Location: Москва
Мы защищаем будущее: создаем систему кибербезопасности для генеративного ИИ в Сбере. Наш продукт SOC4AI (Security Operations Center for AI) — это компонент в структуре SOC (Security Operations Center) Сбербанка, отвечающий за мониторинг, анализ и противодействие киберугрозам на GenAI-модели и AI-агенты.
Мы находимся на передовой защиты цифрового завтра и ищем инженера сопровождения, который обеспечит стабильную и надежную работу продукта в промышленной эксплуатации. SOC4AI осуществляет мониторинг более 3 000 ИИ-агентов; телеметрия их запросов и ответов в режиме реального времени поступает в платформу кибербезопасности для анализа.
Обязанности
* эксплуатация сервисов SOC4AI: обеспечение по доступности и задержкам.
* мониторинг real-time конвейера приема телеметрии от более 3 000 ИИ-агентов (запросы и ответы), потери и дубли событий.
* мониторинг качества ML-моделей детектирования угроз в продуктивной среде: precision, recall, FPR / FNR по классам угроз, деградация относительно baseline; эскалация в ML-команду, участие в откате и выкатке новых версий моделей.
* развитие observability-стека: метрики Prometheus, дашборды Grafana, OpenTelemetry Collector, централизованные логи (ELK / OpenSearch), трейсинг.
* релизный процесс: деплой через Argo CD, сопровождение сред DEV → ИФТ → ПСИ → ПРОМ.
* управление инцидентами: triage, диагностика, восстановление сервиса, эскалация по матрице, RCA и планом корректирующих действий.
* эксплуатация хранилищ: PostgreSQL, векторные БД, Kafka.
* capacity planning: прогноз роста нагрузки, настройка requests / limits, контроль утилизации GPU под инференс моделей.
* автоматизация эксплуатации: Bash / Python, Ansible, CI/CD-пайплайны.
* участие в нагрузочном тестировании и ПСИ, приемка сервисов в эксплуатацию.
* участие в on-call дежурствах по графику.
Требования
* опыт SRE / DevOps / Production Support высоконагруженных распределенных систем от 3-х лет.
* администрирование Linux: systemd, cgroups, файловые системы, диагностика (top, iostat, vmstat, strace, tcpdump, ss); сети: TCP/IP, DNS, HTTP/2, TLS.
* Kubernetes / OpenShift: workloads, Service и Ingress, ConfigMap и Secret, probes, requests / limits, HPA; диагностика CrashLoopBackOff, OOMKilled, проблем scheduling; Helm.
* Prometheus и Grafana: PromQL, alerting rules, Alertmanager; ELK / OpenSearch.
* Apache Kafka: топики, партиции, consumer groups, consumer lag, ISR, retention, ребалансировка.
* PostgreSQL: SQL, анализ планов запросов, репликация, бэкап и восстановление.
* Понимание метрик качества ML-моделей (precision, recall, F1, FPR, confusion matrix, дрейф данных) и умение строить по ним дашборды и алерты.
* автоматизация на Bash и Python.
* CI/CD (GitLab CI, Jenkins), Git, подход GitOps.
* SRE-практики: SLI / SLO / SLA, error budget, blameless post-mortem; процессы ITSM (инциденты, изменения, проблемы).
* опыт работы в команде по гибким методологиям разработки (Agile/Scrum/Kanban).
Будет плюсом:
* Apache Flink: checkpoints и savepoints, backpressure, watermarks; Apache Spark, Hadoop HDFS.
* OpenTelemetry (Collector, sampling), Jaeger.
* Векторные БД: Qdrant, Milvus, pgvector.
* MLOps: MLflow, сервинг моделей (Triton, vLLM, KServe), мониторинг GPU (DCGM).
* Infrastructure as Code: Terraform, Ansible; Argo CD.
* опыт работы в периметре информационной безопасности: SIEM, SOC, закрытые контуры.
* понимание устройства LLM и AI-агентов, атак на них (prompt injection, jailbreak), знакомство с OWASP Top 10 for LLM.
Условия
* комфортный современный офис в Москве (ул. Вавилова, 23)
* график работы – офис
* 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 Junior позиций)
* 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
Horizon Scanner берет одну из них и составляет карту области: выясняет, кто уже этим занимается, каких исследований не хватает, находит подходящих ученых, организует встречи. 🤩 Опыт в AI Safety (вы давно в области, сформировали мнение, вовлечены и писали блогпосты, а лучше — пейперы);
Location: Москва
**Мы представляем кластер SMILE, который занимается разработкой двух основных продуктов:**
**Сам продукт SMILE - no-code решение**, предоставляющее клиенту удобный сервис для **быстрого создания** безопасных мультипротокольных **интеграций.**
Продукт помогает всем участникам экосистемы Сбер, испытывающим потребность в обмене информацией с другими участниками, решать **проблемы** сложности, дороговизны и непонимания процесса **построения интеграции.**
С помощью концепции no-code для разработки самих взаимодействий и их сопровождения, мы позволяем клиентам существенно уменьшать Т2М своих бизнес-продуктов, а также с минимальными затратами проверять свои продуктовые гипотезы.
Наша команда работает над модулями по сбору и формализации требований от бизнеса для реализации различных сценариев интеграции.
**А также продукт Мастерская AI-HUB -** портал для упрощения пользовательских сценариев регистрации / валидации и сборки AI-решений.
В нашу команду требуется бэкенд-разработчик для усиления направления.
Обязанности
### Твои задачи:
* Разработка бэкенд-части автоматизированной системы и модульных тестов
* рефакторинг и оптимизация кода, Code review
* Участие в процессах сопровождения со стороны разработки
* разработка бизнес-логики и интеграций со смежными/внешними системами
* участие в принятии архитектурных решений
* Участие в планировании, декомпозиции и формирования требований к доработкам.
* Поддержка CI/CD, диагностика проблем, взаимодействие с Devops-командой
* разработка с применением агентов и SDD
Требования
### Мы ожидаем, что у тебя есть:
* коммерческий опыт разработки на Java от 3 лет
* опыт работы с Java 17/21 Core, Spring/Spring Boot, JPA/Hibernate, Maven, Junit, SQL, REST, Apache Kafka, Maven, Git, Junit, Mockito, Docker, CI/CD, Liquibase
* базовые знания Unix
* понимание взаимодействия клиент-серверных приложений.
* опыт разработки микросервисов - понимание принципов, опыт с Kafka, Kubernetes
* знание и применение в работе шаблонов проектирования, принципов SOLID
* опыт работы с OpenApi, Jenkins, Docker, Openshift/Kubernetes
* работа с AI-агентом - умение ставить агенту задачи, давать контекст, настраивать rules/skills/mcp, проверять и проводить ревью результата
* опыт работы с Confluence и Jira.
**Будет плюсом:**
* опыт внедрения и работы с SDD - умение вести фичу от спецификации до релиза
* опыт работы в гибких методологиях (Agile, Scrum) разработки
* опыт Devops
* опыт работы с фронтом (Vue3, typescript).
Условия
### Работа в Сбере - это:
* гибридный формат работы, после испытательного срока
* годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
* расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
* 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
* льготная ипотека в Сбере
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
-развёртыванием ML-моделей и AI-сервисов, локальных моделей (LLM, ML-модели) в различных средах. -управлением версиями моделей и их хранением (NFS/MinIO).
Задачи:
— Строить и развивать AI Dev Harness: единый доступ к моделям (gateway), изолированные среды для агентов (sandbox), оркестрацию задач, реестр агентов и скилов.
— Анализировать потери в производственном процессе разработки — узкие места, дорогие рутинные операции — и лично реализовывать AI-решения для их устранения.
— Определять, какие задачи агенты делают самостоятельно, какие — с подтверждением плана, а какие для них закрыты (production, ПДн, платежи), совместно с ИБ.
— Обучать команды создавать и настраивать своих агентов, писать скилы и спецификации по SDD/OpenSpec-подходу.
— Работать с возражениями разработчиков, архитекторов и менеджеров — аргументированно, с демонстрацией результата на конкретных проектах, а не декларациями.
— Писать код, проводить code-review, обучать личным примером — оставаться практиком, а не только методологом.
— Вести метрики пилота: скорость (lead time, time to first artifact), качество (rework rate, defect escape rate), стоимость на принятый результат, время людей на ревью.
— Быть амбассадором AI внутри компании: делиться результатами, снимать сопротивление, формировать доверие к направлению.
— Корректировать методологию и ролевую модель — зоны ответственности людей и агентов в процессе разработки.
Требования:
— Опыт разработки/архитектуры ПО от 5 лет, из них опыт руководства командой или направлением (тимлид/архитектор).
— Практический опыт внедрения AI-инструментов в рабочих процессах, а не только личное использование — готовность быть проводником подхода.
— Понимание современных инструментов agentic-разработки: MCP, оркестрация агентов, LLM gateway, spec-driven development.
— Понимание рынка AI-технологий: актуальных трендов, моделей, кейсов применения.
— Сильная лидерская позиция и аналитический склад мышления — умение доказывать эффект метриками, а не мнением.
— Навыки командной работы и опыт взаимодействия с кросс-функциональными командами (ИБ, DevOps, архитектура).
Преимуществом будет:
— Опыт работы в регулируемой среде (финтех, банки) и понимание требований к защите данных при работе с внешними AI-моделями.
— Опыт создания нового направления или продукта внутри компании.
— Опыт с Kubernetes, CI/CD, SAST/SCA-инструментами.
Условия:
— Возможность работать в составе крупной компании, лидере страхового рынка;
— Полное соблюдение норм Трудового Кодекса РФ;
— Полностью "белая" заработная плата, своевременные выплаты;
— График работы 5/2 (удаленный формат работы);
— Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока;
— Корпоративные скидки на страховые продукты (авто страхование, ВЗР и т.д.);
— Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.;
— Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.
Own the retention and health of a portfolio of high touch customers. Track leading indicators (Fin resolution rate, involvement, CSAT, adoption breadth, stakeholder engagement), flag risk early, and run mitigation plans to secure renewals in partnership with Account Management.
As a Principal Customer Success Manager, you’ll partner with some of our largest and most complex enterprise customers to help them transform customer service with AI. You’ll own the success strategy for a portfolio of strategic enterprise customers, navigating complex organizations, multiple stakeholder groups, and evolving business needs.
Location: Москва
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Мы делаем инвестиции доступными каждому. ИнвестКопилка — это цифровой сервис, который автоматизирует вход в мир инвестиций для массового клиента. Никаких сложных терминов, торговых терминалов и необходимости разбираться в биржевых инструментах. Просто настраиваешь автопополнение от 100 ₽ — и сервис сам покупает и продаёт биржевой паевой инвестиционный фонд. Массовый клиент не готов тратить время на изучение инвестиций и открытие отдельного брокерского счёта. Мы даём ему пассивный, надёжный и простой инструмент для накопления в инвестициях прямо в мобильном приложении СберБанк Онлайн (Android / iOS). Команда реализует продукт в формате product + engineering + research: от гипотез до production-деплоя.
Мы не просто пишем код, а понимаем, зачем и для кого это делаем. Твой код будет помогать людям копить и приумножать.
Обязанности
* сбор, анализ, документирование и согласование требований с заказчиками, разработчиками и архитекторами
* разработка документации к релизам, формирование спецификаций
* сопровождение разработки
* сквозная коммуникация с аналитиками смежных систем на всех этапах реализации проекта
* контроль сроков выполнения работ
* работа в методологии Agile
Требования
* высшее образование( желательно техническое)
* опыт работы системным аналитиком от 3-х лет
* опыт проектирования высоконагруженных приложений.
* знание принципов REST/Web сервисов, очередей сообщений, XML/JSON, XSD/JSON Schema, OpenAPI
* понимание принципов реляционных СУБД, знание SQL
* опыт разработки диаграмм UML
* понимание типовых решений для клиент-серверных приложений
**Будет плюсом:**
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* работа в офисе ( гибридный формат) в Москве Поклонка 3 к1
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* выгодная ипотека для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Автоматизация жизненного цикла серверов. Вам предстоит развивать систему эксплуатации инфраструктуры Yandex Cloud: заменять ручные операции автоматикой — от ввода и вывода серверов до бесшовного обновления ОС на всём кластере.
Location: Москва
Мы развиваем платформу управления операционными рисками для компаний Группы Сбера. Это enterprise-система, которой уже пользуются сотни сотрудников, а в ближайшее время количество пользователей вырастет до тысяч.Но наша команда делает не только классический продукт. Мы создаём и развиваем ИИ-агентов, которые работают с реальными бизнес-задачами:
* агент оценки операционных рисков по документам
* агент оценки рисков использования ИИ-агентов
* агент оценки рисков поведения
* ИИ-аналитик и методолог в чате.
Backend: Java, Python
Frontend: React 19, MobX
Data: PostgreSQL
AI: Qwen, GigaChat, LLM-based agents
Интеграции: REST, gRPC, Kafka и другие корпоративные интеграционные механизмы.
Важно уметь читать код, понимать архитектуру решений, разговаривать с разработчиками на одном языке и при необходимости самостоятельно собрать прототип.
Обязанности
* самостоятельно формировать системные требования
* разбирать сложные бизнес и производственные процессы
* участвовать в проектировании API и взаимодействия систем
* декомпозировать сложные инициативы
* готовить технические спецификации
* моделировать процессы и взаимодействия
* участвовать в архитектурных решениях и поддерживать их актуальность в корпоративной системе архитектурного моделирования
* работать вместе с архитектором над техническими решениями
* развивать практики работы команды с coding agents
* помогать команде правильно формулировать задачи для AI
* определять, что имеет смысл делегировать LLM, а где надёжнее реализовать классический алгоритм
* экспериментировать с новыми агентскими подходами
* внедрять лучшие практики AI-native разработки
* измерять эффективность новых подходов через lead time и качество delivery.
Требования
* опыт 5+ лет в системном анализе или близкой роли
* опыт управления командой или людьми
* опыт работы с бизнес-заказчиками и сложными стейкхолдерами
* умение декомпозировать сложные бизнес-процессы в технические решения
* опыт проектирования интеграций и распределённых систем;
* уверенное знание SQL
* понимание REST / gRPC / событийного взаимодействия
* умение работать с архитектурными схемами и технической документацией
* способность самостоятельно писать системные требования и участвовать в проектировании
* хорошие навыки коммуникации и переговоров.
Мы ожидаем, что ты уже пробовал использовать AI в своей работе и понимаешь потенциал coding agents.
Будет большим плюсом опыт работы с:
* Claude / Claude Code
* Codex
* Qwen Code
* GitHub Copilot
* GigaChat другими AI coding assistants и агентами.
Также приветствуется опыт быстрого прототипирования с помощью инструментов вроде Lovable, Claude Designer и аналогов.
Необязательно знать конкретный инструмент.
Гораздо важнее понимать принцип и хотеть экспериментировать.
Условия
* работу в команде сильных технических специалистов, которые строили систему с нуля и знают ее до мельчайших деталей
* возможность проектировать систему с агентами нового поколения
* работу с передовым стеком
* достойную заработную плату (оклад + годовой бонус)
* уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного роста
* ипотеку для сотрудников с выгодной ставкой (до 1/3 ставки ЦБ)
* современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибкий график (3 дня в офисе/ 2 дня удалённо)
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Вы знали, что для того, чтобы выдать клиенту Сбера какой-либо продукт (ипотека, потреб, карты), мы должны определить сумму, которую Банк зарезервирует у себя, чтобы управлять риском дефолта заемщика и необходимостью исполнения своих обязательств?
Мы знаем об этом всё, так как занимаемся развитием продукта, который считает % ставку резервирования, с учетом которой и складывается сумма резерва.
Наша команда состоит из 12 разработчиков, 6 аналитиков и 6 тестировщиков.
Наш архитектурный периметр – ППРБ и ЕФС.
Сейчас мы ищем тестировщика, который поможет решить новые амбициозные задачи.
Знание предметной области рассматриваем скорее как плюс, но желание узнавать что-то новое- точно необходимо.
Если ты активный, умный, любишь решать сложные задачи и работать в большом и дружном коллективе, то приходи к нам!
Обязанности
* обнаружение, документирование и отслеживание дефектов
* взаимодействие с разработчиками, аналитиками
* работа с автотестами - запуск, разбор падений, актуализация
* участие в проработке задач
* участие в ПСИ
* тестирование нового функционала, регрессионное тестирование
* подготовка тестового плана, чек-листов, тестовых сценариев, методик тестирования продукта
* работа с дефектами на всем этапе жизненного цикла.
Требования
* опыт работы в данной роли от 3-х лет
* знание методов и методик тестирования
* опыт автоматизации (Java, Selenium, Junit, Allure): разработка новых и актуализация существующих автоматизированных тестов, запуск автотестов
* опыт тестирования web-приложений (frontend & backend)
* знание REST, опыт тестирования API
* знание методов интеграционного взаимодействия и форматов обмена данными JSON. Умение составлять curl, опыт интеграционного тестирования, опыт работы с kafka
* знание SQL
* опыт работы с системами версионного контроля (Git, BitBucket) и баг-трекинга (JIRA)
* опыт анализа логов
* опыт анализа требований и написания по ним тестовых сценариев
* понимание жизненного цикла разработки продукта
* опыт создания и настройки CI/CD Job. Использование Groovy для написания скриптов автоматизации Jenkins Pipeline (Declarative и Scripted). Настройка pipeline для запуска автотестов (unit, integration, UI, API). Способность разбираться в существующем коде автотестов
* умение оценивать трудозатраты, планировать процесс работы и доводить задачи до конца
* умение расставлять приоритеты и проявлять инициативу
* понимание основных объектов Kubernetes и их назначения. Понимание назначения service mesh и места Istio в архитектуре. Понимание mTLS и шифрования трафика между сервисами. Знание архитектуры Istio: control plane (istiod) и data plane (Envoy sidecar). Понимание взаимодействия Deployment ↔ Service ↔ VirtualService ↔ DestinationRule. Понимание связи Deployment → ReplicaSet → Pod.Развёртывание приложений в Kubernetes через манифесты и Helm.
будет плюсом:
* 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 тестировщиком в Agile командах
* знание Bash, XPath, RegExp
* применение методик тест-аналитики на практике.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты,
* 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
* 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.
Location: Москва
Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени.
Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям.
Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель.
В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных.
Обязанности
* постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха
* организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений
* анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата
* разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM)
* поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута
* прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии
* тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам
* описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами
* подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента
* передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами
* оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии
* ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения.
Требования
* высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях
* опыт работы с различными LLM
* опыт разработки агентов
* 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow)
* глубокое знание SQL и оптимизации запросов
* опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса
* глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения
* знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса.
Будет преимуществом:
* опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками
* понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков
* наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций
* опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере
* навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Requirements Must have: Proven experience building and shipping a new product, security solution, major feature, or technical system from scratch. Strong evidence of end-to-end technical ownership, from initial investigation and architecture through implementation, release, and production iteration.
Location: Москва
В команду бизнеса «Кредитные карты» требуется дата-инженер. Команда занимается разработкой новых продуктов, проводит пилоты, внедряет новые механики и сервисы. В команду требуется специалист для построения и поддержки витрин для отчетности и аналитики.
Обязанности
* сборка витрин с разных платформ в единое пространство
* аналитика источников данных, построение отчетности
* проверка данных на корректность
* согласование доработок на источниках данных
* ведение единого реестра витрин команды.
Требования
* опыт работы в роли дата-инженера от 2-х лет
* SQL - уверенный уровень владения
* опыт с Hadoop&Spark
* Excel - уверенный уровень владения
* высшее образование (техническое/математическое)
_Будет плюсом:_
* владение Python
* навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов впродуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* офисный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* выгодная ипотека для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Location: Москва
Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей.
Сейчас мы в поисках Middle Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы.
Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду.
Обязанности
* cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
* cоздание RAG-систем
* разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
* дообучение и адаптация открытых LLM
* создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.
Требования
* опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
* понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
* уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
* уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
* опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
* знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
* опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
* опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
* опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
* настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
* 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
* офисный 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 (для Junior позиций)
* 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.
Location: Москва
Мы - молодая и динамичная команда, работающая над ключевым направлением развития процесса поддержки в Центре Снабжения.
Наша цель автоматизировать рутину, и создать интеллектуальную экосистему, которая изменит подход к сервису.
Наша текущая зона ответственности:
* разработка мультиагентной системы для платформы Центра Снабжения
* создание удобных цифровых рабочих мест для специалистов и руководителей службы поддержки
* внедрение сквозной автоматизации управленческой отчетности.
Мы строим процессы по гибкой методологии Agile, что позволяет нам быстро адаптироваться к изменениям и находить нестандартные решения.
Проект уже стартовал, но мы на ранней стадии - фундамент заложен, а ключевые решения ещё принимаются. Это отличный момент, чтобы присоединиться: вы сможете предлагать свои идеи и влиять на то, каким станет продукт, не тратя время на поддержку устаревшего кода.
В нашей культуре ценится открытость: мы напрямую взаимодействуем с бизнес-заказчиками и пользователями, обсуждаем требования и не боимся предлагать смелые идеи. Если вы разделяете ценности ответственности, непрерывного развития и стремитесь делать продукт, которым можно гордиться, нам по пути.
Обязанности
* проектирование мультиагентной системы поддержки: описание логики взаимодействия агентов, сценариев обработки запросов и маршрутизации задач
* сбор и формализация требований к функциональности рабочих мест специалиста и руководителя службы поддержки
* разработка и описание бизнес-логики автоматизации управленческой отчетности (метрики, дашборды, KPI)
* взаимодействие с бизнес-заказчиками и пользователями: проведение интервью, семинаров, презентаций прототипов
* составление технического задания и проектной документации (Use Cases, User Stories, диаграммы потоков данных, BPMN)
* совместная работа с разработчиками на всех этапах — от идеи до релиза: разбор ТЗ, уточнение деталей, приёмка результатов
* участие в выборе AI-инструментов и сценариев их применения в системе поддержки (классификация запросов, суммаризация, генерация ответов, предсказание инцидентов, оценка качества моделей через метрики точности/полноты/F1, контроль галлюцинаций LLM)
* анализ и оптимизация процессов службы поддержки с точки зрения эффективности и пользовательского опыта.
Требования
* опыт работы системным-аналитиком от 3 лет
* опыт проектирования сложных систем с распределённой логикой (желательно в сфере поддержки, сервисных платформ или автоматизации бизнес-процессов)
* понимание основ AI/ML: знаете, как применять NLP для работы с текстами (классификация, суммаризация, извлечение сущностей, генерация), понимаете ограничения и возможности моделей
* уверенное владение нотациями - BPMN, UML (диаграммы классов, последовательностей, потоков данных)
* навыки работы с API: понимание REST, OpenAPI/Swagger, умеете читать и писать спецификации и проектировать контракты новых эндпоинтов
* опыт работы по Agile/Scrum: ведение бэклога, участие в спринтах, ретроспективах
* умение работать с требованиями: от сбора до управления изменениями, знание разных уровней требований (бизнес, функциональные, нефункциональные - производительность, отказоустойчивость, доступность)
* отличные коммуникативные навыки: умеете говорить на одном языке с бизнесом и разработчиками, объяснять сложное простыми словами.
Будет плюсом:
* понимание принципов работы LLM, RAG, LangChain/LangGraph
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт работы в Сбере.
Условия
* комфортный современный офис в Москве (ул. Вавилова 23стр1)
* график работы – офис на период испытательного срока, 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 Junior позиций)
* 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
Автоотклики