Вакансии

Задачи: — участие в планировании спринтов и продуктовых бэклогов, декомпозиции и формировании требований к доработкам — проработка архитектурных решений — исследование бизнес-процессов и клиентских путей, подлежащих автоматизации — взаимодействие с заказчиком с целью сбора информации, уточнение бизнес-требований — сбор, анализ, проработка и согласование системных требований к АС и интеграциям со смежными системами — декомпозиция бизнес-требований — документирование API с помощью Swagger/OpenAPI — подготовка технической документации для описания функционала системы и интеграционных интерфейсов — экспертная поддержка тестирования (в т.ч. при подготовке тест-кейсов), приёмки, внедрения и сопровождения систем. Требования: — опыт работы системным аналитиком от 5 лет — опыт проектирования и анализа автоматизированных систем — знание методологий анализа и моделирования бизнес-процессов, опыт применения нотаций BPMN, UML (sequence-диаграммы) — понимание принципов ООП и умение применять их при анализе предметной области с использованием ERD-диаграмм для проектирования структуры данных, знание основ БД — навык декомпозиции задач и работы с сущностями пользовательских историй (User Story) и вариантов использования (Use Cases) — опыт проектирования интеграционных взаимодействий с нуля (REST API) — опыт работы в рамках Agile/Scrum — опыт работы с системами управления задачами и базой знаний (Jira, Confluence) — системное мышление, аналитический подход к решению задач, умение структурировать информацию и описывать сложные вещи простым и понятным языком — базовый уровень английского языка для чтения технической документации и общения с командой разработчиков — опыт использования LLM, навыки создания и использования AI-агентов Будет преимуществом: — опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, MQ) — опыт инструментального использования AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия: — срочный трудовой договор до 01.07.2027 — 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.

Зарплата не указана

Задачи: — выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей — анализ текущего процесса, который в основном реализован в Excel и SQL скриптах, разбирать логику и формулы — поиск источников данных, анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем — разработка меппингов для работы с большими хранилищами и системами с более чем 500 параметрами — создание витрин данных, проектирование и наполнение агрегированных слоев для бизнес-планирования — внедрение автоматизированного процесса поддержки, обучение бизнес-пользователей новому формату — прототипирование во внутренней системе (собственная разработка), создание модели планирования и запуск расчетов Требования: — опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитике, клиентской аналитике физических лиц — опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знание SQL и Python — умение визуализировать данные, писать качественные бизнес-требования на разработку дашбордов — понимание метрик и драйверов для процессов бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики — опыт финансового моделирования продуктов, проектов, пилотов, инициатив — базовые знания статистики Будет плюсом: — опыт работы в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom — знания методов cohort analysis, uplift modeling — опыт работы с ML-моделями Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — уникальная система 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 — корпоративная пенсионная программа

Зарплата не указана

Задачи: — разрабатывать и развивать backend SberMode на Python — проектировать и реализовывать интеграции с внутренними источниками данных — загружать, преобразовывать и обрабатывать большие объёмы данных — разрабатывать модели данных и логику расчёта показателей эффективности — реализовывать сложные расчёты, агрегации и алгоритмы обработки данных — оптимизировать SQL-запросы и производительность сервисов — разрабатывать API для собственного frontend-приложения — участвовать в проектировании архитектуры новых компонентов платформы — обеспечивать качество и корректность расчётов с помощью тестирования — находить узкие места в производительности и предлагать решения — вместе с аналитиками и командой продукта превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Требования: — опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет — уверенное владение Python — практический опыт работы с Django и/или FastAPI — хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными БД — опыт работы с большими объёмами данных — понимание принципов оптимизации запросов и производительности приложений — понимание REST API и микросервисного взаимодействия — знание алгоритмов и структур данных — опыт написания unit-тестов и функциональных тестов — опыт командной разработки с использованием Git — способность самостоятельно разобраться в сложной предметной области и предложить решение, а не только реализовать готовое ТЗ — навыки работы с генеративными AI-моделями — создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Будет большим плюсом: — опыт разработки аналитических или data-intensive систем — опыт построения ETL/ELT-процессов и интеграций с различными источниками — опыт оптимизации баз данных и высоконагруженных сервисов — знание OpenShift/Kubernetes — опыт работы с большими распределёнными системами — интерес к AI/GenAI и применению современных технологий для работы с данными. Условия: — офисный формат (Кутузовский проспект 32к3) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — расширенный ДМС и льготное страхование для семьи — уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития — выгодная ипотека для сотрудников — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — корпоративная пенсионная программа.

Зарплата не указана

Задачи: — участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур) — проектирование и развитие REST API для внешних интеграций — работа с PostgreSQL и очередями Kafka — написание кода с покрытием автотестами. Требования: — опыт работы в роли разработчика на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) от 4 лет — Quill (написание и оптимизация запросов под партиционирование) — Jetty (embedded, настройка пулов потоков, WebSocket) — Kafka (консьюмеры/продюсеры, ручной коммит, обработка ребалансировки) — Bouncy Castle (ECDSA, Keccak, работа с ключами) — Liquibase (миграции PostgreSQL, изменения схемы без даунтайма) — опыт с Cucumber — опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy) — опыт работы c агентской разработкой — понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография) — опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC). Условия: — возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис — комфортный современный офис: Москва, пер. Оружейный, 41 (БЦ Оружейный) — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — участвовать в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур) — проектировать и развивать API для внешних интеграций — писать код с покрытием автотестами — внедрять AI-повестки в рабочие процессы (агенты, SDD). Требования: — опыт работы в роли бэкенд разработчика от 4 лет — экспертное владение одним из языков программирования (Go, Python, C++, Rust), готовность учиться и писать на Scala — понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография) — опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy) — опыт с Kubernetes — опыт работы c агентской разработкой — опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC) — опыт работы с PostgreSQL и очередями Kafka. Условия: — возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис — комфортный современный офис: Москва, пер. Оружейный, 41 (БЦ Оружейный) — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — проводить тестирование, взаимодействовать со смежными командами в рамках интеграций — работать с дефектами, в том числе участвовать в разборе кейсов пром — вести документации, актуализировать кейсы — писать и актуализировать автотесты в понятном фреймворке (внутренняя документация и примеры есть) Требования: — знание и понимание методологии тестирования систем, видов тестирования, инструментов — владение инструментами: инструменты администрирования БД, например, DBeaver, Postman и аналоги, анализаторы траффика, умение их настраивать, пользоваться — опыт работы в JIRA/Confluence, в том числе с модулями для тестирования — знание SQL на уровне join — понимание OSI и более подробно работы протоколов HTTP/HTTPS — понимание различия и опыт работы с REST API/SOAP, асинхронными взаимодействиями — тестирование пользовательских интерфейсов, знание Figma и аналогов — понимание работы и различия frontend/backend, монолитной и микросервисной архитектуры Будет плюсом: — опыт работы с микросервисами — опыт и желание развития компетенции в области автоматизированного тестирования — опыт работы в тестировании документарных бизнес-процессов (работа с заявками, статусами документов и т.д.) — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия: — 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 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.

Зарплата не указана

Задачи: — проводить ручное тестирование (функциональное, интеграционное, регрессионное) — писать автотесты на Java — работать с логами, API, SQL-запросами и баг-трекингом — вести коммуникацию с контрагентами — подготавливать артефакты для процедуры тестирования. Требования: — наличие высшего образования — опыт тестирования 2х лет — знание Java core на уровне написания и поддержки автотестов — уверенное владение SQL, REST (Postman/Insomnia) — понимание жизненного цикла ПО (знаете, зачем код-ревью и как встроить тестирование в CI/CD). Условия: — гибридный формат в Москве (Кутузовский пр, 32к1) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — расширенный ДМС и льготное страхование для семьи — уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития — выгодная ипотека для сотрудников — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — корпоративная пенсионная программа.

Зарплата не указана

Задачи: — Разработка и поддержка автотестов — Тестирование REST/gRPC API и интеграционных взаимодействий — Участие в развитии процессов тестирования — Обеспечение качества сервисов на всех этапах разработки Требования: — Понимание теории тестирования и опыт применения различных техник тест-дизайна — Понимание жизненного цикла ПО — Знание принципов работы клиент-серверных приложений: REST API, протокол HTTP (виды запросов, коды состояний) — Опыт тестирования API, знание инструментов Insomnia, Postman — SQL на уровне написания базовых запросов — Опыт разработки и актуализации тестовой документации — Опыт разработки и поддержки автотестов с использованием Java, REST Assured, JUnit 5/TestNG — Работа с REST/JSON — Знание Swagger/OpenAPI Условия: — Срочный трудовой договор (декретная ставка) на 1 год+ — Гибридный формат работы (офис на м. Кутузовская) — Годовая премия — Корпоративный спортзал и зоны отдыха — Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — Регулярные митапы и развитое DS-community — 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 Сбер.

до 340 000 ₽

В рамках данной позиции специалист будет заниматься автоматизацией процессов, отчетности и аудита, разрабатывать внутренние python-приложения для сбора данных из банковских IT-систем, сопровождать категорирование автоматизированных систем, агрегировать данные и рассчитывать показатели защищенности. В обязанности входит проведение внутреннего аудита безопасности, проверка соответствия процессов разработки и эксплуатации информационных систем требованиям регуляторов, моделирование угроз и оценка рисков, создание детальных моделей угроз по методике ФСТЭК, а также обеспечение соответствия законодательству, включая полный цикл управления объектами критической информационной инфраструктуры (КИИ). Специалист будет заниматься категорированием, отправкой сведений во ФСТЭК и НКЦКИ, актуализацией моделей угроз после изменений архитектуры сервисов, подготовкой отчетной документации для внешних проверок, разработкой внутренней нормативно-правовой базы и обновлением организационно-распорядительных документов в соответствии с изменениями законодательства. Также предусмотрена AI-поддержка бизнес-процессов с использованием технологий больших языковых моделей (LLM) для автоматизации анализа изменений в законодательстве, составления матриц применимости требований и подготовки аналитических материалов. Эксперт будет сопровождать команды разработки и поддержки, осуществлять постоянный мониторинг исполнения требований регулятора и консультировать команды банка по вопросам развития систем в соответствии с законодательством. Требования включают высшее профильное образование в области информационной безопасности, профессиональную переподготовку по программам, согласованным с ФСТЭК России, опыт работы с системой защиты объектов КИИ не менее двух лет, уверенное владение python с использованием библиотек pandas и numpy, знание фреймворков и инструментов SQLAlchemy, OpenPyXL, Django/Flask, навыки интеграции с внешними сервисами через RESTful API (SIEM, SOAR, Vulnerability Scanners), опыт работы с CI/CD и системами контроля версий (Git/GitLab), умение создавать дашборды и визуализации данных (Power BI, Tableau, Grafana). Кандидат должен хорошо разбираться в российском законодательстве в сфере КИИ, уметь самостоятельно отслеживать изменения в законодательстве и корректировать внутренние процессы, иметь опыт внедрения решений на основе больших языковых моделей (GPT, BERT и др.), уметь формулировать эффективные промпты для генерации текстов, вычитки документации, создания чек-листов и аналитики, а также понимать этические аспекты и ограничения применения искусственного интеллекта в вопросах безопасности.

Зарплата не указана

Задачи: — Проектировать и реализовывать продуктовые фичи в крупном Android-приложении. — Развивать модульную архитектуру приложения: корректно выделять api/impl контракты, сохранять направление зависимостей и не расширять legacy-подходы без необходимости. — Работать с UI на Jetpack Compose и внутренней дизайн-системой: экраны, состояния, reusable-компоненты, accessibility. — Реализовывать presentation/domain/data слои: ViewModel, UI state/effects, use cases, repositories, mappers, интеграции с backend-клиентами. — Работать с асинхронностью на Coroutines/Flow, streaming-сценариями и SSE. — Наставлять инженеров ниже грейдом через review, парное проектирование и передачу контекста по сложным частям приложения. Требования: — Опыт работы с Kotlin, Android platform, Jetpack Compose, Coroutines/Flow и понимание layered architecture без смешивания DTO, domain models и UI models. — Опыт агентной разработки и интеграции AI-инструментов в developer workflow. — Опыт с native/NDK интеграциями, audio/video stack, Media3, CameraX. — Опыт развития многомодульной архитектуры в большом Android-приложении. — Опыт подготовки мобильных релизов с учетом rollout, rollback, feature flags и совместимости версий приложения. Условия: — Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка. — Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира. — Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций. — Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис. — Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия. — Корпоративный спортзал и зоны отдыха. — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития. — Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа. — Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров. — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — Разрабатывать и развивать пользовательские интерфейсы на React, TypeScript и Next.js; — Разрабатывать и поддерживать компоненты приложения, участвовать в развитии архитектуры клиентской части; — Интегрировать фронтенд с серверным API; — Работать совместно с бэкенд-разработчиками и DevOps-инженерами над задачами интеграции, окружений и развертывания приложения; — Работать со сборкой фронтенд-приложения и понимать процесс его подготовки к развертыванию; — Участвовать в оптимизации производительности приложения и качества кода; — Проводить проверку кода и участвовать в поддержании единых стандартов разработки в команде. Требования: — Уверенное знание React и TypeScript; — Опыт коммерческой разработки от 2 лет; — Опыт работы с Next.js, понимание SSR, клиентского и серверного рендеринга; — Понимание жизненного цикла современного фронтенд-приложения; — Опыт интеграции с REST API и понимание принципов клиент-серверного взаимодействия; — Понимание работы современных инструментов сборки фронтенд-приложений; — Базовые практические знания Docker и понимание принципов контейнеризации; — Базовое понимание Kubernetes; — Общее понимание процесса CI/CD; — Умение разбираться в проблемах на стыке фронтенда, бэкенда, сборки и окружения; — Будет плюсом навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания и использования AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Зарплата не указана

Задачи: - Разработка пользовательских интерфейсов с помощью React - Принятие решений по выбору технологий, инструментов и архитектурных подходов - Проведение code review и обеспечение высокого уровня качества кода - Рефакторинг и оптимизация существующего кода Требования: - Отличные знания HTML, CSS, JavaScript, React - Знания TypeScript (Utility Types, Generics) - Опыт работы с Zustand/Redux - Опыт работы с React Query - Опыт работы с headless UI-библиотеками (Base UI, react-aria) - Опыт написания тестов (vitest-browser-mode, playwright)

Зарплата не указана

Задачи: — проектирование и реализация единой корпоративной агентной платформы, предоставляющей пользователю единую точку взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами; — разработка главного агента-оркестратора, специализированных агентов, реестра инструментов; — управление контекстом и состоянием, межагентное взаимодействие; — интеграция с корпоративными системами; — обеспечение безопасности, наблюдаемости, тестирование качества и отказоустойчивости; — hands-on участие в разработке. Требования: — от 3 лет коммерческой backend-разработки; — опыт технического проектирования распределённых систем; — практический опыт работы с LLM и агентными системами; — желательно наличие хотя бы одного агентного или LLM-продукта, доведённого до пилотной либо промышленной эксплуатации; — опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля; — умение работать в условиях неполных требований и формировать целевую архитектуру; — способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов; — практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows; — понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и чат-ботом; — опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры; — планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач; — выбор специализированного агента или инструмента; — реализация взаимодействия между агентами, параллельное выполнение независимых задач; — управление состоянием долгоживущих сценариев, работа с краткосрочной и долгосрочной памятью; — контроль циклов, timeout, retry и fallback; — разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов; — реализация human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями; — защита от бесконтрольного поведения агентов; — межагентское взаимодействие: типизированные сообщения, контракты задач и результатов, делегирование задач, общий и изолированный контекст агентов, очереди и приоритеты задач, синхронное и асинхронное взаимодействие, передача управления, трассировка цепочки выполнения, предотвращение зацикливания, повторное выполнение и идемпотентность, обработка частичной недоступности агентов и инструментов; — сильное знание Python, async/await и конкурентное выполнение; — опыт работы с FastAPI, Pydantic, pytest; — проектирование API и типизированных контрактов; — модульная и гексагональная архитектура; — интеграция нового функционала в существующие системы; — опыт работы с REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events; — работа с очередями сообщений и фоновыми задачами; — опыт работы с долгоживущими и асинхронными процессами; — понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов; — умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка. Условия: — комфортный современный офис в Москве, ул. Вавилова 19; — офисный формат работы на период испытательного срока, после возможен гибрид; — ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + 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.

Команда SberNBA занимается тремя большими направлениями: платформа коммуникаций и персональных предложений Сбера, поведенческая foundation model человека, бизнес направление коммуникаций от потребности клиента. Цель команды – сделать управление коммуникациями проще и эффективнее за счет гибкости платформенных инструментов и GenAI, моделировать поведение человека на краткосрочном и долгосрочном горизонте и использовать эти данные в бизнес-процессах банка, помогать человеку закрывать потребности быстрее и проще. Обязанности: — развивать команду и компетенции трайба на уровне DS экспертизы; — строить, развивать и реализовывать стратегию развития трайба в части ML/AI; — участвовать в создании кампейн платформы нового поколения, основанного на агентах; — развивать системы генерации персонализированного контента; — развивать Foundation Model (трансформерная модель понимания клиента на основе его действий в банке и экосистеме Сбера) и рекомендательные модели. Требования: — 10+ лет в DS / 5+ лет в промышленных RecSys в крупных компаниях; — интеграция LLM в RecSys (RAG / генерация текста офферов); — опыт управления командой 10+ DS и развития ML экспертизы на уровне подразделения; — успешный опыт реализации сложных и масштабных ML проектов с доказанным бизнес-эффектом; — хорошие коммуникативные навыки, готовность договариваться и находить оптимальные решения; — стратегическое мышление; — амбициозность и ориентация на бизнес-результат. Условия: — комфортный современный офис рядом с 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; — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — анализ требований (описание функциональных/нефункциональных требований, а также выявление и сбор бизнес-требований) — декомпозиция, оценка задач и выявление рисков — описание интеграционных взаимодействий, разработка документации — актуализация существующей системной аналитики — описание API в AI-ready формате для работы с ML/AI-моделями — согласование фичи с бизнес-заказчиками, архитектурой, безопасностью, сопровождением и смежниками — авторская приемка, проведение демонстраций, приемо-сдаточных испытаний, анализ дефектов — сопровождение текущего процесса разработки в команде Требования: — опыт разработки и согласования функциональных и нефункциональных требований — опыт описания интеграционных взаимодействий (REST API) — опыт работы с брокерами сообщений/шиной данных - опыт проектирования высоконагруженных систем — знание особенностей проектирования микросервисной архитектуры — владение нотациями описания бизнес-процессов UML, BPMN — опыт проектирования логической модели данных, описание ER-диаграмм, опыт написания SQL запросов — опыт использования искусственного интеллекта для решения задач Будет плюсом: — желателен опыт интеграции LLM в приложение — желателен опыт работы со swagger — желателен опыт проектирования баз данных Условия: — гибридный/офисный формат работы (метро Кутузовская) — 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 — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — дисконт-программы от компаний партнеров — бесплатный фитнес на территории работодателя — внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Зарплата не указана

Задачи: — 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 — разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования) — анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV) — построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений. Требования: — глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха — продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов — понимание принципов микроэкономики и теории цен — опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа) — продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML — опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse). Будет плюсом: — опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) — опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией — умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно — знание основ юнит-экономики и финансового моделирования — опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django) — строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы) — строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka — готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами — разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD — принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью — взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы — готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов. Требования: — от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production — опыт построения агентных систем — обязателен — опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения — Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API — SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами — LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных — Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах — Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — разработка и внедрение AI-агентов — помощь в разработке и внедрении AI-агентов другим командам — выработка стандартов и best practice — построение архитектуры агентного ландшафта канала. Требования: — уверенный пользователь Python 3.10+ — знание framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio — работа с Kafka, redis/memcache/ignite, Kubernetes/docker/podman, sql (желательно postgre), elasticsearch/opensearch, git — умение применять менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest) — владение паттернами надежности и отказоустойчивости, микросервисной архитектуры — опыт оптимизации кода и code-review — уверенное пользование ОС семейства Unix систем. Плюсом будет: — знание Java, хотя бы на уровне понимания синтаксиса языка — опыт создания AI-агентов и работа с агентными фреймворками, знания принципов работы LLM. Условия: — комфортный современный офис на м. Кутузовская — формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе) — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана