Вакансии

– Разрабатывать кейвижуалы для внутренних и внешних коммуникаций (диджитал и частично офлайн). – Формировать и поддерживать визуальный образ бренда.

Зарплата не указана

— Проектировать и реализовывать ключевые пользовательские сценарии (онбординг, план профилактики, чекапы, напоминания), превращать медицинские данные в понятные пользователю выводы и шаги — без излишней тревожности.

Зарплата не указана

— Проектировать и реализовывать ключевые пользовательские сценарии (онбординг, план профилактики, чекапы, напоминания), превращать медицинские данные в понятные пользователю выводы и шаги — без излишней тревожности;

Зарплата не указана

Анализ и оптимизация бизнес-процессов: погружаться в текущие процессы департамента, выявлять проблемы и точки роста, предлагать и согласовывать улучшения.

Зарплата не указана

– Опыт продуктового дизайна мобильных и веб‑интерфейсов, крепкий UI, уверенное владение Figma — покажи портфолио с понятной личной ролью в проектах. – Практический опыт работы с AI‑агентами: создание и доведение интерфейсов до нужного качества, работа в кодовой базе (разбор UI‑кода, внесение и проверка изменений, Git, ревью);

230 000 – 290 000 ₽

СберЗдоровье ищет графического бренд-дизайнера с опытом от 3 лет для масштабного редизайна бренда. В отклике нужны кейсы, резюме и портфолио

Зарплата не указана

-Проводить самостоятельные исследования, искать точки роста и формировать рекомендации для продукта и бизнеса. -Анализировать влияние ассортимента на конверсию и выручку.

Зарплата не указана

Что нужно будет делать: Отвечать за главный экран, витрину услуг, функционал поиска, онбординг и другие фичи, влияющие на дейли-опыт использования личного кабинета в мобильном приложении и вебе;

Зарплата не указана

Что нужно будет делать: Развивать витрину: выдачу врачей и услуг, фильтры, карточки и посадочные страницы;

Зарплата не указана

Обязанности: Проводить самостоятельные исследования, искать точки роста и формировать рекомендации для продукта и бизнеса Анализировать влияние ассортимента на конверсию и выручку. Декомпозировать изменения ключевых метрик и находить причины.

Зарплата не указана

Обязанности: Провести аудит процессов КЦ, аккаутинга, контента для поиска и приоритизация процессов и сценариев для автоматизации; Много работы с данными, новый проект по роботизации КЦ, внедрение робота в наши сценарии для сокращения трудозатрат;

Зарплата не указана

СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Компания развивает новое направление AI-native продуктов: мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы для улучшения понимания здоровья пользователя. Ищут Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Роль не связана с ML Engineer или research, а требует сильной backend-инженерии с использованием FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграций, надежности, безопасности и observability. Работа в кросс-функциональной команде с ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA и Product. Задачи: — Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. — Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. — Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning. — Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и при необходимости S3-compatible storage. — Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces. — Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking. — Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования: — Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. — Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. — Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. — Уверенное владение Python. — Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. — Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. — Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA. — Опыт работы с микросервисами. — Умение писать тесты для критичной backend-логики. — Готовность работать в продуктовой команде с быстро меняющимися требованиями, где API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом: — Опыт работы с очередями: Kafka/RabbitMQ, Celery. — Понимание зоны ответственности AI/ML и классического Python-сервиса. — Знание AI/ML инструментов и подходов. — Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или других доменах с чувствительными данными. Требуется инженер, который понимает продуктовый сценарий, умеет уточнять требования, думает контрактами, состояниями, ошибками и edge cases, строит надежные интеграции с backend, mobile, PWA и AI-слоем, пишет поддерживаемый код, умеет работать с логами, trace id и production-инцидентами, аккуратно относится к медицинским и персональным данным. Условия: — Возможность строить AI-native health-продукт с нуля. — Быстрый путь от backend-решения до мобильного пользовательского сценария. — Сложные задачи на стыке backend, AI, медицинского контекста и пользовательских данных. — Работа в кросс-функциональной команде с Product, TL, ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA, DevOps/MLOps и медицинскими экспертами. — Удаленный формат внутри РФ или офис в Москве. — Корпоративная техника. — Медицинская программа с телемедициной, очными приемами, психологами, стоматологией, лабораторными и инструментальными диагностиками. — Оплачиваемые курсы английского языка. — СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов. — Поддержка спорта и wellbeing-программы.

Задачи: — Развивать продукты на основе медицинских данных. — Создавать пользовательские сценарии, в которых медицинские данные превращаются в конкретную ценность: понимание состояния здоровья, выявление рисков, персональные рекомендации, профилактику и маршрутизацию. — Развивать риск-профиль пользователя: определять продуктовую концепцию риск-профиля, какие риски оцениваем, какие данные используем, как показываем результат пользователю и как превращаем оценку риска в дальнейший сценарий заботы о здоровье. — Строить слой медицинских данных совместно с медицинской, data- и технической командами, развивать систему сбора и структурирования данных из разных источников: анализов, заключений врачей, опросников, устройств, трекеров и медицинской истории. Работать над полнотой, актуальностью и качеством данных пользователя. — Создавать персонализированные сценарии: использовать данные для персонализации продукта, кому предложить обследование, консультацию, повторный анализ или профилактический сценарий. Развивать механики регулярного обновления данных и возвращения пользователя в продукт. — Работать на стыке Product × Medicine × Data × AI: формулировать продуктовые гипотезы и требования к алгоритмам вместе с врачами, аналитиками, Data Science и ML-командами. Определять, где достаточно правил и классической аналитики, а где AI/ML способен существенно улучшить пользовательский опыт. — Отвечать за продуктовые метрики: определять North Star и систему метрик направления, включая покрытие пользователей медицинскими данными, полноту профиля, прохождение оценки рисков, конверсию в следующий шаг, повторное использование, retention и влияние на потребление медицинских сервисов. Требования: — Product Manager с сильным продуктовым мышлением, умеющий самостоятельно находить проблему, формировать продуктовую концепцию и доводить ее до работающего продукта. — Понимание принципов работы AI/ML-продуктов или желание глубоко погрузиться в эту область. — Способность работать с несколькими командами и большим количеством стейкхолдеров. — Умение проектировать сложные пользовательские сценарии и делать их простыми для пользователя. — Способность работать в условиях высокой неопределенности и самостоятельно формировать roadmap. — Будет плюсом опыт в healthtech, medtech, AI/ML, персонализации или data-продуктах. Условия: — Сильная команда профессионалов. — Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России. — Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город и гибридный график. — Корпоративная техника. — Медицинская программа, включающая телемед-консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики. — Оплачиваемые курсы английского языка от ЯПрактикум. — Поддержка активного образа жизни: корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве или компенсация спортивного абонемента. — СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов. — Подписка СберПрайм, льготные условия ипотечного кредитования, скидки от партнёров. — Возможность посещать профильные конференции и выступать на них. — Коммуникация на "ты", отсутствие бюрократии, взаимопомощь.

Задачи: — Тестировать mobile и backend/API сценарии для ИИ-помощника или риск-профиля — Помогать выстраивать инфраструктуру и писать тесты на Python для ML части — Поддерживать автоматические тесты на Java для мобильных end2end сценариев — Проверять клиент-серверное взаимодействие, авторизацию, обработку ошибок, статусы, деградации и fallback states — Работать с чеклистами, тест-кейсами, регрессом, smoke, exploratory testing и дефектами — Проверять сценарии с изменяющимся результатом AI, фиксировать AI-дефекты с подробной информацией — Учитывать privacy/security ограничения при работе с медицинскими и пользовательскими данными — Сотрудничать с Product, Backend, ML, Mobile, SA и аналитиками для принятия решения о готовности релиза — Формировать наборы регрессионных проверок для AI-сценариев Требования: — Уверенное знание Python — Опыт тестирования backend/API: REST, HTTP-статусы, авторизация, валидация, ошибки, контракты, асинхронные сценарии — Опыт тестирования mobile-приложений iOS/Android или готовность работать с mobile-контуром — Тест-дизайн: классы эквивалентности, граничные значения, переходы состояний, негативные сценарии, exploratory testing — Умение работать со снифферами/proxy: Charles, Proxyman, mitmproxy или аналоги — Умение проверять данные в БД: PostgreSQL/MySQL или аналоги — Навык писать воспроизводимые bug reports с окружением, шагами, фактами, логами и request/trace id — Понимание особенностей тестирования AI и фиксации AI-дефектов — Понимание privacy/security ограничений при работе с медицинскими и пользовательскими данными Будет плюсом: — Опыт Java Core (Selenide, Rest Assured, JUnit5, Appium) — Опыт тестирования chat/assistant, рекомендаций, скоринга, персонализации или data-heavy продуктов — Опыт работы с логами, трассировкой, мониторингами и production diagnostics — Опыт API-автоматизации на Java/Kotlin и интеграции тестов в CI/CD — Базовое понимание автоматизации API и/или mobile-тестов

Зарплата не указана

Задачи: — Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM; — Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning; — Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools; — Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД; — Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения; — Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений; — Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits; — Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента; — Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента; — Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM. Требования: — Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security; — Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки; — Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие; — Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling; — Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency; — Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search; — Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM; — Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits; — Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд. Что мы ищем в кандидатах: — Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений; — Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF; — Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop; — Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов; — Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов; — Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks. Будет плюсом: — Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами; — Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами; — Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation; — Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage. Условия: — Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк); — Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами); — Условия ипотечного кредитования от Сбербанка; — Индивидуальный план развития; — Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ; — Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника; — Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.

Задачи: – Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. – Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. – Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning. – Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage. – Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces. – Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking. – Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования: – Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. – Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. – Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. – Уверенное владение Python. – Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. – Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. – Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA. – Опыт работы с микросервисами. – Умение писать тесты для критичной backend-логики. – Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.

Зарплата не указана

Задачи: — настройка и поддержка пайплайнов CI/CD, поддержка релизного процесса; — масштабирование проекта; — администрирование инфраструктуры в рамках своего проекта; — мониторинг и логирование своего проекта; — взаимодействие с коллегами из девопс-команды и инфраструктуры. Требования: — писать и поддерживать пайплайны (GitLab CI); — работать с Kubernetes и Helm; — администрировать системы на Linux; — владеть скриптовыми языками Bash, Python, Go; — владеть контейнерными технологиями Docker; — работать с Terraform и Ansible; — работать с Git; — работать с базами данных SQL; — иметь опыт настройки и поддержки систем мониторинга, логирования и визуализации; — базовые знания сетевых технологий.

Зарплата не указана

Задачи: – Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения. – Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке. – Развивать переиспользуемые Android-компоненты, библиотеки и SDK для быстрого внедрения продуктовой функциональности. – Работать с чатом и ИИ-помощником: асинхронные ответы, история сообщений, загрузка документов, ошибки и запасные сценарии. – Разрабатывать UI риск-профиля и медицинских данных: анкеты, карточки, графики, объяснения, доверие и согласия. – Интегрироваться с backend/API, авторизацией, аналитикой, фича-флагами и наблюдаемостью. – Участвовать в развитии многомодульной архитектуры Android-приложения и границ между feature/platform/core слоями. – Оптимизировать CI/CD, Gradle-конфигурации и скорость сборки там, где это влияет на поставку команды. – Учитывать ограничения мобильных релизов: обратную совместимость, поэтапный раскат, регресс, работу на разных версиях Android. – Писать тестируемый код, участвовать в код-ревью, декомпозиции и обсуждении API-контрактов. – Работать в кросс-функциональной команде с Product, Backend, iOS, QA, SA, Design и ML. Требования: – Уверенный Kotlin. – Kotlin Coroutines / Flow: SharedFlow, StateFlow, operators, scopes, lifecycle, cancellation, structured concurrency, error handling. – Архитектура Android-приложений: Clean Architecture, UDF/MVI/TEA или близкие подходы, separation of concerns. – Jetpack Compose для новых экранов; понимание interoperability с legacy View при необходимости. – Навигация, управление состоянием, работа с UI-состояниями загрузки, пустого экрана, ошибки и контента. – Сетевой слой: REST, авторизация/сессия, повторы запросов, маппинг ошибок, работа без сети или при плохой сети. – Работа с локальным хранением и кэшированием: Room/DataStore/SharedPreferences или аналоги. – Многомодульные Android-проекты: понимание влияния модулей на время сборки, границ API, api/impl-подхода и изоляции зависимостей. – Gradle: dependency configurations, implementation vs api, version catalogs, основы convention plugins. – Опыт работы с CI/CD для Android: сборки, проверки, тесты, артефакты, ускорение обратной связи. – Качество мобильного продукта: жизненный цикл приложения, push-уведомления, диплинки, разрешения, аналитика, crash reporting. – Тестирование: unit tests для ViewModel/use cases/services, UI tests как плюс. – Готовность к релизу: фича-флаги, обратная совместимость, поэтапный раскат, регрессионные проверки. – Умение работать с Backend, ML, Product, QA, SA, iOS и Design.

Зарплата не указана