Задачи:
— работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
— разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
— проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
— выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
— обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 5 лет
— высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
— понимание теории вероятностей и статистики
— уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
— владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
— плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Обеспечение CI/CD-цикла по всем требованиям Банка на проекте АС AI HUB Блока Строительство;
— Взаимодействие с разработчиками для оптимизации процессов сборки, развертывания и тестирования ПО;
— Автоматизация процессов управления конфигурациями;
— Соблюдение требований технических стандартов и метрик по всем вверенным системам;
— Участие в формировании жизненного цикла системы, оптимизация производственного процесса;
— Мониторинг и улучшение производительности систем, обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости инфраструктурных компонентов;
— Диагностика и устранение критичных сбоев и неполадок, работа над предотвращением ошибок;
— Внедрение современного технологического стека, пилотирование перспективных решений (в т.ч. GenAI) в периметре ДИТ.
Требования:
— Готовность к офисному формату работы;
— Знания сетевых технологий, протоколов;
— Знания операционных систем Linux семейства RHEL;
— Опыт администрирования СУБД PostgreSQL, как дополнительный плюс знания СУБД ClickHouse, Opensearch, Apache Ignite, Redis;
— Понимание принципов работы векторных поисковиков (Qdrant, Pinecone, Weaviate и др.);
— Опыт работы с современными методами работы с информацией (Retrieval-Augmented Generation, Semantic Search);
— Знания систем контроля версий, в частности git. Знание методологий ветвления GitFlow, Trunk Based Development, а также методологии GitOps;
— Опыт работы с ArgoCD, Jenkins, SonarQube, Hashicorp Vault, Apache Superset;
— Опыт работы с Docker, Docker-compose, Kubernetes, как дополнительный плюс работы с Istio и EnvoyProxy;
— Опыт работы с Jira и подобными инструментами.
Условия:
— Офисный формат работы (г. Москва, ш Варшавское Бизнес-центр Чайка Плаза, 25Астр6);
— Льготные ипотечные условия кредитования;
— Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
— Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, 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.
Задачи:
— тестировать функционал бэкенда и UI в проекте по развитию масштабной аналитической системы финансового моделирования и анализа по крупным корпоративным клиентам Банка на базе .NET, Postgre с использованием ML-технологий
— при желании научиться разработке новых и поддержке существующих автотестов (Web UI, API, DB) на языке Python
Требования:
— знание теории тестирования, техник тест-дизайна и умение применять их на практике
— знание и опыт ведения тестовой документации (тест-кейсы, тест-планы)
— понимание архитектуры web-приложений
— навык написания SQL запросов средней сложности (join, подзапросы, группировки и др.)
— опыт оценки покрытия тестами функциональностей системы
— умение доставать и читать логи
— опыт тестирования систем, построенных на событийной модели (Kafka)
Будет плюсом:
— опыт работы с AI-инструментами (знакомство с spec-driven development)
— знание Python
— опыт разработки тестов с применением pytest (как бэкенд (API), так и фронтенд (UI))
— понимание принципов интеграции автотестов в CI/CD (Jenkins или аналоги)
— умение составлять и настраивать заглушки/моки
Для реализации задач понадобится владение:
— навыками работы с баг-трекинговыми системами
— опытом работы с Git, понимание git-flow
— навыками работы с системами BitBucket, Confluence
— знакомство с AllureTestOps
— опытом работы с ELK/PVS/Grafana
— навыками работы с DevTools, Insomnia (Postman), DBeaver
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— формат работы гибридный (3 дня в офисе, 2 дня удаленно)
— оформление на декретную ставку
— ежегодный пересмотр зарплаты 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.
ГибридМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— обеспечение качества продуктов от идеи до внедрения и сопровождения;
— анализ и тестирование требований;
— разработка и поддержание тестовой документации;
— планирование и проведение функционального и регрессионного тестирования и его автоматизация;
— локализация, регистрация и сопровождение дефектов;
— взаимодействие с коллегами в рамках производственного процесса – смежные команды, бизнес, нагрузочное тестирование, безопасность, архитектура;
— подготовка и проверка релизов.
Требования:
— опыт ручного функционального тестирования ПО от 3-х лет;
— опыт написания автотестов от 1–2 лет на Java;
— понимание теории тестирования и опыт применения различных техник тест-дизайна;
— понимание принципов построения клиент-серверных приложений, микросервисной архитектуры, понимание REST-архитектуры, принципов работы брокеров сообщений (Kafka/Rabbit MQ);
— базовое понимание принципов работы систем контейнеризации, управления и развертки приложений (OpenShift);
— уверенные знания SQL.
Будет плюсом:
— навыки работы с генеративными AI-моделями;
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов;
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— формат работы - гибрид (БЦ Поклонка);
— 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 с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров;
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
— корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
Задачи:
— разработка и доработка AI-агентов на Python с использованием FastAPI, aiohttp, LangGraph (или аналогичных фреймворков)
— проектирование и реализация end-сервисов по оценке залога в контексте микросервисной архитектуры
— создание и поддержка процессов инференса ML-моделей, интеграция предсказаний моделей в основную инфраструктуру платформы
— анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов.
Требования:
— опыт разработки на Python и бэкенд-сервисов (FastAPI, aiohttp или flask/aiohttp)
— опыт проектирования и запуска AI- или rule-based агентов в продуктах
— понимание принципов REST API, асинхронного программирования на Python, event-driven подходов, интеграции микросервисов.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект
— формат работы – офис/гибрид
— оформление на срочный трудовой договор в рамках проекта
— 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.
Задачи:
— разрабатывать движки индексации и поиска
— работать с векторным, текстовым и гибридным поиском
— строить распределённые системы хранения и обработки данных
— улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска
— решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования
— работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой
— создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты.
Требования:
— опыт работы с Python
— знание распределённых систем
— опыт работы с высоконагруженными сервисами
— понимание алгоритмов поиска и структур данных
— опыт работы с Linux, контейнерами и Kubernetes
— опыт именно в поиске будет большим плюсом, но не является обязательным
— умение разбираться в сложных задачах, принимать технические решения и доводить их до результата.
Условия:
— работа в офисе
— возможность быстро проверять гипотезы на реальных сценариях
— высокая самостоятельность и влияние на результат
— возможность строить базовую технологию для AI-продуктов
Как мы работаем:
— срезаем углы там, где это безопасно
— не строим абстрактную платформу на несколько лет вперёд
— сохраняем атмосферу стартапа
— устраняем процессы и зависимости, которые замедляют работу.
Задачи:
— участие в разработке backend сервисов на Java для управления, хранения и распространения справочников, продуктов и продуктовых предложений
— участие в проектировании, разработке и развитии высоконагруженного межкластерного индекса (PostgreSQL, Ignite, Kafka)
— работать в agile/scrum методологии в тесном взаимодействии с остальными членами команды
Требования:
— опыт коммерческой разработки на Java от 5 лет (версии 11+, желательно 17+), включая проектирование архитектуры и баз данных
— глубокое знание экосистемы Spring (Data, Security, Boot), JUnit, принципов построения веб-приложений и клиент-серверного взаимодействия
— опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL, SQL-индексы, партиции) и Hibernate, а также понимание распределенных транзакций
— практический опыт с микросервисной архитектурой: REST, gRPC, очереди сообщений (Apache Kafka) и взаимодействие сервисов
— уверенная работа со стеком сборки и поставки: Maven/Gradle, контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes/OpenShift) и CI/CD (Jenkins)
— владение инструментами контроля версий (Git), проведение code review, написание модульных и интеграционных тестов (Testcontainers, Mockito)
Задачи:
- проектировать backend-сервисы, разрабатывать отказоустойчивые микросервисы на Python, закладывая фундамент для масштабирования продукта
- строить инфраструктуру для ML, создавать API для инференса моделей, управлять очередями задач и обеспечивать бесшовную интеграцию дата-сайентистов в production-среду
- работать с данными в реальном времени, обрабатывать потоки информации через Kafka, выстраивать эффективную потоковую обработку событий
- задавать стандарты качества, участвовать в код-ревью, развивать культуру чистого кода и внедрять лучшие инженерные практики в команде
- обеспечивать надежность, писать юнит- и интеграционные тесты для гарантии стабильности сервисов 24/7
- участвовать в аналитической работе, тестировать гипотезы, влияющие на работу алгоритма и качество оценки
Требования:
- опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
- глубокое понимание микросервисной архитектуры: REST, gRPC, принципы взаимодействия распределенных систем
- уверенная работа с реляционными базами данных (PostgreSQL) и брокерами сообщений (Kafka)
- владение асинхронным программированием (asyncio, aiohttp, FastAPI) для создания высоконагруженных систем
- навык работы со всем циклом разработки ПО: от постановки задачи до выкатки в прод и поддержки
- практический опыт с Docker и системами контроля версий (Git)
- высшее техническое образование, самостоятельность и умение находить общий язык с командой аналитиков, методологов и исследователей данных.
Задачи:
- разрабатывать надежные backend-сервисы для AI-помощников на основе GigaChat
- создавать и поддерживать системы сбора и обработки данных: парсинг, логирование, аналитика
- оптимизировать код, повышать стабильность и производительность сервисов под высокой нагрузкой
- применять инструменты Data Science для улучшения работы систем и интеграции LLM в реальные бизнес-процессы.
Требования:
- рассматриваем студентов ВУЗа технической специальности, бакалавр 3-4 курс, магистратура 1-2 курс
- уверенно владеете Python
- знаете библиотеки FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, pandas, bs4
- имеете навыки асинхронного программирования
- разбираетесь в SQL и ORM
- понимаете принципы REST API, а также основы объектно-ориентированного проектирования (ООП, SOLID)
- работаете с Git.
Задачи:
- разработка бэкенда (Java/Spring) по готовым ТЗ, создание простых прототипов
- документирование и тестирование REST/gRPC‑API
- участие в планировании спринтов, декомпозиция своих задач
- работа с БД (CRUD, модели данных) и настройка взаимодействия сервисов
- участие в Code Review (проверка и доработка кода)
- помощь в интеграции LLM и пилотировании AI‑инструментов (под контролем старших).
Требования:
- базовое знание Java (ООП, Collections, исключения)
- основы Spring (Boot, DI) — достаточно учебных проектов
- знание SQL (JOIN, GROUP BY) и принципов реляционных БД
- умение работать с Git
- понимание HTTP/REST
- готовность учиться и работать в команде
Задачи:
- проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций
- развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий
- формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования
- проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации
- распределение нагрузки между членами команды
- контроль сроков выполнения задач
- организация внутренних процессов в команде
- контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований.
Требования:
- опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!)
- понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы
- опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL)
- понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF)
- понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio)
- уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit
- опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy)
- практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience
- опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker)
- уверенный Linux пользователь
- понимание принципов CI/CD
- умение работать в команде и эффективно распределять задачи
- понимание принципов и инструментов Scrum.
Задачи:
-проектирование, разработка, тестирование и сопровождение высоконагруженных веб-приложений и микросервисов на языке Java, BPMN-процессов
-написание сложных SQL-запросов, проектирование структуры БД, оптимизация производительности запросов;
-разработка интеграционных решений с использованием REST API, SOAP, брокеров сообщений (Kafka)
-активное участие в обсуждении архитектурных решений, выборе технологий и инструментов для реализации новых фичей
-проведение код-ревью коллег, написание чистого, поддерживаемого кода, покрытие нового функционала модульными и интеграционными тестами (JUnit, Mockito)
-поиск узких мест и оптимизация существующего кода для повышения производительности и стабильности приложений
-тесная работа с аналитиками, QA-инженерами, DevOps-специалистами и другими разработчиками в рамках Agile/Scrum-команды
-подготовка технической документации по разработанному функционалу
-помощь при разборе промышленных инцидентов.
Требования:
-уверенное знание Java/Kotlin
-уверенное знание Spring экосистемы
-опыт коммерческой разработки от 5 лет
-глубокое знание Kafka и смежных технологий
-опыт работы с SQL/noSQL базами данных, S3 хранилищами
-понимание контейнеризированной среды и devops
-знание подходов проектирования архитектуры высоконагруженных back-end приложений, понимание узких мест
-опыт работы, применение AI-инструментов.
Задачи:
-проводить ручное тестирование (функциональное, интеграционное, регрессионное), создавать и развивать тестовую модель
-писать автотесты на Java
-работать с логами, API, SQL-запросами
-подготавливать артефакты для процедуры тестирования
-работать с баг-трекингом (Jira и другие системы)
-вести коммуникацию с контрагентами
Требования:
-наличие высшего образования
-опыт работы QA-инженером от полугода
-знание Java core на уровне написания и поддержки автотестов
-владение SQL на уровне написания базовых запросов
-опыт работы с REST (Postman/Insomnia)
-знание жизненного цикла ПО, понимание гибких методологий разработки ПО
Задачи:
- разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы
- исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов
- участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой)
- проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов
- документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций
- участие в Code Review
- работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах.
Требования:
- базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули)
- понимание Git (коммиты, ветки, PR)
- основы SOLID и паттернов проектирования
- знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest
- понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
- общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах
- понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Задачи:
— развитие и оптимизация существующих ИИ-агентов
— проектирование архитектуры новых компонентов
— разработка многошаговых агентных сценариев с использованием LangChain и LangGraph
— проектирование логики взаимодействия агентов с LLM, базами данных, внутренними API и корпоративными сервисами
— разработка backend-сервисов ИИ-агентов на Python
— реализация RAG-сценариев, поиск по корпоративным данным и работу с векторными базами данных
— улучшение качества ответов агентов, устойчивость сценариев и корректность использования инструментов
— оптимизация производительности, задержки и стоимости LLM-запросов
— разработка механизмов хранения состояния, истории диалогов и контекста пользователя
— анализ ошибок агентов и устранение причины некорректного поведения
— участие в тестировании, мониторинге и подготовке решений к промышленной эксплуатации
— взаимодействие с разработчиками, аналитиками и представителями бизнеса при проработке новых сценариев.
Требования:
— оконченное высшее образование
— подтвержденный опыт коммерческой разработки на python от 5 лет
— уверенное владение FastAPI или аналогичным Python-фреймворком
— практический опыт разработки приложений на базе LLM
— опыт работы с LangChain и LangGraph
— понимание принципов построения ИИ-агентов: структура запросов, состояние, инструменты, маршрутизация, планирование и выполнение многошаговых сценариев
— опыт проектирования архитектуры сервисов и самостоятельной декомпозиции задач
— опыт работы с PostgreSQL
— опыт работы с векторными базами данных или расширениями для векторного поиска
— понимание принципов RAG, embeddings, semantic search
— опыт интеграции с внешними и внутренними API
— понимание асинхронного программирования в Python
— умение писать поддерживаемый код, покрывать критическую логику тестами
— способность самостоятельно исследовать проблему, предлагать решение и доводить его до работающего результата
— 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:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (для офиса Кутузовский 32)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного роста
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
