Вакансии

• Обучать модели принятия решений для классификации, выбора и оценки; проверять калибровку вероятностей, качество и скорость инференса.

Location: Москва Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных. Под последний тип исследований мы ищем лида направления. Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера. Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, 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 ### Задачи: * разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории * проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат * выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных * получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования * документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды) * взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов. Требования ### Требования: * опыт работы в роли исследователя в данных от 2х лет * знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации * владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов * опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики * опыт работы с системами событийной аналитики * понимание BI-систем * коммуникативные и аналитические навыки * умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения * умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент. Простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбыткоминформации. Будет плюсом: * опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata * знания в области математической статистики и машинного обучения * нзание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных. Наш технологический стек: * Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter * Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI; оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join) * ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib; классификация, сегментация/кластеризация * оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP; matplotlib/seaborn для визуализации * LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных. Условия ### Условия: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19 * 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 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 развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу Сбера для разработки, исполнения и сопровождения AI-агентов. AEF.Lite — on-prem-версия технологического энейблера AEF для ДЗО (дочерних и зависимых обществ Сбера). Содержит ключевые компоненты AEF без специализированной банковской функциональности и предоставляет стандартизированную, защищённую среду исполнения AI-агентов. На тестовом стенде в Cloud.ru уже работают шесть агентов, и их трейсы доходят до AEF Manager в Банке. Агентов разворачивают через Helm и через AEF Operator — наш Kubernetes-оператор. Ищем DevOps-инженера, который доведёт поставку до установки одной командой. Цель — ДЗО ставит AEF.Lite на свой Kubernetes, и агент с первого запуска передаёт трейсы в Банк. Обязанности * собирать дистрибутив AEF.Lite: Helm-чарты, helmfile и скрипты установки на чистый Kubernetes-кластер, версии поставки и реестр образов * развивать стенд, на котором мы проходим путь ДЗО раньше самих ДЗО: развёртывание целиком через AEF Operator, агенты разных типов, контроллер трейсов на стороне клиента * настраивать сеть и service mesh: Istio (сайдкары, шлюзы, mTLS, выход наружу только через egress-шлюз), политики Cilium, изоляцию агентов по namespace * строить телеметрию агентов: OpenTelemetry Collector, Jaeger, VictoriaMetrics, доставку трейсов в Kafka Банка по mTLS, мониторинг и алерты стенда * готовить код к публикации в GitVerse: обезличивать исходники, заменять банковские зависимости открытыми аналогами, собирать образы воспроизводимо, проверять лицензии сторонних компонентов * закрывать требования информационной безопасности к поставке: работа без privileged-контейнеров, изоляция исполнения кода агента, подготовка к сертификации ФСТЭК * помогать ДЗО и партнёрам ставить AEF.Lite у себя: требования к кластеру, инструкции установки, сертификаты для подключения, разбор проблем через репозиторий. Требования * опыт работы DevOps-инженером от 3х лет * kubernetes на уровне сборки кластера с нуля (kubeadm, containerd, CNI), собственные Helm-чарты и helmfile * Istio: сайдкары, ingress- и egress-шлюзы, mTLS, журнал доступа Envoy; * наблюдаемость: OpenTelemetry Collector, Prometheus-совместимые метрики, Jaeger * Kafka и PKI: подключение клиентов по mTLS, выпуск сертификатов, обмен цепочками доверия * сборка образов: multi-stage, distroless, воспроизводимые теги * уверенное администрирование Linux, bash и Python для автоматизации, Git * ежедневная работа с ИИ-инструментами — Claude Code, Cursor или подобными — для скриптов, манифестов и документации. Условия * комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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 * льготная ипотека для каждого сотрудника * бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. * корпоративная пенсионная программа * отсутствие строгого дресс-кода.

Location: Tokyo Workplace: Hybrid Company Description We’re http://checkout.comCheckout.com http://Checkout.com. You might not know our name, but companies like eBay, Spotify, Klarna, Uber, and Sony do, because we’re behind many of the digital experiences you use every day. We are where the world checks out, enabling over 10 billion transactions yearly for more than one billion global shoppers. Whether you want to book a holiday, order food, renew a subscription, or check out online, there’s a good chance our tech powers the payments behind the scenes. Our platform helps the most ambitious businesses deliver effortless digital experiences, at scale. If you want to do career-defining work, you’ve come to the right place. We move fast, think globally, and believe great teams are built by hiring exceptional people with conviction, curiosity, and the desire to make an impact. With 20 offices across six continents and London as our HQ, we’re shaping the future of fintech – and we’re just getting started. How you'll make an impact - Provide technical support to merchants during their implementation of Checkout.com http://Checkout.com payment processing technology - Answer all merchants’ integration related questions, including but not limited to configuration, debugging, documentation, testing, go-live support, and post-live support - Manage incidents as related to the integration (investigation, troubleshooting, escalation, resolution, reporting, time tracking and analysis of incidents) - Collaborate and partner with internal teams such as Merchant Configuration, Sales, Account Managers, and Merchant Care, to resolve issues during customer trials, integrations, or post-implementation support - Interact with the Product teams to pinpoint improvement ideas - Advise Manager on issues which impact customer satisfaction and provide recommendations for appropriate actions - Ability to multitask with multiple projects and integrations of customers - Maintain/update existing libraries/plugins used in integrations Qualifications - 5+ years of development or technical support experience in a Tech/FinTech company - Have payments experience would be advantageous - Understanding of API, REST, webhooks and logs is required - Strong coding skills in at least one of these languages: Java, Javascripts, PHP, Python, Go, C# - Experience with Node.js, React is a plus - Knowledge in iOS/Android is a plus - Excellent communication skills, ability to build and maintain strong relationships - Ability to work in a customer-focused and target-driven environment - Good in speaking and writing in both English and Japanese Additional Information Bring all of you to work We create the conditions for high performers to thrive, through real ownership, fewer blockers, and work that makes a difference from day one. Here, you’ll move fast, take on meaningful challenges, and be recognized for the impact you deliver. It’s a place where ambition gets met with opportunity, and where your growth is in your hands. We work as one team, and we back each other to succeed. So whatever your background or identity, if you’re ready to grow and make a difference, you’ll be right at home here. It’s important we set you up for success and make our process as accessible as possible. So let us know in your application, or tell your recruiter directly, if you need anything to make your experience or working environment more comfortable. Life at Checkout.com http://Checkout.com We understand that work is just one part of your life. Our hybrid working model offers flexibility, with three days per week in the office to support collaboration and connection. Curious about what it’s like to be part of our team? Visit our Careers Page https://www.checkout.com/careers to learn more about our culture, open roles, and what drives us. For a closer look at daily life at Checkout.com http://Checkout.com, follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/checkout/life/ and Instagram https://www.instagram.com/checkout_com/

Налоговая отчётность, методология, трансфертное ценообразование и управление налоговыми рисками.

Crusoe is looking for a Senior Manager Engineering AI Inference to lead inference optimization and production deployments.

Crusoe is looking for a Senior Network Production Engineer Deployment to deploy and validate data-center network infrastructure.

Crusoe is looking for a Senior Network Production Engineer Operations to maintain network reliability through automation and incident response.

Mistral is looking for an Applied AI Technical Lead Forward Deployed AI Engineer to lead enterprise AI solution delivery and customer deployments.

Crusoe is looking for an Engineering Manager Deployment to lead network deployment teams delivering global high-performance compute infrastructure.

Crusoe is looking for a Senior Automation Engineer Compute to build deployment testing and orchestration automation for GPU clusters.

Location: Singapore; Australia Workplace: Remote At Linear, we're building the product development system for teams and agents. AI is fundamentally changing how software gets built, and we’re shaping the tools this new era requires. Founded in 2019, Linear has become the platform of choice for more than 40,000 companies (including OpenAI, Coinbase, and Ramp) to plan, build, and ship their products. Today, our team is distributed across North America, Europe, and Australia, and we’re continuing to grow internationally. What unites us is relentless focus, fast execution, and a deep care for software craftsmanship. In this role, you will serve as the primary technical partner for our most strategic prospects and customers in the APAC region. You’ll play a dual role: driving complex technical engagements through end-to-end demos, migrations, and integrations, and accelerating ramp for new sales hires by codifying best practices. You will showcase our product’s value to prospects, uncover challenges and architect tailored solutions, drive successful sales evaluations, and champion customer needs internally. Location & work mode While Linear is a remote-first company across the US and Europe, this role in APAC is office based 2–3 days per week, as this role will be closely connected to in-person collaboration with our growing sales presence in the region. What you’ll do - Articulate Linear’s architecture, data model, and integration patterns to engineering and product teams; deliver tailored technical presentations and deep-dive demos for key stakeholders. - Design, plan, and execute large-scale migrations, custom configurations, and API integrations; troubleshoot proactively to ensure seamless onboarding. - Build and maintain realistic demo instances that mirror enterprise workflows, scale tests, and feature toggles—enabling sales reps to showcase Linear’s capabilities in context. - Collaborate with Sales Enablement to develop technical training materials, run “train-the-trainer” sessions for new hires, and curate a library of exemplar solution playbooks. - Act as the go-to technical resource for high-priority accounts; work alongside Customer Success to resolve post-sale technical issues and drive adoption. What we’re looking for - 8+ years in a Solutions Engineering, Pre-Sales, or similar role at a high-growth SaaS company, with experience supporting enterprise-scale deals. - Strong hands-on experience with OAuth2 and GraphQL, data migrations, and product integrations - Excellent communication skills—able to present complex technical concepts clearly to both engineers and executives - Experience with Github and git; Linear and/or Jira strongly preferred - Proven ability to build realistic, scalable demo environments and troubleshoot production issues - CS degree or engineering background strongly preferred - Collaborative mindset with experience partnering across Sales, Product, and Customer Success teams - Comfort with SQL and scripting (e.g., Python or JavaScript) What we offer We're a small, focused team that cares deeply about the quality of our work and the people we do it with. Here's what you can expect: - Competitive salary and equity - Employee-friendly equity terms including early exercise in the US and extended exercise windows - Daily meal and coffee stipend on every workday - Paid co-working space or desk - Health coverage (based on country requirements) - 5 weeks paid vacation, plus local statutory holidays - 4 months paid parental leave - Paid month off after 4 years & every 2 years thereafter - Regular team events and off-sites Learn how we think and work - Read Me https://linear.app/readme a story about our mission - How we work: Designing remote work at Linear https://linear.app/now/designing-remote-work-at-linear - Why and how we do work trials https://linear.app/blog/why-and-how-we-do-work-trials-at-linear Linear blog post - How we use AI in design https://designerfund.substack.com/p/ai-design-linear feature of Linear's design team - Scaling our real-time sync engine https://linear.app/blog/scaling-the-linear-sync-engine talk by our cofounder, Tuomas Artman, at Linear's 2023 offsite - A video series: Conversations on Quality https://linear.app/quality - Our recent tender offer: Sharing Linear’s growth with the people building it https://linear.app/now/sharing-growth-with-the-people-building-linear Linear is an equal opportunity employer. We do not discriminate based on race, color, religion, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, age, disability, veteran status, or any other protected characteristic under applicable law. A note on recruitment fraud: all official Linear hiring communication comes from an @linear.app http://linear.app email address, and all open roles are listed at linear.app/careers http://linear.app/careers. We never ask candidates for payment or financial information. Suspicious messages can be reported to security@linear.app.

Location: Indianapolis, United States; Ohio City, United States; Chicago, United States Description Location: Indianapolis, IN Metro (Hybrid / 3-Day Onsite) (Open to Regional/EST Candidates with Onsite Travel) Contract Type: Contractor Full-Time / Enterprise Project Engagement (Outsourced via Xenon7) About Xenon7 Where elite tech talent meets world-class opportunities! At Xenon7, we work with leading enterprise clients and innovative startups on high-impact projects across Data, AI, Cloud, and Software Engineering. Our expertise in AI solution architecture and specialized technical talent allows us to partner with enterprise leaders on transformative initiatives, driving innovation and business growth. Role purpose Lead the development and application of digital twins to improve clinical trial design and support evidence-based clinical development decisions. The role prioritizes digital-twin, simulation, and AI/ML expertise, supported by clinical-development experience and close partnership with trial-design experts. Position overview You will join a multidisciplinary clinical development environment and partner with clinical scientists, physicians, biostatisticians, pharmacometricians, biomarker experts, data scientists, data engineers, and other stakeholders. You will translate clinical development questions into quantitative strategies and deliver  interpretable analyses that inform protocol design, patient selection, endpoint strategy, dosing, operational planning, and decision-making under uncertainty. The role prioritizes digital twins as the primary capability for simulating patients, disease trajectories, treatment response, and clinical trials. The successful candidate will bring strong digital-twin, simulation, and AI/ML expertise, along with sufficient clinical-development knowledge to work effectively with trial teams. Deeper trial-design expertise can be developed through close collaboration with clinical scientists, biostatisticians, and pharmacometricians. Key responsibilities Digital-twin development and validation ·   Lead the design, development, and evaluation of digital twins of patients, disease trajectories, treatment response, or clinical trials using clinical trial and relevant external data. ·   Combine mechanistic, statistical, causal, and machine learning approaches to create fit-for-purpose digital twins that can be simulated under alternative populations, interventions, dosing strategies, endpoints, or trial designs. ·   Define use cases and contexts of use with clinical and quantitative experts so each digital twin addresses a specific trial-design or development decision. ·   Assess calibration, validation, robustness, transportability, uncertainty, and practical relevance using appropriate internal and external evaluation strategies. ·   Develop reproducible workflows and reusable digital-twin components that can be applied across programs or therapeutic areas. Clinical trial design and quantitative decision support ·   Partner with trial teams to frame development questions and evaluate design options, including target populations, eligibility criteria, enrichment strategies, comparators, endpoints, visit schedules, dosing strategies, and operational tradeoffs. ·   Use digital twins and complementary simulation methods to compare plausible scenarios, characterize uncertainty, and support model-informed decision-making. ·   Work closely with statisticians and pharmacometricians so analyses complement established trial-design methods and align with clinical and regulatory objectives. ·   Communicate assumptions, limitations, and decision-relevant insights clearly to technical and non-technical stakeholders. Data integration and scientific collaboration ·   Analyze and integrate clinical trial data and, where relevant, biomarkers, imaging, digital health data, omics, patient-reported outcomes, and real-world data. ·   Partner with data engineering and platform teams to create analysis-ready datasets, data-quality checks, lineage, and reproducible pipelines. ·   Contribute to scientific documentation, presentations, publications, and responsible adoption of digital-twin methods across clinical development. Model quality and responsible use ·   Define the intended use, decision context, success criteria, and limitations of each model before development. ·   Ensure models are interpretable, auditable, reproducible, and supported by evidence appropriate to their intended use. ·   Apply appropriate governance, privacy, security, and scientific-review requirements for clinical data and analytical outputs. ·   Clearly distinguish exploratory analyses from validated decision-support evidence and avoid overclaiming model capability. Requirements ·   PhD in data science, statistics, biostatistics, pharmacometrics, computer science, biomedical informatics, engineering, mathematics, operations research, or a related quantitative field. ·   Demonstrated experience developing digital twins, virtual patients, disease-progression models, clinical trial simulations, synthetic controls, or closely related computational models. ·   Strong experience applying machine learning, statistical modeling, causal inference, or simulation to biomedical, healthcare, pharmaceutical, or other complex scientific data. ·   Strong programming skills in Python, R, or a comparable analytical language, with experience using version-controlled and reproducible workflows. ·   Sufficient clinical-development knowledge to frame relevant questions and collaborate effectively with clinical and quantitative trial experts. ·   Ability and interest to deepen clinical trial-design knowledge through partnership with clinical scientists, biostatisticians, and pharmacometricians. ·   Strong written and verbal communication skills and demonstrated effectiveness in cross-functional scientific collaboration. Preferred qualifications ·   Strongly preferred: experience supporting clinical trial design, protocol development, clinical development strategy, model-informed drug development, or regulatory-facing quantitative evidence. ·   Familiarity with one or more trial-design topics, such as endpoint strategy, sample size or power assumptions, patient selection or enrichment, longitudinal outcomes, missing data, adaptive designs, or decision criteria. ·   Knowledge of digital-twin architecture and validation, supported by expertise in causal inference, Bayesian modeling, survival analysis, longitudinal modeling, clinical trial simulation, or synthetic controls. ·   Experience with clinical data standards and common clinical-development data sources. ·   Experience with biomarker, imaging, omics, digital health, or real-world data and integration of multiple data modalities. ·   Experience with scalable cloud-based analytical environments. ·   Track record of translating analytical work into decisions, reusable capabilities, publications, presentations, or other measurable scientific impact.

сбор и аккумулирование всех данных в отчётные документы, сравнительные таблицы и их оформление. формирование цен на запчасти на основе анализа рынка.

Опыт в DevOps: Опыт работы от 2–3 лет в эксплуатации высоконагруженных (Highload) распределенных ИТ-систем. Поддержание надежности (SRE): Обеспечение отказоустойчивости (High Availability) сквозных потоков данных (Data Flow) от распределенных систем банка до целевых хранилищ платформы мониторинга.

Проектирование и разработка control-plane компонентов платформы на Python/Go: API эндпоинтов, сервисов управления состояниями, планировщиков асинхронных операций. Разработка и поддержка агентов автоматизации жизненного цикла бэкапов PostgreSQL-кластеров:

Проведение нагрузочного тестирования информационной системы. Разработка и доработка средств нагрузочного тестирования: скриптов, тестовых сценариев и заглушек.

развивать стенд, на котором мы проходим путь ДЗО раньше самих ДЗО: развёртывание целиком через AEF Operator, агенты разных типов, контроллер трейсов на стороне клиента. настраивать сеть и service mesh: Istio (сайдкары, шлюзы, mTLS, выход наружу только через egress-шлюз), политики Cilium, изоляцию агентов по namespace.