Вакансии

Задачи: — организовывать и управлять процессами тестирования: функциональное, интеграционное, автоматизированное — контролировать дефекты, взаимодействовать с инженерами поддержки, разработкой, аналитикой — подготавливать отчетность по тестированию — развивать инструменты автоматизации тестирования. Требования: — опыт работы в ручном тестировании от 3 лет — опыт автотестирования на TypeScript и Playwright от 1 года — понимание основ теории тестирования и тест-дизайна — опыт работы с SQL — опыт работы с интеграционным тестированием. Будет плюсом: — опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия: — гибридный формат работы (3-4 дня в офисе) — 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 — офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом — льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Зарплата не указана

Задачи: — Обеспечение качества продуктов от идеи до внедрения и сопровождения — Участие в построении QA процессов — Разработка и поддержка тестовой документации — Анализ и тестирование требований — Тестирование новой функциональности — Регрессионное тестирование — Разработка автотестов — Интеграция автотестов в пайплайны CI/CD, обеспечивая быструю обратную связь для команды разработки — Локализация, регистрация и сопровождение дефектов — Ручное тестирование решения «в железе» Требования: — Опыт в QA не менее 3 лет, из них минимум 1 год плотной работы с автоматизацией C/С++/Python кода — Умение настраивать запуск автотестов в CI/CD как обязательный гейт — Опыт написания тестовых сценариев — Владение инструментами управления тестированием и баг-трекинга — Знание и понимание современных подходов к процессу тестирования — Самостоятельность, решение задачи «под ключ» — Широкий кругозор в области основных ИТ-технологий (на уровне понимания задач, принципов, терминологии) — Аналитический склад ума, умение слушать и грамотно аргументировать, предлагать и обосновывать решения, находить компромиссы — Уверенное владение Jira и Confluence — Знание методологии Agile-разработки — Будет плюсом опыт работы в сфере беспилотных технологий — Будет плюсом опыт тестирования embedded приложений и программно-аппаратных комплексов Условия: — 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: — создание, согласование и лидирование процесса TOV — создание и реализация контент-плана для сегментов под разные каналы взаимодействия с клиентом (приложение, образовательные ресурсы, коммуникации, рассылки и публикации в социальных сетях) — генерация тематик (финансовая грамотность, работа с дропперами, кибербезопасность, просрочка, первые накопления и др.) — поиск и запуск новых типов и форматов контента для привлечения и удержания внимания клиента (тренды, ситуативный маркетинг) — запуск продвижения контента и работа с аналитикой (CR открытие/прочтение, ERR и др.) — постановка технических заданий и формирование брифов смежным подразделениям, контроль, согласование — подготовка регулярных и разовых аналитических материалов для топ-менеджмента в формате презентаций — представление от сегмента и поддержание эффективного взаимодействия с внутренними подразделениями. Требования: — высшее образование по направлениям маркетинг, реклама, PR, филология, журналистика — опыт работы с контентом от 1 года (по работе или ведение собственных блогов) — опыт создания контента: от генерации тематик и рубрик до полной реализации (заказ контента, согласование, выведение в каналы, продвижение, аналитика) — насмотренность (знание востребованных типов и форматов контента, визуал, TOV) — проактивная позиция в работе, лидирование направления и регулярная генерация новых гипотез и контента — умение думать вместе с нейросетями как плюс, но не решающий аргумент — желание погрузиться в специфику сегмента и стать центром контентной экспертизы для различных смежных контрагентов. 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: — анализировать модели депозитного портфеля и формализовать stock-flow логику — моделировать когорты, сроки, новые продажи, продления и досрочные закрытия — оценивать влияние ставки, продуктового и клиентского микса и каналов — определять источники, grain, DQ и контрольные сверки совместно с архитектором — строить прототипы и backtest; согласовывать методологию с продуктом, финансами и ALM — готовить требования, проводить UAT и внедрять модель в регулярное планирование Требования: — опыт работы с депозитами, пассивами, ALM, FTP или банковским финансовым планированием — опыт автоматизации финансового планирования, расчётных моделей или аналитических продуктов — отличное владение SQL: joins, агрегаты, оконные функции, профилирование и reconciliation между источниками — способность разбирать Excel-модели: формулы, макросы, входы, допущения, ручные корректировки и контрольные итоги — опыт проведения discovery и интервью, описания as-is/to-be и согласования противоречивых требований — понимание показателей, драйверов, коэффициентов, чувствительностей, сценариев и plan/fact/forecast — опыт постановки задач разработчикам, написания acceptance criteria и проведения UAT — умение быстро собирать проверяемый прототип в Excel, SQL или BI — опыт построения или автоматизации сложных cash-flow-моделей — опыт работы с ИИ-инструментами 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

Зарплата не указана

Задачи: — разработка DWH/DataLake/LakeHouse; — построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime; — оптимизация ETL; — повышение актуальности данных.

до 340 000 ₽

АС DLP – автоматизированная система контроля возможных каналов утечек конфиденциальной информации, проведения расследований инцидентов ИБ и ретроспективного анализа. Крупнейшая промышленная инсталляция в Европе: десятки тысяч ядер CPU, петабайты трафика, миллисекунды SLA на проверку «в разрыв», самые современные методы детектирования, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Задача – разработка функциональной подсистемы проверок контента на наличие конфиденциальной информации методами AI. Задачи: — участие в проектах по развитию решений в области информационной и кибербезопасности — участие в проектировании решений в соответствии с существующим архитектурным ландшафтом Банка. Мы ждем от кандидата: — высшее образование в ИТ направлении — понимание принципов ООП и знание основных паттернов проектирования ПО — опыт коммерческой разработки от 3-х лет на Java, использования Spring Framework (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA) и Unit-тестов (Junit) — опыт написания rest вебсервисов и openapi документации к ним — опыт работы с Kafka, с инструментами миграции баз данных (Liquibase), PostgreSQL (сложные запросы, оптимизация запросов и структур хранения) — опыт работы с Git, Maven — понимание принципов работы инструментов CI/CD (Docker, k8s, Jenkins) — опыт работы с многопоточностью и виртуальными потоками в частности. Будет дополнительным плюсом: — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. — опыт работы с S3 совместимыми хранилищами — знание алгоритмов, структур данных — опыт работы в высоконагруженных проектах — знание протоколов SMTP, ICAP. Мы предлагаем: — комфортный офис по адресу г. Москва, ул. Ваваилова, 23 — формат - только 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 — 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 ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.) — писать production код и выводить его в ПРОМ — улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде — выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных. Требования: — глубокое знание классического ML — понимание основных Deep Learning подходов — продвинутое знание SQL — отличное знание Python — понимание и опыт АB-тестирования. Будет плюсом: — понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод — опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding — опыт работы с Pyspark, Greenplum. 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: — поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов — разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение — анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark — исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys — взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды. Требования: — опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет — интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности — практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей — хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом — хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода — способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике Будет плюсом: — опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций — опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами — опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов. — опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data — участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — 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

Чему вы научитесь: • Исследование угроз GenAI: создание, поддержка и развитие инструментов для анализа и поиска угроз; • DevOps: CI/CD, контроль версий (git), тестирование качества, инфраструктура для работы (linux); • Внедрение практик AI PDLC: исследование и применение методов и инструментов создания и развития программного обеспечения с применением передовых ИИ-моделей; • Погружение в экосистему: изучение и практическое применение передовых фреймворков и библиотек для работы с LLM и AI-агентами; • Управление командой: формирование и развитие исследовательской команды (3–5 человек), приоритизация исследований, защита решений перед руководством и смежными командами; • CTF и хакатоны: формирование и капитанство команды на международных CTF по AI/ML security, трансляция найденных техник в работу направления; • Публикации и нормативные документы: оформление результатов исследований, вклад в нормативные документы безопасности AI. Требования: • Профиль и образование: законченное высшее образование в области информационных технологий, компьютерных наук, прикладной математики, программной инженерии или смежных направлений • Продвинутые навыки программирования: понимание принципов проектирования и разработки программного обеспечения, опыт в написании и чтении программного кода (понятный, поддерживаемый) • Навыки DevOps: работа с git, администрирование linux, автоматизация этапов жизненного цикла разработки ПО • LLM и AI-агенты: экспертный уровень применения LLM для разработки ПО, глубокое понимание архитектуры агентов и их векторов атак • Английский язык на уровне не менее чтения технической документации, статей и участия в международных CTF • Опыт командной работы в проектах разработки: канбан (спринты, трекинг задач), jira/git/confluence, презентации и умение понятно объяснять свои идеи команде/руководству и согласовывать требования • Adversarial ML и red teaming LLM: практический опыт поиска уязвимостей в GenAI-моделях (prompt injection, jailbreaking, tool poisoning, data extraction) • Знание инструментария для LLM security: Giskard, Garak, LLM Guard и др. • CTF и хакатоны: участие в международных CTF по AI/ML security (желательно — победы или призовые места).

Зарплата не указана

Задачи: — создание, поддержка и развитие процессов CI/CD в продукте — автоматизация процессов управления конфигурациями — разработка скриптов автоматизации сборки, развертывания — конфигурирование виртуальных серверов и серверных приложений — подготовка, сборка и публикация docker-образов — взаимодействие с командами разработки и сопровождения — участие в проработке инфраструктурных решений — участие в подготовке документации — участие в принятии архитектурных решений и исследовательские задачи. Требования: — оконченное высшее образование — опыт администрирования серверов под управлением GNU/Linux (RHEL, CentOS, Ubuntu); опыт администрирования серверов на базе Windows будет плюсом — опыт построения конвейера на базе Jenkins с использованием pipeline, multibranch pipeline, jnlp-slave — опыт работы с контейнерными оркестраторами (Kubernetes/OpenShift) — опыт работы с Docker (Сборка контейнеров, docker-compose, swarm) — опыт использования Ansible для автоматизации конфигурирования и подготовки среды, развертывания приложений — понимание процессов сборки / запуска / развертывания и эксплуатации Java-приложений — опыт администрирования серверов баз данных PostgreSQL — опыт работы с распределёнными системами хранения версий (BitBucket, GitLab, GitHub). Условия: — комфортный современный офиc — график 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 (для Junior позиций) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — 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 версия (Git), знание и понимание принципов CI/CD (Jenkins) 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+ 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: — Вести ключевые поручения руководства Банка и контролировать их исполнение; — Погружаться в содержание вопросов, понимать текущий статус, проблемы и что необходимо для их решения; — Работать с ответственными исполнителями, контролировать сроки и добиваться содержательных ответов; — Координировать вопросы на стыке нескольких подразделений и блоков; — Готовить регулярный статус по ключевым поручениям, рискам и вопросам, требующим внимания руководителя; — Контролировать исполнение решений и договорённостей по итогам встреч; — Координировать подготовку материалов для руководителя блока, Правления и Президента Банка; — Проверять материалы команд по содержанию, логике, цифрам и качеству оформления; — При необходимости самостоятельно дорабатывать презентации, расчёты, справки и другие материалы; — Структурировать повестку и помогать команде штаба определять приоритеты; — Развивать инструменты работы с поручениями и управленческой отчётностью, в том числе с использованием AI. Требования: — Опыт работы от 3 лет в проектных, штабных, стратегических или аналитических ролях; — Умение быстро разбираться в новых и сложных вопросах; — Сильные навыки структурирования и работы с большим объёмом информации; — Самостоятельность и готовность брать на себя сложные вопросы целиком; — Настойчивость и умение добиваться результата от исполнителей; — Умение работать с руководителями и командами разных уровней; — Продвинутые навыки PowerPoint и Excel; — Практический опыт работы с LLM и AI-инструментами: поиск и анализ информации, подготовка и проверка материалов, работа с большими объёмами текста и автоматизация рутинных задач; — Умение готовить короткие и понятные материалы для руководства; — Умение работать с высоким темпом работы и внимание к деталям. Условия: — Гибридный формат работы (современный офис м.Проспект Мира); — Льготные ипотечные условия кредитования; — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие; — ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; — Корпоративная пенсионная программа; — Детский отдых и подарки за счет Компании; — Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.

Зарплата не указана

Задачи: — работа с ценообразованием — uplift-моделирование — задачи ранжирования — модели склонности — look-a-like модели — response модели — работа с регрессионными таргетами — кластерный и факторный анализ Требования: — опыт в ML задачах не менее 3 лет — глубокое понимание классического машинного обучения — продвинутые знания статистики и машинного обучения — опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация) — опыт проведения A/B-тестов — хорошие знания Python и SQL Будет плюсом: — опыт работы с Transformers — успехи в ML-соревнованиях и хакатонах — навыки работы с генеративными AI-моделями — опыт создания AI-агентов и использования их в работе — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах Условия: — работа в современном офисе недалеко от метро Кутузовская — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета — 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: — разработка и развитие LLM-проектов в юридическом домене — от прототипов до продакшена — проектирование и обучение агентов-экспертов, решающих задачи правового домена (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности) — исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines) — работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen — дообучение малых моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA) для повышения качества юридического рассуждения — разработка метрик качества — взаимодействие с инженерами и аналитиками права — внедрение моделей в реальные кейсы (алиментные, потребительские, трудовые и т.д.) Требования: — опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет — понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering — опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей — умение проектировать пайплайны inference / retraining Будет плюсом: — опыт в LegalTech или смежных областях (финансы, документооборот, чат-боты) — понимание структуры и логики российских нормативных актов — опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний Условия: — формат работы офис на испытательном сроке, локация офиса ул Вавилова д.19 — 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: — Разработка ML-моделей и алгоритмов — Вывод в production ML-моделей и расчетных модулей — Аналитика на больших данных — Поддержка реализованных решений — Разработка ML-моделей и алгоритмов для прогнозирования временных рядов Требования: — продвинутые знания в области математики (мат.анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, мат.статистика) — python: типы данных, структуры, ООП — классический ML: задачи (классификация, регрессия), метрики, basic ML stack (pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL — BigData stack (Hadoop, Spark, SparkML) — умение работать с git, Jira, Confluence Будет плюсом: — знания в области финансов — опыт продуктовой аналитики — опыт работы с временными рядами (анализ, разработка моделей) — опыт работы с LLM (langchain, langgraph) — опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production) — опыт backend разработки Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — 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 — бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для внедрения — исследовать источники данных и современные архитектуры для повышения качества работы моделей — написание алгоритмов для целей сегментации выдач по риск-доходности — презентация результатов исследований бизнес-заказчикам. Требования: — опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек) — знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning — знание Python и библиотек Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers — навыки работы с базами данных, знание SQL, PySpark — высокий уровень ответственности и самостоятельности Будет плюсом: — опыт стажировок — опыт с LLM и AI-агентами — учебные знания в области розничного кредитования, портфельного управления и математики кредитных рисков. Условия: — оплачиваемая стажировка — возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская) — корпоративный спортзал и зоны отдых.

Зарплата не указана

Задачи: — Формирование коммуникационного контент-плана по сервисам — Разработка визуальных и текстовых материалов (фото-видео, написание постов, подготовка роликов, афиш акций и т.п.) — Подготовка презентационных материалов по услугам и сервисам — Вовлечение и увеличение активной аудитории в социальных сетях компании — Сбор обратной связи по сервисам и услугам от сотрудников, подготовка ответов на обратную связь — Отчетность по вовлеченности (ER), охватам в каналах коммуникаций — Поиск и общение с потенциальными подрядными организациями (при разработке сложного контента) Требования: — Высшее образование (журналистика, маркетинг, связи с общественностью) — Опыт работы SMM-специалистом или редактором от 2 лет — Навык универсального специалиста: умение писать тексты, самостоятельно собирать простую графику (Figma/Photoshop) и делать базовые видео без привлечения подрядчиков — Умение работать с данными опросов сотрудников для генерации тем — Энергичность, открытость, готовность принимать участие в съемках контента — Опыт работы с ИИ - инструментами Условия: — Официальное трудоустройство — Работа в крупнейшем банке России — Формат дохода: оклад + годовая премия — Комфортный офис для работы — Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — Корпоративная пенсионная программа — Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Зарплата не указана