Вакансии

Задачи: — Планировать и сопровождать релизы AI‑агентов и связанных сервисов — Анализировать требования и технические постановки, оценивать тестовое покрытие — Проводить ручное функциональное, интеграционное, регрессионное и E2E‑тестирование AI‑агентов и их интеграций — Тестировать API агентов и вспомогательных сервисов (REST, WebSocket/Socket.io) — Разбирать логи, локализовать ошибки, взаимодействовать с разработкой и аналитикой для быстрого фикса — Вести тестовую документацию: чек‑листы, тест‑кейсы, тест‑планы, сценарии E2E (в Jira/TM4Jira) — Автоматизировать рутинные проверки на Python (pytest + requests), постепенно наращивая долю автотестов в готовом фреймворке автотестирования в CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions) — Участвовать в оценке качества ML/LLM‑компонентов: проверка ответов, выявление галлюцинаций, базовые метрики (BLEU/ROUGE, LLM‑as‑judge), регрессионные проверки поведения агентов Требования: — Опыт тестирования 2–4 года: веб‑приложения + API, уверенное ведение тест‑кейсов/чек‑листов, работа в Jira — Опыт участия хотя бы в одном проекте с ML/LLM: тестирование качества ответов, галлюцинаций, базовых метрик (BLEU/ROUGE, LLM‑as‑judge) — будет большим плюсом — Навыки автоматизации на Python: pytest (фикстуры, параметризация), requests для API — Понимание, как встраивать автотесты в готовый фреймворк и запускать в CI/CD — Опыт тест‑дизайна: позитив/негатив/пограничные сценарии, классы эквивалентности, граничные значения — Умение проектировать сложные E2E для микросервисных и диалоговых ML‑продуктов — Понимание ML/LLM‑концепции: классификация, ранжирование, векторизация, поиск, RAG, мультиагентные/агентные системы — Понимание SDLC для ML (data → train → deploy → monitor) — Понимание микросервисной архитектуры: REST, очереди, базовое представление о WebSocket/Socket.io, Redis, Kibana — на уровне чтения логов и понимания, где искать проблему Будет плюсом: — Опыт backend‑автотестов и тестирования Edge сценариев — Опыт настройки тестового окружения, работы с Docker/K8s на базовом уровне — Желание развиваться в сторону SDET / QA‑инженера в AI‑направлении: eval‑фреймворки для LLM, автоматизация оценки агентов, метрики качества Условия: — Гибридный формат работы 3 дня в неделю в офисе и 2 дня дома для Москвы, Санкт-Петербурга, Казани, Ярославля, Рыбинска, Нижнего Новгорода, Воронежа, Краснодара, Самары, Екатеринбурга, Новосибирска, Владивостока — Удалённый формат работы в других регионах РФ — Опыт работы в аккредитованной IT-компании над социально значимыми уникальными проектами — Стабильный доход и квартальные премии — Гибкое начало рабочего дня — ДМС со стоматологией и международной страховкой — Интересная программа внутреннего и внешнего обучения — Прозрачные условия для развития и карьерного роста

Задачи: — Анализировать текущие бизнес-процессы компании и описывать их в формате As-Is; — Находить лишние этапы, ручные операции, дублирование, узкие места и причины ошибок; — Проектировать целевые процессы To-Be; — Не автоматизировать существующий процесс «как есть», а сначала определять, как он должен работать оптимально; — Формализовывать бизнес-правила и исключения, которые сейчас могут существовать только в знаниях сотрудников; — Определять, какие этапы процесса можно автоматизировать средствами 1С, BPM/low-code систем, CRM, интеграций и других корпоративных решений; — Искать процессы, где применение AI / LLM / AI-агентов может дать реальный бизнес-эффект; — Формировать требования и ставить задачи разработчикам; — Работать в связке с 1С-разработчиками, внутренней разработкой и внешними подрядчиками; — Участвовать в проектировании интеграций между 1С, CRM, сайтом, e-commerce, ЭДО, EDI, внутренними сервисами и другими системами; — Тестировать внедрённые решения и принимать результат; — Сопровождать запуск новых процессов и обучать пользователей; — После внедрения оценивать результат: скорость процесса, количество ручных операций, ошибки, исключения и экономический эффект. Требования: — Практический опыт анализа и перестройки бизнес-процессов As-Is / To-Be; — Опыт реального внедрения изменений, а не только сбора требований и подготовки ТЗ; — Опыт постановки задач разработчикам и сопровождения разработки до запуска; — Понимание 1С на уровне бизнес-аналитика; — Понимание принципов работы BPM / low-code систем; — Базовое понимание API, интеграций и структуры данных; — Опыт работы с CRM, ERP, e-commerce или другими корпоративными системами будет преимуществом; — Практический опыт работы с LLM / AI-инструментами и понимание сценариев их применения в бизнес-процессах; — Умение оценивать результат внедрения в понятных бизнес-показателях. Результат работы — не схема процесса и не написанное ТЗ, а реально внедрённое изменение, которое сделало процесс быстрее, проще и менее зависимым от ручного труда. Условия: — Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня; — График 5/2 с 10:00 до 18:00, работа в офисе; — Около 5 минут пешком от метро Аэропорт; — Работа с процессами разных подразделений компании — продажи, закупки, финансы, HR, логистика, сервис и другие функции; — Инструменты: Pyrus, 1С, API, корпоративные системы, AI-инструменты и агенты; — Изменения в процессах поддерживаются руководством, поэтому решения можно доводить до запуска, а не оставлять на уровне схем и ТЗ; — За достижения сотрудники получают фирменные монеты и могут обменивать их на ДМС, спорт, обучение, путешествия и подарочные карты.

Задачи: — Разработка AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource); — Разработка системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений; — Следить за последними исследованиями и инновациями в области языковых моделей и применять их на практике. Требования: — Опыт разработки AI агентов для компаний end-to-end от исследования до запуска в продакшн; — Глубокое понимание архитектуры нейронных сетей, трансформеров и их применения в моделях LLM; — Экспертное владение Python-библиотеками для AI/ML (PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, pandas, NumPy, scikit-learn); — Знание MLOps-инструментов (Docker, LangFuse, Ollama, vLLM); — Высокий уровень знаний статистики (теорвер + матстат), глубокое понимание ключевых алгоритмов ML. Условия: — Работа в аккредитованной IT-компании; — Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2); — Ежегодный бонус по итогам работы; — Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап после испытательного срока; — Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер; — Специальные условия для страхования семьи; — Возможность участия в корпоративной пенсионной программе; — Корпоративное обучение; — Бесплатная подписка на СберПрайм и скидки у партнёров; — Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержка в особых жизненных ситуациях; — Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass. Дополнительно: — Видимый результат: вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании; — Минимизация бюрократии, возможность проявлять инициативу; — Возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений; — Вклад в развитие общества через исследования, способствующие улучшению экономики регионов и качества жизни людей; — Вера в силу данных как инструмента позитивных изменений.

Задачи: — Построение ML-моделей прогноза продаж и клиентопотока в отделениях Сбера — Разработка LLM решений (в том числе агентов) — Ad-hoc аналитика по работе AI-решений — Оценка финансового эффекта от внедренных инициатив — Ведение всех этапов DS проекта: от постановки задачи и требований с бизнес-заказчиком до внедрения и мониторинга модели Требования: — Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения ML-решений — Развитые soft-skill для общения с заказчиком — Опыт классического ML от 2-х лет — Опыт разработки на python от 2-х лет — Опыт разработки агентских систем — Опыт работы с базами данных, SQL — Знание математической статистики и машинного обучения Условия: — Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы) — Корпоративный спортзал и зоны отдыха — Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции — Программа адаптации и помощь руководителя на старте — ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии — 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 — Корпоративная пенсионная программа — Корпоративные мероприятия.

Задачи: — Разработка backend для AI-агентов — Интеграция с API существующих автоматизированных систем — Реализация RAG-пайплайнов — Оптимизация производительности — Code review Требования: — Опыт backend-разработки от 3 лет — Знание Python (FastAPI, Django), Java или Go — Опыт работы с LLM-фреймворками LangChain, LlamaIndex — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, MongoDB — Знание микросервисной архитектуры и event-driven архитектуры Условия: — Комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская — Официальное оформление, срочный трудовой договор до 01.07.2027 с последующим переводом на бессрочный — 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 СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — проводить функциональное тестирование backend-сервисов и интерфейсов — составлять и поддерживать тестовую документацию (чек-листы, тест-кейсы, отчёты о дефектах, инструкции) — готовить тестовые данные для проверок и приёмосдаточных испытаний — участвовать в подготовке релизов, выполняя регрессионное тестирование — помогать организовывать и проводить сценарии приёмо-сдаточных испытаний — работать над обработкой запросов от пользователей, включая первичную диагностику проблем путём анализа базы данных и журналов сервиса. Требования: — опыт работы в тестировании от 3 лет — понимание http, кодов ответов, авторизации — опыт тестирования api (rest/json) для проверки интеграций и бизнес-логики, микросервисного взаимодействия — умение тестировать запросы с помощью инструментов postman/insomnia/swagger — понимание и опыт работы с форматами данных: json, yaml, xml, html — знание sql, умение написать sql-запрос средней сложности — понимание ci/cd и участие qa в пайплайнах доставки — базовый опыт работы с системами сбора и визуализации метрик, работа с логами (prometheus, grafana). Будет плюсом: — опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия: — гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) — годовой бонус и ежегодный пересмотр — расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи — корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях — офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом — льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — разработка тест кейсов / сценариев тестирования. — Анализ требований к продукту; — локализация дефектов продукта, документирование обнаруженных дефектов и контроль их устранения; — тестирование компонентов продукта по тест-кейсам и в эксплоративном режиме; — подготовка тестового окружения; — активное взаимодействием с аналитиками и разработчиками для решения поставленных задач; — развитие подходов к тестированию и участием в формировании методик; — контроль за тестированием отдельного модуля продукта. Требования: — понимание процесса тестирования и разработки (знание жизненного цикла ПО, жизненного цикла дефекта); — знание методик тестирования ПО; — продвинутые навыки тест-аналитики и тест-дизайна; — опыт в разработке тест-кейсов, чек-листов и тест-планов; — понимание сетевых технологий (знания сетевых протоколов прикладного и транспортного уровня, построения локальных сетей, понимание работы и архитектуры сетевых приложений); — владение языком SQL на уровне запросов к БД; — опыт тестирования API, Web; — опыт работы с Docker и Kubernetes, Postman, Swagger; — понимание микросервисной архитектуры ПО; — опыт работы с службами каталогов; — навык использования ИИ-агентов. Будет преимуществом: — опыт написания автотестов; — понимание принципов работы реляционных СУБД, опыт администрирования баз данных (Oracle, PostgreSQL); — знания построения и администрирования локальных сетей; — знание Active Directory, Astra Linux Directory, опыт администрирования Squid, Exchange, Postfix, Apache, NginX; — знание особенностей различных браузеров; — знание принципов работы веб-приложений; — знания DLP продуктов; — уверенный пользователь средств виртуализации; — знание ОС семейства Linux на уровне уверенного пользователя, умение работать с командной строкой. Условия: — гибкое начало рабочего дня; — участие в форумах, конференциях, семинарах, митапах, обмен опытом в команде, повышение квалификации; — уникальная стимулирующая программа для сотрудников, которые стремятся выступать на профессиональных мероприятиях и делиться своим опытом на Habr; — бесплатное изучение английского языка; — всесторонняя поддержка в период адаптации: наставник, индивидуальный план на испытательный срок, buddy; — расширенная программа ДМС со стоматологией, страхованием жизни и здоровья от несчастного случая; — компенсация питания на территории бизнес центра; — бесплатные консультации с психологом; — уютный офис с зоной отдыха, где можно поиграть в настольный теннис, аэрохоккей или классические настольные игры, а также воспользоваться корпоративной библиотекой; — спортзал и массажный кабинет в офисе; — увлекательные совместные мероприятия и активный отдых для сотрудников, а также подарки и праздники для детей.

Задачи: — проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация) — разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации — обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA) — строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge) — переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен. Требования: — опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch — продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment — практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков — уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов) — опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases — владение техниками промпт-инжиниринга и опыт их применения на практике для оптимизации работы моделей — уверенное владение Git и Linux-окружением. Будет плюсом: — базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов — опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов — глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных — опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — 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.

Задачи: — создавать AI-агентов и платформы для них; — строить MLOps-инфраструктуру; — работать с данными для ML. Требования: — опыт работы в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Python ML от 3,5 лет; — production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; — опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов); — опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud); — умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); — знание распределенных вычислений (Spark); — опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); — отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; — знания Git, GitLab CI/CD. Условия: — хорошая зарплата, уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер); — социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия; — офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде, Самаре.

Требования: — 3+ года коммерческой разработки на Python (FastAPI / Django) — Опыт работы с PostgreSQL, ORM, REST API и вебхуками — Уверенные навыки работы с Docker Compose, Linux и самостоятельного деплоя — Опыт применения LLM API (OpenAI / Anthropic / OpenRouter) в продакшене О компании: Kinesis Hub — работающая SaaS-платформа, где AI-агенты обрабатывают обращения клиентов в мессенджерах, соцсетях и по телефону, ведут CRM и оценивают качество диалогов.

Задачи: — Деплоить, обновлять и эксплуатировать сервисы Big Data платформы: HDFS, Ozone S3, Iceberg и др. — Поддерживать пилот: перестраивать работу кластера под тысячи мелких таблиц и файлов — Внедрять квоты на вычисления и хранение для бизнес-юнитов: продумать, как их считать и заводить, чтобы потом не утонуть в конфигурациях — Мигрировать с дефолтного Iceberg-каталога на Lakekeeper или Gravitino — Навести порядок в мониторинге и алертинге Требования: — Опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Big Data платформы от 5 лет — Практический опыт с HDFS / Hadoop: деплой, апгрейды, траблшутинг — Опыт самостоятельного деплоя и эксплуатации S3-хранилища (в идеале Ozone, но MinIO и аналоги тоже подойдут) — Опыт работы с Apache Iceberg — Английский на уровне чтения технической документации — Возможность работать по московскому времени (разница до 3 часов) Будет большим плюсом: — Опыт с Trino, Kafka или Flink — Опыт с REST-каталогами для Iceberg (Lakekeeper, Gravitino, Polaris и др.) — Опыт работы с AI-инструментами не только на уровне чата: Copilot, агенты, автоматизация своих задач Условия: — Можно работать удалённо и по гибкому графику — Выстроенный онбординг, корпоративная школа английского, внутренние программы обучения — Компенсация внешних курсов и конференций — Корпоративные цены на отели — Дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off

Центр обучения нейросетям «iiuniversitet» ищет специалиста по SMM с опытом не менее двух лет, особенно в создании коротких видео и текстового контента для Instagram и YouTube. В обязанности входит разработка комплексного контент-плана для платформ Instagram (Reels, посты, сторис), Telegram, YouTube Shorts и TikTok, а также генерация идей, составление технических заданий и координация работы команды продакшна, включающей сценаристов, монтажёров и креаторов. Кандидат будет управлять собственными ИИ-агентами компании и автоматизированными процессами создания и публикации контента на YouTube, Дзене и VK, а также модерировать и редактировать материалы, следя за их соответствием редакционной политике бренда. Важной задачей является обеспечение регулярного выпуска контента и достижение KPI по регистрациям и лидам из социальных сетей. Требуется подтверждённый опыт создания вирусного контента с измеримыми результатами (просмотры, подписки, заявки), понимание алгоритмов ранжирования вертикальных платформ и принципов работы воронок продаж, а также базовые практические навыки работы с нейросетями. Кандидат должен обладать аналитическим мышлением, структурированностью и умением работать с таблицами. Предлагается полностью удалённая работа с гибким графиком, совокупный доход до 120 000 рублей, включающий оклад и бонусы за KPI и просмотры, оплата подписок на современные ИИ-сервисы, бесплатное корпоративное обучение по топовым ИИ-инструментам, а также участие в онлайн-активностях и корпоративных мероприятиях в составе сильной команды экспертов.

Задачи: — Разрабатывать модели прогнозирования, скоринга, детекции аномалий и AI-агентов. — Выводить модели в production и масштабировать их. — Руководить небольшой ML-командой: менторинг, процессы, распределение задач. — Работать напрямую с заказчиками и участвовать в R&D. Требования: — Strong Senior в ML/AI. — Python, статистика, PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, MLflow. — Опыт работы с AWS/Azure/GCP. — Системное мышление и желание строить технологии, которые влияют на решения национального уровня. — Команда русскоязычная, знание английского - плюс.

Условия и бонусы: Фултайм, удаленно. Наши ожидания: — Опыт продуктового дизайна мобильных и веб‑интерфейсов, крепкий UI, уверенное владение Figma — покажи портфолио с понятной личной ролью в проектах. — Практический опыт работы с AI‑агентами: создание и доведение интерфейсов до нужного качества, работа в кодовой базе (разбор UI‑кода, внесение и проверка изменений, Git, ревью); при этом архитектура и интеграции — зона ответственности инженеров. — Опыт с дизайн‑системами. — Понимание пользовательских метрик, опыт исследований и аналитики для дизайн‑решений.

Задачи: — Участие в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта. — Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику. — Ежедневное использование LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналогов) для решения рабочих задач. Требования: 1. Анализ и проектирование — Моделирование бизнес-процессов: BPMN 2.0. — Проектирование систем: UML (диаграммы классов, последовательностей, активности), Use Case. — Сбор требований: User Story, Use Case, техники интервьюирования. — Проектирование баз данных: ER-модели, нормализация, понимание транзакционности. — Прототипирование интерфейсов: Figma (базовая работа с макетами), Miro (схемы, майндмэпы). 2. Работа с данными и API — Уверенное владение SQL (PostgreSQL, MySQL): сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов. — Работа с форматами данных: JSON, XML, YAML. — Интеграции: REST API, SOAP. — Понимание принципов работы брокеров сообщений на уровне producer/consumer. — OpenAPI (Swagger): чтение спецификаций, внесение изменений. 3. Инструменты и процессы — Jira: создание и декомпозиция задач, ведение спринтов. — Confluence: оформление ТЗ, архитектурных решений, ведение базы знаний. — Методологии разработки: Agile (Scrum, Kanban), понимание Waterfall. — Git: ветвление, merge/pull requests в GitLab или GitHub. — Postman: коллекции, переменные, скрипты для тестирования API. 4. Искусственный интеллект и векторные данные — Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги). — Использование ИИ для написания SQL-запросов, генерации и рефакторинга кода. — Применение LLM для подготовки документации, анализа требований, проектирования API и моделей данных. — Понимание принципов работы векторных баз данных. — Опыт работы с Qdrant, pgvector или аналогами: хранение эмбеддингов, базовый векторный поиск. 5. Личностные качества — Проактивность и самостоятельное доведение задач до результата. — Умение принимать решения при неполных вводных. — Способность быстро погружаться в новую предметную область. — Стрессоустойчивость при сжатых сроках и параллельной загрузке. Дополнительные требования (будет плюсом): 1. Разработка ИИ-решений — LangChain, LangGraph: построение цепочек (chains), агентов и RAG-пайплайнов. — Понимание протоколов MCP (Model Context Protocol) и A2A (Agent-to-Agent). 2. Обработка неструктурированных данных — Интеграция SpeechKit, Whisper или аналогов для распознавания речи. — Работа с Tesseract, Yandex Vision или аналогами для OCR и извлечения данных из документов. 3. Инфраструктура и архитектура — Архитектурное моделирование: C4 Model. — Docker, Kubernetes: понимание YAML-конфигураций, Helm. — Yandex Cloud, AWS: S3/Object Storage, Managed Databases, IAM. — RabbitMQ, Kafka: настройка, топики, партиции, гарантии доставки. 4. Разработка и хранение данных — Python для написания ETL/ELT-скриптов, работы с Pandas и автоматизации. — Опыт построения DWH. — Моделирование данных: Data Vault, Star Schema, Snowflake Schema. — Работа с BI-инструментами.

Location: Москва Наша команда занимается архитектурой управления учетными записями, ролями, аутентификацией, авторизацией, секретами, привилегированным доступом, пользовательским сетевым доступом, доступом AI-агентов, доступом к непромышленным стендам, доступом к данным. Обязанности * проектирование концептуальной архитектуры функциональных областей управления доступом * контроль реализации в части соответствия архитектуре * управление архитектурными отклонениями и долгами * проведение экспертиз архитектурных решений и процессов * выявление технологических, архитектурных рисков и рисков безопасности * выявление и устранение дублей решений * разработка скетчей, паттернов архитектурных решений, защита и согласование с экспертами * разработка архитектурных стандартов, архитектурных требований * выбор оптимальных архитектурных решений в условиях недостатка информации * проведение исследований и разработка концепций и стратегий развития * выработка инновационных решений, не имеющих наработанной мировой практики. Требования * не менее 7–10 лет в сфере информационной безопасности и ИТ-архитектуры, из них минимум 3–5 лет на позициях ведущего эксперта или архитектора в области IAM/PAM/IGA * успешный опыт разработки и внедрения целевой архитектуры IAM/PAM/IGA в крупных компаниях (Enterprise-уровень, от 1000+ сотрудников) * умение транслировать бизнес-требования, процессы, продуктовое видение, клиентские пути и регуляторные ограничения в масштабируемые архитектурные решения * опыт проведения архитектурных комитетов, защиты архитектурных решений, обоснования trade-off и прохождения архитектурных развилок, ведения переговоров с внутренними заказчиками, архитекторами смежных областей, командами разработки, внутренними регуляторами, экспертизы архитектурных решений и архитектурного контроля, проведения исследований, распространения и развития компетенций * понимание составляющих корпоративной архитектуры, TOGAF, ArchiMate, ARIS, BABOK, опыт работы с EA-репозиторием, опыт визуализации структурных и поведенческих диаграмм, потоков данных, знание нотаций BPMN и eEPC * знание стандартов INCITS 359, ГОСТ Р 59383, ГОСТ Р 58833, ГОСТ Р 70262.2, ГОСТР 59453.1, ГОСТ 57580, ГОСТ Р 71753, NIST SP 800-63, СТО БР * знание моделей управления правами: RBAC, ABAC, ReBAC, управление доступом к данным, знание принципов Need-to-know, Need-to-use, Least privilege, Deny-by-default, SOD, JIT (Just-In-Time) * глубокое знание протоколов: OAuth 2.0, OIDC, Token Exchange, LDAPS, Kerberos. Знание протоколов: SAML 2.0, SCIM, FIDO2, SPIFFE, XACML * понимание архитектуры AI-сервисов, знание принципов и особенностей доступа AI-агентов, опыт использования ИИ в повседневной работе * знание архитектуры PAM, Secret Management, IAM/IGA, систем управления межсервисным доступом * понимание технологий REST, X.509, mTLS, Kafka, K8s, ITSM (CMDB), FreeIPA, Open Policy Agent (OPA)/Rego, различных технологий аутентификации, Zero Trust (ZTA), IDFW, Agile и DevOps. Условия * офис рядом с м. Кутузовская * гибридный график (50/50) * 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 * льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Техническое руководство продуктом и командой из трёх инженеров. — Ответственность за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене. — Планирование работ и найм сотрудников. — Разработка ключевых компонентов и ревью кода команды. — Работа с ядром платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт. — Обеспечение агентного цикла под бюджет хода. — Перевод пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы. — Снижение стоимости хода через оптимизацию состава входа, кэш префикса, лимитов инструментов, роутинга моделей, учёта по пользователю и ходу. — Оценка качества с использованием эталонов из реальных трасс, сравнение моделей, регрессия на каждый промпт, инструмент, модель. — Работа с данными компании через MCP с правами пользователя: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL. — Обеспечение надёжных фоновых процедур и записи во внешние системы. — Создание песочницы для кода агента без секретов и исходящих соединений. — Декомпозиция задач, ревью, работа с ИИ-агентами для кода, найм. — Согласование требований и информационной безопасности с заказчиком. Требования: — Опыт backend-разработки от 7 лет, из них минимум 2 года на позиции техлида или ведущего инженера. — Ответственность за продакшн. — Опыт работы с Python в продакшене: asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация, тесты. — Умение читать и править код на Go. — Опыт работы с LLM-агентами в продакшене с реальными пользователями: tool calling, цикл агента, ограничения, обработка ошибок. — Понимание контекста и стоимости вызовов, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов, расчёт цены хода по usage. — Опыт с Eval: эталонные наборы, LLM-судья и его проверка, регресс, трассировка (Langfuse, OpenTelemetry). — Знания гибридного поиска, реранкинга, чанкинга, прав доступа к документам. — Опыт работы с MCP, OAuth 2.0/OIDC, token exchange. — Знание durable execution (Temporal, Restate или аналог), идемпотентность, повторы. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI. — Опыт работы с открытыми моделями через OpenAI-совместимые API, LiteLLM или аналог. — Высшее техническое образование. Условия: — Возможность работать из любой точки мира. — ИТ аккредитация. — Программа корпоративных привилегий BestBenifit. — ДМС со стоматологией. — Доступ к обучению английскому языку. — Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности. — Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта. В сопроводительном письме необходимо указать опыт управления командой, образование и используемые технологии ИИ в разработке.

Задачи: — работать с обученными агентами в Claude, ChatGPT и Codex и дорабатывать тексты в авторском стиле эксперта; — писать прогревы и продающие посты по стратегии; — готовить email-рассылки и тексты для ботов и GetCourse; — писать тексты и сценарии Stories для Instagram и Telegram; — создавать посты и цепочки публикаций для Threads; — писать тексты для сайтов и посадочных страниц; — создавать лид-магниты и статьи; — писать офферы и рекламные тексты; — создавать ТЗ дизайнеру на визуалы. Требования: — опыт работы копирайтером, контент-менеджером или сценаристом от 1 года; — опыт работы на запусках в продюсировании, инфобизнесе, бизнес-нише или близких направлениях; — грамотная речь; — портфолио; — умение работать со смыслами и триггерами; — умение писать без воды и попадать в Tone of Voice эксперта; — уверенная работа с Claude, ChatGPT и Codex; — умение проверять AI-черновики и сохранять смыслы, факты и голос эксперта. Условия: — 40 000 ₽ в месяц; — полностью удалённая работа; — график 5/2; — необходимо быть на связи с 09:00 до 19:00 по Москве; — по выходным работа не предполагается; — предусмотрено тестовое задание.