Вакансии

• Тестирование frontend и backend для доступа к финансовым сервисам и продуктам. • Написание и поддержка автотестов.

от 280 ₽

• Глубокий Swift, зрелое понимание SwiftUI и UIKit (включая interop). • Concurrency на уровне проектирования: actor-изоляция, structured concurrency, Swift 6 strict concurrency.

1 280 – 1 280 ₽

- Задачи: полный цикл backend-разработки (архитектура, кодинг, запуск в пром), REST API, работа с PostgreSQL и Kafka, покрытие автотестами. - Опыт: 4+ года на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits).

250 000 – 350 000 ₽

знание этапов жизненного цикла ПО и бага Типы и уровни тестирования, техники тестирования Умение составлять тест‑кейсы и чек‑листы; понимание структуры баг‑репорта Базовые знания SQL Опыт работы с Postman/Insomnia Условия: Работа по адресу: ул.

Зарплата не указана

Задачи: — Разработка и внедрение ML моделей на клиентской базе B2C и B2B для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов. — Работа с рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций. — Создание NLP-моделей на текстовых данных. — Использование продвинутых подходов классического ML, включая uplift-моделирование, работу с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы. Обязанности: — Построение ML моделей на основе табличных данных, последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовых данных. — Написание production-ready кода и передача его в CI/CD пайплайн команды MLOps с ответственностью за качество кода и воспроизводимость. — Улучшение процесса построения моделей, разработка прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде. — Выдвижение data-driven гипотез и предложений для запуска новых механик, поиск инсайтов в данных. Требования: — Глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP алгоритмы). — Понимание основных Deep Learning подходов. — Продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса). — Отличное знание Python, включая библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch. — Опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере). Условия: — Комфортный современный офис рядом с м. 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. — Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%. — Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров. — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling) — дообучение LLM моделей — разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM — формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений — оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU — работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками — организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач. Требования: — опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных — опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей — опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph — опыт практической работы с LLM через API — отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM — опыт дообучения классических трансформеров и LLM — практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений — опыт prompt-engineering Будет плюсом: — работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark — опыт постановки и проведения a/b тестов — опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможен гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: - Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - Исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Требования: - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД Условия: - Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат

Зарплата не указана