке Groovy, Helm, Python, Bash — опыт использования и понимание работы систем контроля версий Git — опыт работы с СУБД Postgresql — опыт настройки веб-сервера Nginx — опыт контейнеризации: Docker и/или Podman (Containerfile/Dockerfile, volumes, networking, registry). Будет плюсом: — опыт работы с Kubernates/Openshift — опыт работы с Ansible — опыт работы и настройки ALG (NGINX, IBM DataPower, SOWA.) Условия: — гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) — годовой бонус и ежегодный пересмотр — расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи — корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях — офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом — льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Зарплата не указана

Задачи: — работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей — разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний — проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов) — выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке — обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день. Требования: — опыт работы Data Scientist от 2х лет — техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) — понимание теории вероятностей и статистики — уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать) — владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.) — плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — 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.

Зарплата не указана

Обязанности Управление на основе данных · Проектирование и развитие дашбордов ClickStream: метрики платформы, воронки использования, выявление барьеров и точек роста. · Анализ метричности выпускаемых инкрементов и фактического использования функциональности после релиза. · Подготовка аналитики и продуктовых инсайтов для принятия решений CPO. · Формирование и проверка продуктовых гипотез на основе данных. · Постановка задач аналитикам и исследователям, контроль получения результата. Требования · Проработка CJM ключевых пользовательских сценариев платформы, выявление проблем и точек улучшения. · Совместная с дизайнерами проработка макетов и пользовательских сценариев. · Подготовка UX/UI-решений к рассмотрению и принятию решения CPO / продуктовому совету. Контроль реализации согласованных улучшений пользовательского опыта. Условия комфортный современный офис рядом с м. Тульская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Зарплата не указана

Задачи: — проектировать архитектуру микросервисных систем и интеграций — разрабатывать высоконагруженные сервисы на Python — проектировать и разрабатывать API (REST, gRPC) — работать с асинхронными и event-driven подходами (Kafka) — обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и наблюдаемость сервисов — оптимизировать производительность и работать с узкими местами — участвовать в code review и развитии инженерных практик команды. Требования: — опыт коммерческой разработки на Python от 4-х лет — опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры — навык разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем — уверенное знание PostgreSQL/ Redis (индексы, транзакции, оптимизация) — опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений, а также разработки асинхронных приложений — понимание CI/CD процессов и практик — опыт работы с Kubernetes/ OpenShift. Будет плюсом: — опыт промышленной разработки на Go — опыт работы с observability (метрики, логи, трейсы) — знание инфраструктурных решений (виртуализация, storage, сети) — опыт работы с security-протоколами (TLS, mTLS) — понимание принципов работы LLM и AI-ассистентов — понимание работы с контекстом, prompt design, MCP — опыт использования AI-инструментов в разработке. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кожуховская по адресу: 2-й Южнопортовый проезд,12А, к1 — формат работы офис на время адаптации, далее гибрид — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи — 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.

Зарплата не указана

Организация и управления тиражами/пилотами новых фичей продукта и изменениями в методологии процесса детального проектирования архитектуры АС. Консультирование пользователей по процессу проектирования детальной архитекторы АС в системе МЕТА и методологии проектирования.

Зарплата не указана

разрабатывать и согласовывать требования, создавать артефакты для разработки. проектирование архитектуры и интеграционного взаимодейтсвия.

Зарплата не указана

разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM. адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO).

Зарплата не указана

разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев. исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее.

Зарплата не указана

работать с таргетами, полученными из анкет и интервью с помощью экспертной и LLM-разметки. подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы.

Зарплата не указана