Вакансии

Задачи: — проводить аналитику и мониторинг работы моделей — собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering — разрабатывать новые ML-модели — оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines — подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты. Требования: — высшее образование по техническому направлению — от года релевантного опыта в ML — прочный математический фундамент (понимание градиентного спуска, характеристик основных распределений, PCA, МНК, базовые статистические тесты проверки гипотез) — умение и желание писать код на Python, оптимизировать его, разбираться в чужом коде, понимание SQL — владение основными библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels — глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (линейная/логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли), базовые знания по DL (основные архитектуры, тонкости обучения) — владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, transformers и др. Будет плюсом: — интерес к методам ML в задачах ценообразования и финансах — изучение Reinforcement Learning, multi-arms bandits — чтение статей по современным решениям для работы с последовательностями. 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 — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, 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: - Проектирование и разработка архитектуры, выбор технологического стека - Проектирование и поддержка real-time алгоритмов ценообразования (pricing engines), алгоритмов кэширования, мониторинга и профилирования нагрузки, отказоустойчивости - Оптимизация производительности и масштабируемости сервиса - Выбор архитектурных паттернов, анализ технических рисков - Разработка ТЗ, взаимодействие с другими командами для обсуждения архитектуры решения, предложение и реализация улучшений - Оптимизация архитектуры для обработки больших объемов данных - Проектирование и реализация интеграций с внешними источниками данных: API, базы данных, очереди сообщений - Работа с базами данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse и др. Требования: - Опыт в Golang-разработке и проектировании высоконагруженных систем от 5 лет - Опыт проектирования отказоустойчивых систем: Fault Tolerance, Disaster Recovery, опыт построения масштабируемых систем: Horizontal/Vertical Scaling - Опыт интеграции систем по HTTPS, REST, JSON, Kafka, gRPC - Опыт работы с базами данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse Будет плюсом: - Опыт в банковской или финансовой сфере - Опыт работы с HFT-системами: алгоритмический трейдинг, маркет-мейкинг, арбитраж - Опыт построения сервисов по расчету цен/риск-параметров/параметров портфелей - Понимание работы кэширования (L1/L2 Cache, Distributed Cache) - Владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации

Зарплата не указана

Задачи: — администрировать и кастомизировать Jira, создавать и поддерживать автоматизации в Jira на ScriptRunner/Groovy — разрабатывать аналитическую отчётность и дашборды по данным Jira (KPI, SLA, выгрузки), включая standalone-сервисы отчётности на Python/FastAPI — сопровождать и создавать новые интеграции Jira с внешними тикетными системами (Redmine и др.) — разрабатывать интеграции с helpdesk-платформами, внутренние веб-приложения и интерфейсы к инфраструктурным сервисам (Vue 3, TypeScript, Python), включая API-gateway и аутентификацию JWT — развертывать и сопровождать self-hosted сервисы машинного перевода и LLM (Ollama, OpenWebUI, LibreTranslate и аналоги) — вести контейнеризацию, деплой и эксплуатацию разрабатываемых сервисов на виртуальных машинах, обеспечивать сетевую безопасность сервисов. Требования: — опыт работы с Jira на уровне администратора-разработчика — опыт работы с Groovy и ScriptRunner, Python в интеграционных задачах — опыт двусторонней синхронизации тикетных систем через REST API — владение языками Vue 3, TypeScript Vite, Pinia, Tailwind, навыки визуализации данных с Chart.js или vanilla JS — навыки проектирования REST-сервисов, JWT-аутентификации, gateway-схем — владение инструментами DevOps и знаниями сетевой безопасности (firewall/iptables, IP-allowlist, nginx, TLS) — навыки промпт-инжиниринга и опыт работы с AI-ассистентами, готовность адаптироваться к корпоративным AI-инструментам. Условия: — офисный формат работы, 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 — 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: — строить и 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 и добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии — обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах и совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки — провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях и доставить признаки до сервиса на Go — внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик Требования: — 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, 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 Условия: — офис метро Маяковская (Оружейный переулок) — гибридный формат работы — конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) — ДМС с 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

Зарплата не указана

Задачи: — ценообразование — uplift-моделирование — задачи ранжирования — модели склонности — look-a-like — response модели — работа с регрессионными таргетами — кластерный и факторный анализ. Требования: — опыт в части ML задач не менее 3 года — опыт работы и глубокое понимание классического ML — продвинутые знания статистики и машинного обучения — опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация) — опыт проведения A/B-тестов — хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark. Будет плюсом: — опыт работы с Transformers — успехи в ML-соревнованиях, хакатонов — навыки работы с генеративными AI-моделями — опыт создания AI-агентов и использования их в работе — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия: — работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская — 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 — 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: — исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов — разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER — автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков — осуществление fine-tuning’a LLM — имплементация RAG’ов на основе данных Банка — развитие платформы по использованию и развитию LLM — интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения — интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей. Требования: — высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей — предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3- х лет) — детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов — опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами — глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом — уверенное владение Python — опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия: — формат работы - офис (ст.м. Ленинский проспект) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — 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: — тестирование приложений: Web-приложение, API-тестирование — работа с Jira, управление задачами на этапах тестирования, дефектами — подготовка ручных тестов и автоматизация тестов (API, UI) — проведение интеграционного, регрессионного и smoke тестирования — подготовка и ведение тестовой модели в Zephyr — запуск автоматизированных тестов в Jenkins — активное взаимодействие с аналитиками, разработчиками и QA интеграционных проектов, работа в Agile команде. Требования: — опыт в автотестировании от 1 года — опыт тестирования web-приложений, API (Rest) — знание языка Java 17+ — опыт работы с фреймворками Selenium/Selenide, Rest Assured — опыт работы с системами управления тестированием и баг-трекинговыми системами — опыт работы с СУБД PostgreSQL на уровне CRUD операций — навыки работы с системами контроля версий (Git), знание и понимание принципов CI/CD (Jenkins) — опыт работы с AI-инструментами Будет плюсом: — опыт работы с Linux и знание основных команд терминала — опыт работы с Docker (на уровне поднятия контейнера с сервисом) — опыт работы с фреймворками для сериализации (Jackson/Gson) — опыт работы с брокерами сообщений. Условия: — комфортный офис на Новоданиловской набережной, д.10 (БЦ "Даниловский форт") — возможен гибридный режим работы — достойная заработная плата (оклад + годовая премия) — оформление по ТК РФ — социальный пакет (ДМС, спортзал, подписка СберПрайм с возможностью подключения близких и др.) — столовая на территории + оборудованные кухни — возможность обучения и сертификации за счет компании — возможность принять участие в других крупных и уникальных проектах банка.

Зарплата не указана

Задачи: — собирать слайды и отчётность по программе (статус, прогресс, риски, блокеры) для руководителя — отслеживать ключевые метрики программы: собирать, сверять, подсвечивать отклонения — взаимодействовать с контрагентами и внутренними командами: обрабатывать запросы, контролировать сроки, отправлять напоминания, проводить эскалации — закрывать ad-hoc запросы: быстро включаться в задачу, находить информацию, готовить ответ и доводить дело до результата — вести документацию, заметки и протоколы встреч, фиксировать договорённости и решения Требования: — базовое понимание ИТ-архитектуры: устройство приложений, интеграций и данных — ориентирование в ИТ-ландшафте банка или готовность быстро разобраться — опыт работы в банке, финансовой сфере или крупной ИТ-программе будет плюсом — уверенное владение Excel, PowerPoint, Confluence, Jira или готовность быстро освоить — умение работать с большим количеством вводных данных и расставлять приоритеты — умение использовать нейросети в работе Условия: — комфортный и современный офис — 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 троих членов семьи — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — корпоративная пенсионная программа.

Зарплата не указана

Задачи: — развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph — разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента — интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей) — подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки) — строить RAG-пайплайн — покрывать код unit-тестами — участвовать в проектировании архитектуры агентских систем. Требования: — опыт разработки AI агентов от 1 года — опыт разработки python от 3 лет — опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций — опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги) — опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов — опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД — умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде. Будет плюсом: — опыт работы с AEF — опыт с RAG — опыт с Kafka и событийными интеграциями — опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами — 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. Условия: — гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 — 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: — сбор и анализ требований заказчика — проектирование архитектурных решений — подготовка артефактов системных требований и управление их жизненным циклом — составление проектной, технической, пользовательской документации — участие в развитии профессионального сообщества. Требования: — высшее образование — опыт от 3 - 5 лет в аналогичной позиции — опыт самостоятельного проектирования комплексных решений в корпоративных проектах или сложных доменах — опыт описания бизнес-процессов с использованием нотаций моделирования (UML, BPMN, EPC), крайне желательно умение построить сиквенс-диаграмму с использованием plantUML — знание основных типов интеграционных взаимодействий (синхронные/асинхронные взаимодействия, event-driven) — умение проектировать API (HTTP/REST, JSON/XML, OpenAPI, Swagger) — знание интеграцинной архитектуры (сеансовые взаимодействия, идемпотентность, реентерабельность и т.д.) — опыт проектирования сложных интеграций с использованием Kafka/gRPC — знание объектов модели данных и уровней проектирования БД, опыт самостоятельного проектирования логической и физической модели данных — знание и умение применить принципы нормализации и денормализации базы данных — знание основных типов баз данных и СУБД, умение самостоятельно выбрать решение для текущего проекта — уверенное владение SQL (SELECT, JOIN, агрегатные функции, подзапросы/CTE) — знание и умение применить архитектурные паттерны — глубокое понимание и опыт проектирования микросервисных и event-driven архитектур — опыт проектирования наблюдаемой архитектуры (Мониторинг/Trace/Логирование) — опыт работы с Jira, Confluence, системами документооборота — опыт выстраивания процесса аналитики в команде, умение подготовить стандарт жизненного цикла требований — опыт проведения архитектурного ревью, ревью системных требований, умение выявить и предложить варианты оптимизации — опыт онбординга и менторства junior/middle-аналитиков будет плюсом — базовое понимание процессов CI/CD, основ кибербезопасности, управления исходным кодом (Git/BitBucket) — опыт участия в разборе дефектов и инцидентов, составления тестовых сценариев будет плюсом. Условия: — работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская — формат работы: гибрид — годовой бонус и ежегодный пересмотр — расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи — корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях — льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Зарплата не указана

Задачи: — разработка LLM агентов — создание логики работы и взаимодействия агентов — дообучение NLP моделей — создание RAG систем — вывод и сопровождение моделей — написание API для выводимых моделей. Требования: — знания в области математики, data science — владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc) — знание SQL, spark — приветствуется опыт работы с git, docker — опыт работы с NLP пайплайнами. 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

Задачи: — разрабатывать пользовательский интерфейс платформы управления рисками — ревью кода — принимать участие и лидировать в выборе технологических подходов и технических решений — провести исследование систем сборки, выбрать наиболее подходящее решение — разработать компоненты собственной дизайн системы — провести рефакторинг текущего кода с помощью cli агента — разработать форму редактирования объекта профиль компании по макету в pixso (figma), с использованием существующей дизайн системы и стандартизированного openapi, которая сможет динамически перестраиваться исходя из полученных данных Требования: — опыт коммерческой разработки интерфейсов от 4-х лет — опыт и желание использовать в разработке ии-агенты кодогенерации, готовность менять процессы производства — опыт проектирования больших front-end приложений — уверенное знание vanilla javascript es6+ — умение писать код на typescript — глубокое понимание react+mobx — опыт создания собственных компонентов react — свободное использование систем сборки vite и других — приветствуется опыт адаптивной мобильной верстки Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты — 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.

Зарплата не указана

Обязанности: — анализировать данные для проверки гипотез — разрабатывать методологию формирования драйверов, прототипировать логику расчетов, подготавливать данные для Data Science-команд, вести end-to-end процесс от идеи до реализации — проводить валидацию качества данных, согласованности метрик и результатов расчетов — выявлять пробелы в данных и нелогичности в выходных результатах и работе моделей — участвовать в процессах тестирования, проектировании витрин данных — подготавливать и анализировать данные для интерактивных отчетов (дашбордов) — участвовать в разработке автоматизированных отчетов для регулярного мониторинга — оказывать техническую поддержку и проводить оперативный анализ данных по запросам бизнес-пользователей — подготавливать документацию по данным и расчетам. Требования: — релевантный опыт от 2 лет в роли Data Analyst или BI-аналитика в финансовом секторе, финтехе или риск-менеджменте — опыт создания и разработки моделей (финансовых и продуктовых), проектирования расчетных систем, витрин данных или формализации бизнес-правил — высшее образование (математика, статистика, информатика, финансы) — владение SQL и Python, уверенный практический опыт работы с большими наборами данных — глубокое понимание экономики банковских продуктов, принципов управленческого учета и структуры P&L, способность оценивать влияние аналитических моделей на маржинальность бизнеса — понимание принципов работы ML-моделей, умение проверять A/B-тесты и сложные многомерные гипотезы — навыки создания работающих прототипов (MVP) для демонстрации бизнес-ценности идеи — инициативность, готовность к решению нестандартных задач и эффективной работе в команде — использование нейросетей в рабочих задачах. 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: — проектировать межсервисные взаимодействия в микросервисной архитектуре с использованием REST и Kafka — проектировать модели данных для новых функций — писать сложные SQL-запросы для анализа состояния системы и данных без использования UI — разрабатывать проектную документацию: технические задания, спецификации, функциональные и бизнес-требования — проектировать API, описывать контракты (JSON, XML, XSD, написание XSLT-преобразований) — ставить задачи команде разработки и проводить приемку готового функционала — использовать AI-инструменты и методологию Specification-Driven Development (SDD) для ускорения описания контрактов и требований Требования: — высшее образование — общий опыт работы в IT от 3 лет, из них в роли системного аналитика от 3 лет — опыт от 1 года в разработке систем промышленного уровня (бэкенд биллинговой системы, CRM, банковский бэк-офис и т.п.) — практический опыт самостоятельного проектирования нескольких микросервисов — глубокое понимание HTTP, REST, принципов межсервисного взаимодействия — понимание всего жизненного цикла разработки ПО Условия: — офис рядом с метро Кутузовская — формат работы гибридный — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — исследовать клиентский опыт, анализировать поведение пользователей, проводить UX/UI-исследования и находить скрытые барьеры в воронках продаж продуктов — оценивать результативность, измерять эффект от запущенных инициатив и превращать метрики в понятные инсайды для бизнеса — искать возможности для роста, генерировать и приоритизировать гипотезы для обгона конкурентов и захвата новой доли рынка Требования: — продвинутый уровень Excel (финансовые модели, массивные формулы, сводные таблицы) — уверенный SQL (join’ы, оконные функции, агрегации, подзапросы, оптимизация запросов, работа с временными рядами) — Python (pandas, numpy) Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — формат работы – офис — 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: — разработка моделей по продуктам кредитов физических лиц (КФЛ) для Блока Финансы — модели досрочного погашения кредитов/вкладов ФЛ на портфельном/клиентском уровне — модели эластичности КФЛ — модели рефинансирования КФЛ — модели детекции аномалий по НОСТРО счетам Обязанности: — сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark) — тестирование различных гипотез — полный пайплайн разработки модели (бустинг, нейронные сети, временные ряды) — общение с заказчиками и Data Engineer Требования: — опыт работы Data Scientist от 2 лет — образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике» — глубокие знания в области теории вероятностей, статистики — понимание алгоритмов ML-моделей (регрессии, классификации и т. д.) — владение Python (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost и др.) — будет плюсом владение одним из фреймворков DL, pyspark Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (зависит 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

Задачи: — создание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы) — создание RAG-систем — разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса — дообучение и адаптация открытых LLM — создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности. Требования: — опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен — понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF) — уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face — уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI) — опыт создания агентов на LangChain/LangGraph — знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling — опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies) — опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM — опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA) — настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей — 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. Условия: — инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти — среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды — сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать — нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам — стабильная заработная плата и годовой бонус — полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — тестирование банковских автоматизированных систем и требований к разрабатываемому функционалу — разработка заглушек и скриптов автоматизированного тестирования — контроль за соблюдением требований релизной политики и ведение необходимых артефактов тестирования — работа с дефектами — определение приоритетных для автоматизации сценариев и их адаптация под автоматизацию — настройка и контроль среды тестирования — работа с системами тест-трекинга и баг-трекинга — контроль прогона автотестов и анализ результатов — использование CI/CD Требования: Обязательно: — опыт в сфере тестирования не менее 2-х лет — опыт разработки автотестов от 1 года — опыт использования протоколов и инструментов REST и Apache Kafka — опыт использования инструментов API тестирования — опыт работы и анализа XML, HTML, XSD, JSON схем и кода — понимание жизненного цикла разработки ПО — знание Java 8 на уровне Middle (коллекции, исключения, ООП, функциональные интерфейсы) — знание основных паттернов проектирования ПО и умение применять их — опыт работы с системами контроля версий Git — опыт работы с Selenium, XPath, CSS селекторами, Cucumber, Junit (TestNG), API (RestAssured или аналоги), Maven — понимание микросервисной архитектуры — практический опыт разработки эмуляторов/заглушек — опыт применения практик и инструментов DevOps на этапах CI/CD — опыт работы с базами данных Oracle и PostgreSQL, экспертные знания SQL (сложные запросы, объединение таблиц, вложенные запросы, фильтрация, регулярные выражения, группировка данных) Желательно: — опыт тестирования банковских приложений или платежных систем — опыт работы с Docker, Istio, OpenShift, Kubernetes — опыт разработки фреймворка — опыт администрирования инструментов CI (Jenkins) — навыки работы с генеративными AI-моделями — опыт создания AI-агентов и использования их в работе Личностные качества: — обучаемость и желание обучаться — готовность работать в режиме жестких сроков — проактивность — умение работать в команде — исполнительность, ответственность, точность и аккуратность Условия: — гибридный формат работы с офисом по адресу Кутузовский проспект 32к1 (первое время офис) — 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