Задачи:
— участие в разработке продуктов команды
— разработка административных WEB интерфейсов
— разработка дизайна WEB компонентов
— тестирование и оптимизация кода.
Требования:
— JavaScript (ES6+): понимание основ языка, работы с массивами/объектами, асинхронный JS и Сеть: четкое понимание Event Loop, работы с Promises, Async/Await
— понимание HTTP-протокола и REST API, WebSockets
— HTML5 / CSS3: качественная, семантичная и адаптивная верстка
— понимание UX/UI и принципов дизайна: базовое понимание юзабилити, композиции, типографики и построения удобных пользовательских путей
— уверенное владение инструментами: Git (базовые команды, ветвление) и пакетные менеджеры (npm/yarn)
— опыт работы с AI-инструментами
Будет плюсом:
— опыт работы с Vue.js (Vue 3): знакомство с Composition API, реактивностью и экосистемой (Pinia, Vue Router)
— опыт работы с другими фреймворками: базовые знания React, Angular или Svelte (важен навык мышления компонентами)
— знание Vite, опыт настройки сборки проекта
— TypeScript, базовые знания.
Условия:
— офис: Южный порт, м.Кожуховская / МЦК Дубровка со всеми удобствами: столовая, кафе, кухни с холодильниками и кофемашинами
— бесплатный спортзал и бассейн
— достойная заработная плата (оклад + премия)
— гибридный режим работы
— ДМС с первого дня работы
— бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников, с возможностью подключить близких
— бонус за реферальную программу
— возможность обучения и сертификации за счет компании
— льготное кредитование в Сбербанке и дисконт-программы от компаний партнеров.
анализ, подготовка описаний процессов продукта, обеспечение условий для успешного согласования процесса. коммуникации и согласование решений с заказчиками, смежными АС, дирекциями по вопросам относящимся к продукту.
ручное и автоматизированное тестирование полного цикла вызова по цепочке «Клиент (iOS/Android/Web) — Бэкенд API (REST/gRPC) — Медиасервер». тестирование логики маршрутизации звонков.
Задачи:
— сбор, анализ и формализация бизнес- и технических требований к VoIP-продуктам
— проработка и согласование решений с архитекторами, разработчиками, QA и продуктовыми менеджерами
— подготовка и ведение технической и пользовательской документаций (ТЗ, описание интеграций, API)
— проектирование и описание интеграций между системами, участие в проектировании архитектуры сервисов
— контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки
— участие в приемо-сдаточных испытаниях продукта.
Требования:
— опыт работы системным/бизнес-аналитиком в IT от 2 лет
— понимание принципов работы VoIP, протоколов (SIP, RTP, WebRTC), телефонии
— опыт работы с REST API, JSON, XML
— опыт работы с UML (диаграммы последовательностей, классов и др.)
— понимание принципов микросервисной и монолитной архитектуры, синхронного и асинхронного взаимодействия
— навыки декомпозиции требований, управления приоритетами
— опыт написания технической и пользовательской документаций
— высокий уровень коммуникативных навыков, умение работать в команде
Будет плюсом:
— опыт работы с Python, NumPy, Pandas
— понимание основ AI, LLM, ML, опыт работы с AI моделями, агентами.
Условия:
— локация: Москва, м.Кожуховская (БЦ "Южный порт")
— конкурентная заработная плата: оклад + годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты
— график работы – 4 дня офис / 1 удалённо
— масштабные и интересные задачи в Agile-команде
— социальный пакет: ДМС, страхование, льготное кредитование
— бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия, бассейн
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников с возможностью подключить близких
— профессиональный и позитивный коллектив.
Задачи:
— Совместно с Product Owner отвечать за результат, участвовать в оценке задач, контролировать качество и сроки выполняемых доработок
— Развивать продукты и инфраструктуру на платформе .NET Core, в том числе в облачной среде, как Senior-разработчик (до 50% времени): код-ревью, сложные участки, прототипы архитектурных решений
— Автоматизировать процессы развертывания и мониторинга в облаке: OpenShift, Istio, Kafka
— Актуализировать solution-архитектуру проекта: декомпозиция модулей, устранение устаревшего кода, повышение отказоустойчивости
— Формировать стратегию технологического развития системы
— Взаимодействовать с другими ролями (тестировщики, аналитики, архитекторы и менеджеры) внутри и вне команды
— Развивать технические навыки членов команды, собеседовать и менторить новичков
Требования:
— Опыт в роли Team Lead от 3х лет в промышленной разработке на C# / .NET
— Навыки управления delivery-процессом: планирование, приоритизация, контроль исполнения
— Знание, как строить microservices, как делать оркестровку сервисов в облачных средах
— Опыт рефакторинга и стабилизации сложных систем
— Опыт автоматизации инфраструктуры, чтобы всё летало в облаках (K8s)
— Желание углубиться в финансовую математику
Задачи:
— трансляция бизнес-потребностей в технические требования к функционалу и логике AI-агентов
— проектирование интеграций: описание взаимодействия агентов с внешними API (входы/выходы, форматы данных, обработка ошибок, таймауты, retry-логика)
— проектирование меж-агентского взаимодействия: оркестрация агентов, передача контекста, приоритизация запросов и сценарии эскалации
— сопровождение до ПРОМ: совместно с промпт-разработчиками доводите требования до готовых промтов, контролируете соответствие промтов исходным бизнес-требованиям и передача системных требований в команду сопровождения
— взаимодействие с заказчиками, менеджментом и командой разработки, обеспечение прозрачности процесса
— исследование рынка и проверка гипотез: быстрая оценка применимости AI-решений под задачу, сравнение подходов (LLM, RAG, инструменты, мультиагентность), подготовка обоснованных рекомендаций
Требования:
— уверенный технический бэкграунд: понимание архитектуры веб-систем, REST API, gRPC, форматов данных (JSON, OpenAPI/Swagger, Protobuf), интеграционных паттернов (sync/async, webhooks, очереди)
— понимание AI-концепций на уровне теории либо применения: как работают LLM, промпт-инжиниринг, ограничения и «галлюцинации»; RAG (retrieval-augmented generation), векторные БД; архитектура AI-агентов: инструменты (tools/function calling), оркестрация, мультиагентные сценарии; знакомство с LangGraph/LangChain или аналогичными фреймворками
— понимание, что такое harness (core-платформа для GenAI-агентов) и его составляющих
— умение проектировать логику агентов: сценарии, состояния, ветвления, обработка ошибок, fallback-сценарии
— навыки декомпозиции задач и написания точных, проверяемых технических требований (User Story + критерии приёмки, или спецификации)
— опыт взаимодействия с бизнесом и перевода требований в технические спецификации
— опыт работы с PostgreSQL/SQL (чтение схем, описание маппинга данных)
— умение быстро проверять гипотезы: исследовать рынок AI-решений, оценивать применимость технологии под задачу
Будет плюсом:
— понимание Java/React-стека на уровне общения с командой (что реально, а что нет в существующей архитектуре)
— опыт в продуктовых командах, где аналитик сопровождает фичу от идеи до релиза
— опыт написания технических заданий для промпт-разработчиков
— базовые навыки прототипирования (Python/псевдокод/конфигурация) для быстрой проверки гипотез
Условия:
— комфортный современный офис
— 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.
- Развивать и поддерживать высоконагруженный сервис с плагинной/микросервисной архитектурой. - Проектировать публичные API сервиса и механизмы интеграции сторонних сервисов.
разработка, поддержка и оптимизация CI/CD конвейера для ускорения и повышения надежности процессов разработки и поставки ПО. создание и поддержка инфраструктурного кода: написание и модернизация Helm-чартов, работа с Kustomize.
создавать и корректировать процессы автоматического разворачивания стендов. создавать и корректировать процессы установки релизов для автоматизированных систем.
оценивать трудоёмкость написания тестовых сценариев и тестирования. анализировать требования, декомпозировать задачи бэклога и прорабатывать тест-кейсы.
В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.
Задачи:
— проектирование, реализация и оптимизация масштабируемых CI/CD-систем для нескольких команд разработчиков
— автоматизация процессов разработки и управления инфраструктурой с использованием Python
— применение подходов Infrastructure-as-Code, поддержка стандарта и контроль качества инфраструктурного кода
— развитие облачных решений и управление контейнерами с Kubernetes, Helm и операторами
— анализ корневых причин сбоев (RCA), обеспечение высокой доступности и надежности систем
— наставничество коллег и передача экспертизы внутри команды
Требования:
— опыт работы DevOps-инженером или в смежных областях свыше 6 лет
— глубокие знания Python и владение принципами ООП
— продвинутые навыки настройки и эксплуатации CI/CD-конвейеров (GitLab CI, и др.)
— свободная работа с операционными системами семейства Linux (Ubuntu, CentOS) и Bash-скриптами
— уверенное использование практик Infrastructure as Code (Terraform, Ansible)
— опыт работы с облачной инфраструктурой и оркестрацией контейнеров
— практический опыт решения инженерных задач с LLM-агентами, настройка harness, написание собственных скиллов
Дополнительные преимущества:
— владение системами мониторинга и аналитики (Prometheus, Grafana, ELK Stack)
— способность разрабатывать архитектуру программного обеспечения
— опыт внедрения LLM-агентов и RAG в процессы разработки продукта, контроль качества и CI
— высокий уровень владения английским языком (Upper Intermediate+)
Условия:
— комфортный современный офис в Москве - м. Кутузовская, либо Нижний Новгород - Тургенева 30.
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
— 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
— корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— разработка и внедрение сквозных AI-автоматизаций под задачи закупок: от ИИ-ассистентов до генераторов документов на базе LLM
— быстрое прототипирование решений (no-code/low-code, API, n8n) для проверки гипотез на реальных данных с доведением до состояния «можно показать заказчику»
— обработка закупочной документации спецификой 44-ФЗ / 223-ФЗ с помощью нейросетей: ТЗ, договоры, коммерческие предложения, реестры
— написание промптов, шаблонов и инструкций, обеспечивающих стабильный результат при работе с неструктурированными данными (сканы, дубли)
— самостоятельная аналитика данных закупок (спенд-анализ, цены, сроки) и перевод бизнес-требований в технические постановки задач
— развёртывание работающих прототипов во внутренней инфраструктуре или контейнерах (Docker, VPS), базовая работа с логами и окружениями
— контроль качества моделей: сбор тестовых выборок, расчёт доли корректных ответов, закладывание архитектуры с учётом ошибок LLM (human-in-the-loop)
— формализация требований, защита решений перед бизнесом и передача подтверждённых прототипов команде разработки для вывода в продуктив.
Требования:
— практический опыт создания работающих AI-решений (не просто использование чатов), уверенное владение промпт-инжинирингом и интеграциями по API
— опыт в закупках, тендерах или снабжении от 2 лет. Глубокое понимание процессов end-to-end (от потребности до приёмки) и специфики ЭТП
— навык быстрой сборки автоматизаций через no-code/low-code платформы без привязанности к первому варианту решения
— умение работать с «грязными» данными, выгрузками из разных систем, Excel / Google Sheets; базовый SQL для самопроверки гипотез
— способность отличить работающий прототип от сырого демо: знание границ применимости LLM и того, что нельзя выпускать в эксплуатацию
— базовые навыки эксплуатации: запуск сервисов в Docker/VPS, работа с секретами, чтение логов (промышленная разработка и архитектура не требуются)
— системное мышление для самостоятельного поиска точек реального эффекта от внедрения AI и отсечения нерелевантных задач
— сильное техписательство: умение упаковывать сложные решения в понятную бизнесу документацию, схемы и презентации
— ориентация на измеримый результат: способность посчитать эффект автоматизации в часах, деньгах или доле сокращённых ошибок.
Условия:
— комфортный современный офис в Москве
— график работы – офис
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
