Вакансии

Location: Москва Мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AIJourney, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны. Обязанности • проектирование и разработка бэкенда AI-сервисов: API, очереди, хранение данных, стриминг ответов • интеграция LLM-компонентов в продукт: сервисы инференса, поиск по документам, агентные сценарии с вызовом внешних систем • развёртывание в закрытом контуре без доступа в интернет: офлайн-сборки, зеркала пакетов и образов, установка на отечественные ОС • CI/CD, мониторинг, логирование, аудит действий пользователей • авторизация и интеграция с корпоративной инфраструктурой заказчика (LDAP/AD, SSO) • сборка демонстрационного интерфейса продукта • прохождение требований информационной безопасности вместе с тимлидом. Требования • От 5 лет коммерческой разработки на Python, бэкенд • FastAPI или аналоги, асинхронность, PostgreSQL, Redis, очереди задач • Docker и Docker Compose уверенно; Kubernetes на рабочем уровне • Linux-администрирование, nginx, сети, работа с GPU-серверами на базовом уровне (драйверы, CUDA, контейнеры с GPU) • Опыт настройки CI/CD и мониторинга (Prometheus, Grafana или аналоги) • Опыт развёртывания продукта на инфраструктуре заказчика, а не только в облаке • Активное использование AI-ассистентов в разработке. **Будет плюсом:** • опыт с LLM-приложениями: RAG, агенты, работа с vLLM или похожими серверами инференса • фронтенд на React/Next.js или готовность собирать интерфейсы с AI-ассистентами • Keycloak, Ansible, развёртывание в изолированных средах • Astra Linux, РЕД ОС, опыт работы с госзаказчиком или крупным enterprise • знание требований 152-ФЗ и ФСТЭК на практике. Условия * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Workplace: Офис, Гибридный Codenv — сервис для быстрого разворачивания окружений разработчика. Ищем тимлида, которому интересно создавать инструменты для таких же профессионалов, как он сам, работать с современными технологиями и решать нетривиальные задачи. Ждём, что вы разрабатывали на Go и хорошо знаете Linux. Codenv создаёт виртуальные машины для разработки, развёрнутые поверх нашего внутреннего облака, и управляет ими. Наши разработчики используют сервис как для классических сценариев, где при помощи редактора Visual Studio Code можно в один клик развернуть окружение и запустить проект на удалённом хосте, так и для агентских сценариев, где пользователь даёт AI-агенту задачу в удалённом преднастроенном окружении с готовым harness. Помимо быстрого старта, мы обеспечиваем инженеров быстрым железом, чтобы сборки и тесты занимали минимум времени и не загружали ноутбук. Мы глубоко погружаемся в технологии виртуализации, контейнеризации и Linux-сервисы, работаем с локальной и распределённой сборкой, Visual Studio Code. Технически наш сервис написан на Go с использованием микросервисной архитектуры. Codenv — молодой проект: у вас будет возможность значительно влиять на развитие продукта, но нужно быть готовым экспериментировать и гибко менять планы. Обязанности AI-first-подход Codenv находится на точке пересечения интерактивных сценариев агентской разработки, и вам предстоит делать сервис дружелюбнее к агентскому миру — как с точки зрения пользовательских сценариев, так и в глубоко техническом плане. Продуктовый подход Смысл сервиса в том, чтобы покрывать продуктовые сценарии работы наших пользователей — разработчиков Яндекса. Задачи в Codenv — это возможность напрямую влиять на эффективность работы коллег. Мы используем продуктовый подход: вы сможете общаться с пользователями, находить и прорабатывать пользовательские сценарии, а затем воплощать их в жизнь, делая работу разработчиков приятнее и эффективнее. Стабильность При разработке сервиса многие вещи сознательно были упрощены. Сейчас мы активно работаем над его надёжностью и стремимся улучшить качество жизни разработчиков, повышая нашу стабильность. Отказоустойчивость Разработческие виртуальные машины бывают очень чувствительны к отключениям датацентров, например при регламентных работах. Нужно будет продумывать беспрерывные сценарии работы и миграции данных, заниматься capacity planning, работать с менеджментом ресурсов. Больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса, — в канале Yandex Infrastructure Требования * Разрабатывали на Go * Хорошо знаете Linux * Знаете реляционные базы данных * Умеете проектировать REST API и работать с GRPC * Понимаете архитектурные практики разработки распределённых сервисов * Готовы организовывать работу распределённой команды, экспериментировать и брать на себя ответственность за продукт Будет плюсом * Понимаете принципы построения современных систем контроля версий * Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы * Хотите улучшать инструменты разработки

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. Мы превращаем экосистему из десятков систем в единый контур, который создаёт персональное предложение за миллисекунды. Наша задача — спроектировать и реализовать бесшовное взаимодействие всего, что нужно для умной персонализации: от данных о клиенте и продуктах до игровых механик и управления бюджетом. Обязанности Задачи: * установка, настройка и обновление приложений на тестовых стендах средствами DevOps (Jenkins, Ansible, BitBucket) * проведение технологических и регламентных работ на тестовом и промышленном контурах * мониторинг продукта, анализ данных и настройка системы мониторинга (Zabbix, Grafana) * анализ и прогнозирование мощностей для функционирования ПО * поддержка и устранение инцидентов в промышленной среде, работа с дефектами в Jira * сбор логов, составление инструкций по сопровождению сервисов и проведение аварийных учений. Требования Мы ждем от кандидата: * высшее образование * опыт сопровождения автоматизированных систем в промышленной эксплуатации от 3-х лет, сопровождения серверов приложений (Tomcat, Websphere Application Server, Weblogic, WildFly, Nginx и т.п) и сервисов, развернутых на Red Hat OpenShift * опыт администрирования Unix (Linux) * опыт работы с реляционными БД, SQL, Rabbit MQ и Apache Kafka * опыт построения систем мониторинга с использованием: Zabbix, Grafana, Splunk. Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Мы предлагаем: * формат работы - офисный (БЦ Поклонка) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Новосибирск Команда правового обеспечения кредитования корпоративного бизнеса в поисках ведущего специалиста. Нам нужен эксперт, который усилит направление юридического сопровождения кредитных сделок банка. Ключевая особенность роли — участие в обучении роботизированных моделей (_Legal Tech_). Вы будете помогать нашим AI-агентам корректно анализировать кредитные сделки, оценивать риски и автоматизировать рутинные проверки. Обязанности Функции в части правового сопровождения процесса кредитования бизнеса: * подготовка правовых заключений по кредитным заявкам, вопросам кредитования * сопровождение заключения кредитной документации * выявление и анализ возможных правовых и прочих рисков, рекомендации по их минимизациии пр. Функции в области цифровизации процессов: * обучение правовых роботизированных моделей, алгоритмизация правового анализа кредитных сделок * автоматизация юридической деятельности: знакомство с инструментами LegalTech — решение вопросов правовой экспертизы сделок, проверки рисков по сделкам, подготовка отчетов и презентаций с помощью специализированных платформ и приложений * работа с базами данных: умение эффективно искать нужную информацию в правовых системах («Консультант Плюс», «Гарант»), других электронных ресурсах и платформах, включая ИИ и нейросети. Требования * высшее юридическое образование * стаж работы в области права не менее 2 лет (в области корпоративного права), по правовому сопровождению банковской деятельности не менее 1 года * базовые знания теории машинного обучения: общее представление о методах классификации, распознавании образов, обработке естественного языка (NLP), автоматизации типичных задач * практический опыт автоматизации юридической деятельности * навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (ChatGPT, GigaChat и др.) * владение MS Office (Word, Excel, PowerPoint): грамотная подготовка отчетности, создание презентаций, владение инструментами для визуализации данных. Условия * **временная ставка** * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * корпоративное обучение * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Задачи: — Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security) — Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов — Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов — Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов — Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов под разные сценарии одного агента, техники Few-shot, Chain-of-Thought, структурированный вывод (JSON mode) — Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса, механизмы self-healing при деградации внешних провайдеров LLM — Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции — Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins Требования: — Уверенное владение Java 17+, понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом) — Экспертный уровень владения стеком Spring: жизненный цикл бинов, аспектно-ориентированное программирование, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности — Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, эффективные миграции (Liquibase/Flyway) — Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus, понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance) — Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph, построение графов состояний, интеграция внешних инструментов (tool calling) — Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели — Опыт работы с Docker и Kubernetes (манифесты, Helm-чарты), знание Linux shell на уровне уверенного пользователя — Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода

-Разработка и внедрение AI-агентов для автоматизации внутренних процессов (чат-боты, интеллектуальная обработка документов, автономные системы). -Проектирование, внедрение и оптимизация RAG-систем (поиск по базам знаний, корпоративным данным, векторные хранилища).

💎 JoSpace ищет FullStack-разработчика для создания backend на Python и frontend на TypeScript и React для AI-продуктов. Предстоит строить RAG-системы и AI-агентов, интегрировать LLM API и ежедневно работать с Claude Code, Cursor, Codex и OpenCode в реальной кодовой базе.

Предстоит создавать библиотеку аналитических навыков для агентов, автоматизировать бизнес-процессы, исследовать LLM-архитектуры и проверять идеи в PoC.

-Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC. -Развивать Ассистента платформы на базе LLM.

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.

What You'll Do: Turn ambiguity into clarity: take fuzzy problems from key enterprise accounts and come back with a crisp problem statement, a prioritized experiment and a decision. Own packaging and pricing: tiers, bundles, API usage models, pilot-to-production pricing, expansion.

-Разработка инструментов для агентов и интеграций с корпоративными системами (1С, почта, файловые ресурсы). -Обработка документов: договоры, счета, таблицы.

Задачи: — Сопровождение клиентов на всех этапах сделки, включая консультирование по международным платежам, требованиям к документам, срокам и ограничениям. — Помощь в выборе и адаптации платёжных маршрутов совместно с профильными специалистами. — Информирование клиентов о статусе платежей и возникающих вопросах. — Сбор, проверка и сопровождение документов по сделке (контракты, инвойсы, платёжные поручения, подтверждающие документы). — Взаимодействие с клиентами по недостающим документам и уточнениям. — Взаимодействие с банками, платёжными агентами и партнёрами в рамках зоны ответственности. — Работа со смежными отделами. — Сбор обратной связи и типовых вопросов клиентов, предложения по улучшению процессов сопровождения. Требования: — Высшее образование в области финансов, экономики, банковского дела, ВЭД, таможенного дела или смежных направлений. — Опыт работы от 1 до 3 лет в международных платежах, банке, финтехе или платёжном агенте. — Понимание базовых принципов международных расчётов, валютного контроля и требований к документам. — Навык работы с договорами и внешнеторговыми документами на уровне проверки и сопровождения. — Внимательность, клиентоориентированность, аккуратность, умение работать в многозадачной среде и соблюдать сроки. — Знание валютных операций, фиксации курсов и банковских гарантий. — Опыт работы с клиентами-импортёрами и экспортёрами. — Знание базовых требований валютного законодательства. — Уверенное знание 1С. — Опыт работы со сверками. Условия: — Работа в динамично развивающейся компании. — Конкурентная заработная плата и прозрачная система мотивации. — Обучение и профессиональный рост внутри команды. — Возможность быстро влиять на процессы и клиентский опыт. — Формат работы: удалённый/гибрид, Москва.

Location: Москва Наша команда ищет Senior Data Scientist, который будет заниматься разработкой ключевых GenAI-инициатив в канале ВСП. Вам предстоит с нуля выстраивать end-to-end пайплайны: от исследования и прототипирования до вывода в продакшен интеллектуальных агентов и ML-моделей. Вы будете отвечать за полный цикл создания ценности — от бизнес-гипотезы до работающего продукта. Обязанности **Что предстоит делать:** * Проектировать и внедрять в продакшен мультиагентные системы (orchestrator–workers, ReAct, Plan-and-Execute). * Строить продакшен-RAG (гибридный поиск, ANN/HNSW, query rewriting, GraphRAG). * Разворачивать harness для агентов, настраивать guardrails, трейсинг траекторий и проводить A/B-тесты версий (промпт/модель/инструменты). * Оптимизировать LLM-пайплайны (DSPy / MIPROv2, управление контекстом и памятью). * Дообучать модели (SFT, LoRA/QLoRA) под ру-домены и внедрять function calling / MCP. Требования * **Релевантный опыт работы от 5 лет** * **Агенты:** LangChain, LangGraph (обязательно); LlamaIndex, CrewAI (опционально). * **ML/NLP:** трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning. * **RAG и поиск:** Qdrant, Elasticsearch или FAISS. * **Оценка:** LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов. * **Классический ML:** CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек. * **MLOps:** Python (продакшен-код, ООП), Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift. * **Инференс:** vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости. Условия * Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально). * Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом. * Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования. * Бесплатная подписка СберПрайм+. * Скидки на продукты компаний-партнеров. * ДМС с первого дня и льготное страхование для близких. * Корпоративная пенсионная программа. * Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию. * Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Задачи: — Разработка backend-сервисов и функционала для аналитических инструментов и административных интерфейсов. — Интеграция LLM с базами данных и API. — Поддержка и расширение DataHub. — Участие в создании AI-агентов, включая Text2SQL. — Реализация фронтенд-функционала на React. — Проектирование API и интеграций. — Адаптация open-source решений. — Написание тестов и участие в код-ревью. Требования: — Более 3 лет коммерческого опыта в Python backend-разработке. — Опыт работы с React или готовность быстро освоить. — Навыки создания backend-сервисов, API и межсистемных интеграций. — Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных, например PostgreSQL. — Понимание архитектуры приложений и типовых паттернов разработки. — Интерес к LLM и AI-агентам, понимание базовых принципов языковых моделей. — Активное использование AI-инструментов в разработке и умение критически оценивать их результаты. — Способность работать самостоятельно, системный подход к решению задач, освоение существующих кодовых баз и новых технологий. Плюсом будет: — Опыт интеграции LLM через API или с фреймворками LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. — Знакомство с векторными базами данных, аналитическими СУБД и хранилищами, S3-совместимым объектным хранилищем. — Опыт разработки административных инструментов и BI-решений. — Работа с Docker, CI/CD и мониторингом. — Адаптация open-source решений. — Уровень английского B1 и выше.

-Участие в проектировании и разработке новой платформы. -Разработка, оптимизация и сопровождение высококачественного кода, устранение дефектов и технических долгов.

Ищем специалиста, который объединяет управление кабинетами (WB, Ozon, Яндекс Маркет, Uzum) и создание AI-агентов для оптимизации бизнес-процессов. • Генерация контента и фото товаров через ИИ (Claude и другие модели).

• Постановка с нуля и ведение бухгалтерского и налогового учёта агентской компании в 1С, разработка учётной политики.