Задачи:
-разработка на Java/Kotlin с использованием PostgreSQL
-ревью и оптимизация кода
-подготовка архитектурных решений, эксплуатационной документации
-участие в тестировании, подготовка и проведение нагрузочного тестирования
-внедрение доработок в промышленную эксплуатацию
-локализация и устранение ошибок, анализ инцидентов
-наставничество, развитие компетенций команды
Требования:
-опыт разработки на Java/Kotlin (>3 лет)
-опыт проектирования и оптимизации работы с БД
-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
-опыт работы с критичными и высоконагруженными приложениями
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)
ОфисСтажёрМосква
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:
— разработка систем автоматизации казначейства, риск-менеджмента, отчётности
— добавление AI для точных прогнозов
Требования:
— опыт работы с Python от 5 лет
— экспертный уровень владения SQL
— знание PySpark
— понимание принципов SOLID и asyncio
— опыт работы с HDFS и Kafka
Вакансия открыта в трёх продуктовых командах с одинаковым базовым стеком и уровнем задач:
— BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL-оптимизации, DWH/Data Lake
— Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами
Мы — амбициозная команда специалистов, которая ставит перед собой амбициозную задачу по разработке и внедрению ИИ-агента для управления технологическими рисками Банка. Наше решение помогает быстро выявлять, оценивать и минимизировать последствия технологических рисков. В нашей команде ты сможешь быть вкладом в создание и развитие продукта с 0 и работать с передовыми технологиями, свободные коммуникации и быстрые решения без долгих согласований.
Задачи:
— проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
— выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
— внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
— работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
— проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
— развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
— влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.
Требования:
— от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
— опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
— уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
— практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
— навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
— готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код.
Будет плюсом:
— опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность)
— опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
— вклад в open-source или публикации/доклады
— знание домена рисков.
Обязанности:
- разработка прикладного ПО на Python
- применение практик GenAI для решения задач Python-разработки
- написание unit-тестов
- поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками
- менторство (развитие tech skills) стажёров (актуально для middle, senior)
- взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile.
Требования:
- высшее образование
- опыт работы в роли разработчика от двух лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО с использованием инструментов и технологий Python
- опыт работы с фреймворками в направлении Python: FastAPI, Flask
- опыт работы со всеми указанными библиотеками Python: AsyncIO, SQLAlchemy, Pydantic
- опыт работы с реляционными БД (Oracle DB и/или PostgreSQL и/или MySQL)
- опыт оптимизации производительности SQL запросов (план запроса, полное сканирование)
- опыт интеграции инфраструктурных компонентов с сторонними системами
- опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira
- опыт работы в гибких методологиях (Agile и/или DevOps и/или Scrum) разработки.
Задачи:
-проектировать решения, в том числе разрабатывать детальную внутреннюю архитектуру сервиса, включая интеграционные сценарии
-принимать участие в разработке крупнейшего в России интернет-банка для юридических лиц
-работать в Agile-команде (ежедневные стендапы, 2х-недельные спринты, демонстрация, ретроспектива)
-проводить и проходить Code Review
Технологии / фреймворки:
Java 17, Spring Framework, Spring Boot, PostgreSQL / Oracle, Hibernate, Gradle
Инструменты:
Jenkins, Jira, Bitbucket, Confluence, Podman (Docker), Kubernetes (OpenShift)
Требования:
-опыт от 4х лет разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем
-уверенное знание Java 8+
-уверенные знания Spring Framework, Spring Boot
-умение писать Unit-тесты, знание фреймворков JUnit, Mockito
-опыт разработки REST-сервисов
-опыт работы с реляционными БД PostgreSQL или Oracle (требования ACID)
-опыт работы с Docker
-умение работать в команде: дружелюбность и открытость к взаимодействию
-навыки работы с генеративными AI моделями
-Опыт применения современных LLM-инструментов
Задачи:
- разработка распределенных систем на Java + Spring Boot
- написание Unit-тестов
- работа в scrum команде и нацеленность на результат
- участие в оценке и обсуждении требований
- code review
- поиск и исправление дефектов в своем и чужом коде.
Требования:
- знание Java Core
- знание принципов ООП
- понимание принципов микросервисной и событийной архитектуры
- знание SQL и опыт работы с JPA, Hibernate
- приветствуется опыт работы с Kafka, Maven/Gradle, Jira, Confluence
- готовность самостоятельно разобраться в сложной задаче.
Задачи:
— разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты
— проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами
— разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов
— строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)
— использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям
— участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов
Требования:
— опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
— сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы
— умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение
— практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
— умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости
— опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio
— уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
— опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)
— опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift
— понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов
— готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента
Будет плюсом:
— опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев
— опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний
— опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей
— опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем
— опыт работы в финтехе или в защищённом контуре
Условия:
— строим платформу для GenAI-агентов, которая становится частью технологического контура банка
— роль на стыке классической backend-разработки и AI: писать сервисы и проектировать работу агентов в проде
— AI-инструменты — рабочая норма, ценится инженер с system design и ответственностью за качество решения
— много нового функционала без тяжёлого legacy, изменения доводятся до промышленного контура
— прозрачные процессы, регулярное улучшение инженерных практик, атмосфера открытости и взаимопомощи
— гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы
Мы - команда FRE B2B Дивизион AI трансформации и исследования данных блока "Финансы". Наша команда занимается внедрением AI в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов. В своей работе мы реализуем весь жизненный цикл создания Агента - от сбора требований и отрисовки архитектуры до интеграции решения в бизнес-процессы, от прохождения требований Регуляторов (Модельные Риски, Надежность, Кибербезопасность) до предоставления результатов руководству Банка.
Задачи:
— проектирование, разработка и внедрение AI-агентов
— создание и оптимизация RAG-пайплайнов
— интеграция агентов в производственные процессы
Требования:
— опыт разработки и внедрения генеративных моделей (LangChain, LangGraph или кастомные реализации)
— опыт работы с открытыми моделями машинного обучения (Llama, Mistral, Qwen и другие)
— понимание полного цикла проекта с искусственным интеллектом
— знакомство с инструментами RAG (пайплайны, векторные БД FAISS/Chroma/Qdrant)
— владение Python-библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)
— опыт работы с системами контроля версий и трекерами задач
Будет плюсом:
— глубокое понимание нейронных сетей и их обучения (архитектуры MLP, CNN, RNN/LSTM, трансформеры)
— базовые знания математики (анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика)
— представление о финансах
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для 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:
- разрабатывать, развивать и адаптировать компоненты Платформы данных, связанные с наполнением DataLakeHouse и интеграциями с ML
- разрабатывать BI приложение, включая архитектурное проектирование, написание самого приложения и интеграций с другими микросервисами
- следить за чистотой кода и тестовым покрытием
- участвовать в code review и в фазах релизного процесса
- проводить анализ по улучшению производительности сервисов
Требования:
- веренное знание Java
- уверенное знание Spring экосистемы
- опыт коммерческой разработки от 2 лет
Задачи:
— разрабатывать новые продукты, сервисы и UI в рамках инициатив
— исследовать и привносить новые подходы и инициативы в процессы команды (PDLC, product development lifecycle)
— повышать стабильность приложений за счёт автоматизации и написания тестов
— разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты
— проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами
— использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям
— участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов
Требования:
— общий опыт работы не менее 5 лет
— front: TypeScript, React/Vue, Tailwind
— backend: Node.js/Python, PostgreSQL
— DevOps: CI/CD, GitLab, Docker, GitHub Actions
— умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение
— вайбкодинг и практический опыт разработки кода с AI-агентами: Codex, GigaCode, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
— продуктовое мышление: важно не просто «закрыть таску», а запустить фичу, которая принесёт пользу конечным клиентам
— понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов
— готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента
Будет плюсом:
— несколько завайбкоженных проектов в портфолио
— опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем
Условия:
— работа над платформой для GenAI-агентов, часть технологического контура банка
— AI-инструменты — рабочая норма, ценится инженер с system design и ответственностью за качество
— много нового функционала без тяжёлого legacy, изменения доводятся до промышленного контура
— прозрачные процессы, регулярное улучшение инженерных практик, атмосфера открытости и взаимопомощи
— гибридный формат работы, офис рядом с м. Кутузовская
— ДМС и корпоративные льготы
Задачи:
- разработка и поддержка Python-модулей, взаимодействующих с компонентами распределённой инфраструктуры
- написание unit-, интеграционных и end-to-end тестов
- участие в code review и соблюдение стандартов качества кода
- сборка и публикация пакетов (в том числе .deb/.rpm) для дистрибутивов Linux
- диагностика и устранение проблем в production-средах под Linux
- взаимодействие с командами DevOps и SRE для обеспечения стабильности и производительности решений.
Требования:
- понимание принципов работы гипервизоров и опыт взаимодействия с QEMU/KVM через API или CLI (например, через libvirt или напрямую)
- уверенное владение Linux: работа с systemd, journalctl, сетевым стеком, файловыми системами
- практический опыт работы с технологиями контейнеризации: Docker и/или Podman (включая написание Dockerfile, управление образами, настройку сети и volumes)
- опыт взаимодействия (или разработки) с любым из этого списка - OpenStack, Apache CloudStack, Proxmox VE, OpenNebula, oVirt
- опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет
- глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и IPC в Linux
- опыт работы с системами сборки пакетов (например, rpmbuild, mock, koji, fedpkg или аналоги)
- знание принципов CI/CD и опыт работы с Git, GitLab CI
- понимание принципов REST API, RPC и взаимодействия между сервисами
- опыт работы с virtualenv, pip, Poetry или аналогичными инструментами управления зависимостями.
Задачи:
— проектирование модуля, который объединяет результаты из поисковых систем
— написание эффективных обходов графа с ограничениями по времени
— реализация кэширующих стратегий для графовых запросов
— оптимизация работы с памятью и GC
— разработка асинхронных пайплайнов для параллельных вызовов движков
— настройка гибридного ранжирования через кастомные скоринговые функции
— интеграция векторного поиска через Java-клиенты
— написание запросов к FastGraph
— внедрение ранжирующих моделей
— сборка фичей для модели
— мониторинг качества поиска.
Требования:
— java core: многопоточность, NIO, работа с коллекциями, понимание JVM и GC
— опыт написания высоконагруженных сервисов
— понимание алгоритмов ранжирования, опыт настройки гибридного поиска (текст + вектора)
— практический опыт обхода графов
— понимание метрик качества поиска, умение работать с ранжирующими моделями.
Задачи:
— написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в том числе smoke, интеграционные, e2e)
— анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов
— рефакторинг легаси автотестов
— работа с Jira (управление задачами, багами, релизами), анализ и ревью документации в Confluence
— взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов
Требования:
1. Обязательные требования:
— понимание теории тестирования (опыт работы ручным тестировщиком от 1 года)
— опыт разработки автотестов от 2 лет (Python 3 + Pytest)
— опыт работы с requests, pytest, Selenium или Playwright, SQLAlchemy, pydantic
— обязателен опыт работы с LLM
— опыт работы с Jenkins или с любым другим инструментом CI/CD
— опыт работы с GIT на уровне выше среднего, понимание gitflow
— понимание как устроены REST запросы, заголовки, параметры, тела запросов, виды аутентификации
— знание принципов ООП, паттернов разработки, умение писать масштабируемый код для дальнейшей разработки
— знание клиент-серверной архитектуры
— опыт работы с базами данных Postgres, Mongo
— опыт работы с kafka
— опыт работы с ELK / Grafana
— знание SQL (SELECT, JOIN)
— опыт проведения code review
— умение читать allure отчет
— опыт работы с postman/insomnia, devtools
2. Soft Skills:
— самостоятельность
— ответственность за качество продукта / своей зоны
— умение задавать вопросы и уточнять требования
— коммуникабельность
— умение работать в команде
— умение работать в условиях быстро меняющихся требований
— умение соблюдать договорённости и сроки
Условия:
— удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха)
— конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы)
— возможность использовать современные технологии
— полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование)
— обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании
— программу льготного кредитования в Сбере
— скидки у партнёров компании
— шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.
Наша команда разрабатывает AI-продукты для управления талантами — от внешнего найма до внутренней мобильности. Мы автоматизируем ключевые этапы рекрутмента, чтобы сделать процесс быстрее и удобнее. Среди наших решений — ГигаРекрутер, AI-помощник для первичных интервью с кандидатами, и предиктивная система подбора внутренних сотрудников на роли и проекты. Это позволяет HR-партнерам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес.
Задачи:
— написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e)
— анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов
— рефакторинг легаси автотестов
— работа с Jira (управление задачами, багами, релизами), анализ и ревью документации в Confluence
— взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов
Требования:
1. Обязательные требования
— понимание теории тестирования (опыт работы ручным тестировщиком от 1 года)
— опыт разработки автотестов от 2 лет (Python 3 + Pytest)
— опыт работы: requests, pytest, Selenium или Playwright, SQLAlchemy, pydantic
— обязателен опыт работы с LLM
— опыт работы с Jenkins или с любым другим иструментом CI/CD
— опыт работы с GIT на уровне выше среднего, понимание gitflow
— понимание как устроены REST запросы, заголовки, параметры, тела запросов, виды аутентификации
— знание принципов ООП, паттернов разработки, умение писать масштабируемый код для дальнейшей разработки
— знание клиент-серверной архитектуры
— опыт работы с базами данных Postgres, Mongo
— опыт работы с kafka
— опыт работы с ELK / Grafana
— знание SQL (SELECT, JOIN)
— опыт проведения code review
— умение читать allure отчет
— опыт работы с postman/insomnia, devtools
2. Soft Skills:
— Самостоятельность
— Ответственность за качество продукта / своей зоны
— Умение задавать вопросы и уточнять требования
— Коммуникабельность
— Умение работать в команде
— Умение работать в условиях быстро меняющихся требований
— Умение соблюдать договорённости и сроки
Условия:
— удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха)
— конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы)
— возможность использовать современные технологии
— полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование)
— обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании
— программу льготного кредитования в Сбере
— скидки у партнёров компании
— шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.
Задачи:
-разработка backend части автоматизированной системы с учетом требований безопасности, отказоустойчивости, времени отклика и т.п. (в т.ч. прототипирование)
-проведение code review, написание юнит-тестов, участие в организации процессов контроля качества
-проработка и внедрение новых инструментов и фреймворков
-развитие архитектуры системы.
Требования:
-опыт коммерческой разработки на java от 5 лет
-уверенное знание java 11+ (желательно опыт с java 17+)
-опыт работы с maven/gradle, экосистемой spring (boot, data и тд.), postgresql
-понимание принципов микросервисной архитектуры (rest, grpc, очереди сообщений(kafka), взаимодействие сервисов), ci/cd, jenkins
-опыт написания модульных и интеграционных тестов (junit, testcontainers, mockito и др.).
-опыт проведения code review
-опыт в проектировании архитектуры и баз данных
-опыт выстраивания процесса разработки внутри команды.
