Вакансии

Your role is to contribute to an improved calibration logic development, scalable calibration graph development, and calibration development for future chip architectures.

YOUR DAY-TO-DAY RESPONSIBILITIES. * Develop qualification plans that verify our latest RADAR components, along with other RF-related satellite hardware, against their design requirements.

Outbound Prospecting & Pipeline Generation Cold Outreach & Sourcing: Run highly customized, multichannel outbound campaigns (LinkedIn, Cold Email, Video outreach) to generate meetings with US founders, CTOs, and VPs of Engineering. Track Record: Documented success in cold outbound hunting, quota attainment, and running outreach strategies from scratch.

We're looking for professionals who can work independently, have experience supporting and developing production Salesforce environments, and require minimal hand-holding. • 3+ years of Salesforce development experience.

Location: Самара Мы приглашаем на работу инженера по автоматизации процессов разработки и сопровождения. Наша команда занимается автоматизацией доставки сервисов экосистемы до ПРОМа и экспертной поддержкой команд разработки и сопровождения Мы развиваем наш продукт Сбер ID — беспарольный вход для сайтов и приложений, который используют более 100 миллионов людей. Нам хочется видеть инженеров, стремящихся к Dev части работы, и умеющих задействовать Ops-скиллы. Обязанности * разрабатывать и поддерживать pipleline’ы сборок и деплоя сервисов; * развивать WAF для защиты нашего продукта. * прокладывать delivery pipeline проектов от dev до prod окружения * участвовать в создании deployment архитектуры и разворачивании сервисов * взаимодействовать с продуктовыми и платформенными командами * помогать с контейнеризацией проектов. Требования * наличие высшего оразования * практическое умение организовать continuous integration/delivery * понимание процесса разработки ПО * опыт работы с linux, nginx, ansible, docker, postgresql, kafka, kubernetes * владение инструментами разработки: git, maven, npm * понимание принципов мониторинга систем * будет преимуществом: * опыт разработки на Java, Python * опыт работы с Jenkins или другими CI. Условия * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * никальная 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 Наша команда занимается инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения и развиваем вычислительную платформу банка: классические виртуализированные среды, серверные мощности и хранилища данных, а также новую платформу для GPU-ресурсов под обучение и инференс моделей. Масштаб — десятки тысяч серверов, работаем в регуляторном контуре банка (152-ФЗ, КИИ, импортозамещение). Ядро нашей работы — понять, как команды банка реально потребляют вычислительные ресурсы, и превратить это понимание в платформу. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы обновляем существующую платформу виртуализации, развиваем систему управления внутренним облаком и строим инфраструктуру для GPU. Обязанности ### **Задачи:** * формировать целевую архитектуру вычислительной платформы (классической и GPU) и проектировать сервисную модель потребления вычислительных ресурсов * повышать эффективность использования GPU-парка и строить систему метрик эффективности * развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка и наблюдаемость платформы (телеметрия ускорителей и фабрик, приёмочные тесты производительности, контроль реальной утилизации выделенных ресурсов заказчиками) * вести технический жизненный цикл платформы и участвовать в развитии системы управления вычислительными ресурсами, оценивать экономику инфраструктурных решений * обеспечивать взаимодействие внутри банка, проводить инфраструктурные решения через согласования * выступать связующим звеном между ML-командами и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать учитывать стандарты при проектировании систем, прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI, оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов * переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами. Требования ### **Мы ждем от тебя:** * понимание различий профилей нагрузки (от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений) и жизненного цикла ML-проекта глазами потребителя ресурсов * опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры (классической и под GPU), уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC) * знание типовых сценариев потребления GPU и рычагов оптимизации GPU-ресурсов, умение работать с метриками утилизации, опыт повышения эффективности использования GPU-парка * опыт работы с серверными платформами и ускорителями, с оркестрацией вычислительных ресурсов (Slurm, Kubernetes), с практиками multi-tenancy и квотирования, владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code) * понимание типовых сценариев потребления классических ресурсов (виртуальные машины, контейнеры, частные облака, файловые и блочные СХД) и чем их профили нагрузки отличаются от ML * опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения * владение современными AI-инструментами в рамках применения их в ежедневной работе для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач (LLM-ассистенты, AI-агенты, AI-код-ассистенты). Будет плюсом: * опыт выстраивания архитектурных процессов с нуля (комитеты, процедуры согласования, регламенты) * навыки использования или внедрения AI-сервисов, навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях * опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения * навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов * опыт регуляторного контура (аттестация, КИИ, работа с отечественным оборудованием и ПО из реестров) * наличие публичных докладов и статей по инфраструктурной тематике. Условия ### **Мы предлагаем:** * офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * 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 — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу. Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов: 1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд. 2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов. Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph. Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling). Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами * писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы * работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling * разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег * участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг) * покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью * участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности * версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях. Требования * уверенно пишете на Python (3.10+): знаете ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; пишете чистый и читаемый код * имеете практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект) * знакомы с веб-фреймворками FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимаете основы REST API * понимаете, как работают LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов * знакомы с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовы быстро освоить их при сильной инженерной базе * знаете SQL и имеете базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции) * используете Pydantic (или аналогичные инструменты валидации) и понимаете ценность строгой типизации * готовы писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD * высокая обучаемость, curiosity к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии * начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников. Будет плюсом: ------------- * стажировки или коммерческий опыт разработки на Python (от 3–6 месяцев) * пет-проекты с LLM: телеграм-боты с AI, RAG-ассистенты, агентные приложения на LangChain/LangGraph * понимание RAG: эмбеддинги, векторный поиск, pgvector * базовые навыки Docker, Git, Linux * опыт работы с кодинговыми агентами (GigaCode CLI) и понимание принципов SDD * знакомство с Kafka, OpenSearch, наблюдаемостью (Grafana/Prometheus, OpenTelemetry) * участие в хакатонах, олимпиадах, open-source * понимание основ безопасности и интерес к банковскому домену * 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 * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 * 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.

Fireworks is looking for a GTM Planning Lead to design GTM capacity plans, territories, quotas, incentives, and forecasting processes.

Tenstorrent is looking for a Technical Program Manager Platform and Runtime Engineering to drive cross-functional platform engineering initiatives from planning through delivery.

Lead and develop a team of Developer Advocates, setting clear expectations, guiding priorities, coaching performance, supporting career growth, and fostering an inclusive, high-performing culture. Own the strategy, goals, and roadmap for Community Advocacy, translating broader Advocacy and company priorities into focused programs and measurable outcomes.

Partner directly with utility C-suite executives (CEOs, COOs, CFOs, Chief Sustainability Officers) to align macro pressures—decarbonization, grid modernization, and capital reallocation—with execution-level transformation roadmaps.

We are seeking an established consulting leader—a current Big Four Director, Managing Director, or Partner-track Senior Manager—to spearhead our highest-stakes Oil & Gas engagements. In this executive-level role, you will serve as the principal strategic architect for our most valuable Upstream, Midstream, Downstream, and LNG accounts globally.

What you will do: Gain a deep understanding of the market to identify user and local moderator challenges, and market opportunities.

Location: Москва Мы, Управление зарплатных проектов Блока Сеть Продаж, занимаемся продажей и сопровождением зарплатных проектов Сбера и разработкой удобных и надежных инструментов для решения задач вокруг зарплатных бизнес-процессов. Наши пользователи ежедневно заботятся о том, чтобы клиент Банка имел возможность получить заработную плату вовремя и в полном объеме, а также о том, чтобы количество зарплатных клиентов все время увеличивалось. Наша команда закрывает задачи управленческой отчетности для всех сотрудников вертикали. Обязанности * сбор и документирование бизнес-требований от внутренних заказчиков * поиск данных, отвечающих на поставленные заказчиком вопросы * системный анализ источников данных * создание работающих прототипов SQL-процедур для обработки множества источников и витрин данных * разработка системных требований и постановка задач data-инженерам на основе требований бизнес-пользователя * контроль всех этапов и результата разработки, участие в тестировании результата разработки. Требования * опыт работы с БД от 6 мес. * продвинутые знания SQL: подзапросы, оконные функции, создание функций, таблиц, оптимизация ресурсоемких запросов, умение разбираться в чужом SQL коде, который написан неоптимально и без документации * хорошие коммуникационные навыки, опыт работы в команде. **Будет плюсом:** * опыт участия в проектах по созданию и развитию DWH * опыт работы со стеком GreenPlum * опыт миграции данных между DWH, например, при смене стека * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт написания однозначных, проверяемых, полных, понятных требований к разработке и умение продуктивно взаимодействовать с разработчиками. Условия * офис: г Москва, проспект Кутузовский, 32 * декретная ставка * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * 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 развиваем продуктовую линейку управленческой отчётности по банковским продуктам. Вы возьмёте на себя бэклог этого направления: что делаем в первую очередь, как это должно быть устроено и в каком виде дойдёт до заказчика. Отчётность строится в корпоративной системе визуализации АС Навигатор. Это роль владельца направления, а не исполнителя отдельных задач. Обязанности * Управлять бэклогом: задачи на разработку нового функционала и доработку текущего, приоритизация, планирование * Декомпозировать и прорабатывать бизнес-задачи: встречи с заказчиками, уточнение требований, формирование ТЗ, согласование результата * Проектировать общую архитектуру отчётов — как устроена линейка в целом, а не отдельный дашборд * Проектировать архитектуру источников данных * Собирать визуальную часть дашбордов в АС Навигатор * Управлять результатом, зависимостями между задачами и командами, ожиданиями заказчика Требования * Умение работать с бизнес-заказчиками: формировать требования, управлять ожиданиями и доводить до результата * Углублённое знание SQL: агрегации, оконные функции, оптимизация запросов, понимание архитектуры разных СУБД * Опыт работы с хранилищем данных: DWH-аналитика, дата-инженерия, разработка витрин * Понимание принципов работы основных банковских продуктов и формирования финансового результата по ним * Jira и Confluence как рабочие инструменты трекинга и документирования **Будет плюсом:** * Опыт работы с Greenplum и/или ClickHouse * Опыт создания аналитических отчётов и дашбордов на любой платформе — Excel, АС Навигатор, Tableau, Power BI, Apache Superset, Metabase, FineBI, Analytic Workspace и аналогах Условия * Комфортный современный офис: Москва, Кутузовский проспект 32 * Гибридный формат работы * Ежегодный пересмотр зарплаты, доход сотрудника формируется из окладной части и годовой премии * 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 ищем инженера, который будет проектировать AI-агентов для департамента ключевых клиентов. Вы будете работать в связке с заказчиком, продуктом и инженерными командами, отвечая за технический результат агента end-to-end. Обязанности * проектирование агентных архитектур: ReAct / планы-действия, tool calling, мультиагентные схемы, маршрутизация запросов между моделями и сценариями * разработка и оптимизация промптов (few-shot, CoT, structured output), управление контекстом, версионирование промптов вместе с кодом * реализация RAG: чанкинг, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск, реранжирование, работа с метаданными и мультиязычными документами. * интеграция LLM с корпоративными системами через API и MCP-инструменты: написание и поддержка собственных tools, схем аргументов, обработка ошибок и таймаутов * построение оценочных контуров (evals): датасеты, LLM-as-a-judge, регрессионные прогоны на каждом изменении промпта или модели * защита от галлюцинаций и prompt injection, работа с отказами и обходными путями, контроль grounding на источниках * мониторинг качества и стоимости в продакшене: трейсинг, логирование шагов агента, , телеметрия токенов и задержек * упаковка агентов в сервисы: FastAPI / Python-бэкенд, контейнеризация, CI/CD, секреты, работа в контуре банка * подбор и сравнительная оценка открытых и проприетарных моделей под задачу клиента. Требования * 5+ лет в разработке ПО, из них 2+ года в практической работе с LLM и агентными системами * уверенный Python и опыт промышленной разработки: тесты, ревью, CI/CD, работа в команде * практика с фреймворками агентов и LLM-стеком: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, OpenAI/локальные API, Pydantic, асинхронность * глубокое понимание RAG, векторных БД (Qdrant / Milvus / pgvector и др.), эмбеддингов и стратегий поиска * опыт построения evals и оценки качества LLM-систем, а не только «демо-промптов» * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт вывода LLM-решения в продуктив и его последующей эксплуатации * понимание ограничений моделей: контекст, стоимость, задержки, деградация качества. **Будет плюсом** ---------------- * опыт fine-tuning (LoRA/QLoRA, SFT/DPO) и работы с моделями на своих мощностях * опыт сервинга моделей (vLLM/TGI), оптимизации inference и GPU-инфраструктуры * опыт интеграций с enterprise-ландшафтом: очереди, ESB, MCP, внутренние сервисы банка * публикации, доклады, вклад в open-source, опыт наставничества. Условия * комфортный современный офис Москва, Кутузовская 32 * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы - команда Управления Комплаенс, ищем нового Middle Data analyst. Основной задачей Управления Комплаенс является построение стратегий, основанных на статистическом анализе и аналитике данных, выявление схем легализации доходов, полученных преступным путем. Новому аналитику данных нужно будет работать с таблицами на SQL/Spark, проводить аналитические исследования, выявлять скрытые взаимосвязи в данных общаться с инженерами, методологами, изучать предметную область и формировать предложения по улучшению процесса выявления нелегальных операций. Обязанности * разработка логики стратегии принятия решений в области Комплаенс риска на основании data-driven подходов * изучение процесса выявления схем легализации и формирование предложений по их изменению, автоматизации и оптимизации * обработка данных и статистический анализ данных и гипотез * оценка бизнес-эффекта внедряемых в процесс моделей * мониторинг используемых в процессе моделей и в целом всей системы оценки комплаенс риска операций и/или клиентов * определение требований к качеству данных * подготовка аналитических исследований в области выявления схем легализации доходов, полученных преступным путем. Требования * профильное высшее образование, опыт работы в области анализа данных не менее полутора лет * опыт работы с базами данных (SQL) * знание Python / Spark * хорошее знание теории вероятности и математической статистики * желателен опыт разработки стратегий принятия решений (риск политик) **Будет плюсом:** * опыт работы в области цифровых валют * 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 * офисный формат в Москве * 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 * 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 GigaStudio — мультиагентная платформа PDLC (Product Development Life Cycle), встраиваемый модуль в GitVerse (импортозамещение Github, Bitbucket). Проект автоматизирует процесс генерации кода и цифровых продуктов по промпту через браузерный интерфейс (импортозамещение Lovable, v0). У нас ты сможешь работать с продуктом уровня ТОП-1 в РФ, за которым активно наблюдают топ-менеджеры Сбера, погрузиться в мультиагентные технологии и напрямую влиять на развитие AI-решений для разработчиков. Обязанности ### Обязанности: * работать с PROD/Stage/Dev окружениями * управлять инфраструктурой в облаке * автоматизировать все, что не автоматизировано * заниматься настройкой мониторинга, дебагом проблем и повышать качество и доступность продукта. Требования ### Мы ожидаем, что ты: * работал в роли SRE/DevOps инженера 2+ года * работал с облаками (AWS, HuaweiCloud, Yandex, VK), Terraform и Ansible * можешь автоматизировать рутинные задачи (bash, python) * разворачивал инструменты мониторинга: Prometheus, Grafana, Zabbix или аналоги * настраивал CI/CD (Nexus, Jenkins, Gitlab, Bitbucket, ArgoCD, FluxCD) * работал с инструментами контейнеризации (docker) и оркестрации (Kubernetes) * понимаешь архитектуру построения приложений, в том числе shared-nothing и message-oriented. **Будет плюсом:** * понимание, как устроено взаимодействие LLM-сервисов с бекендом: авторизация запроса → вызов модели/инференс → стриминг частичных ответов → запись событий/метаданных Условия **Мы предлагаем:** * гибридный формат работы * 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 * офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью шеринга (совместного использования) на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.