Вакансии

Design and build production RAG systems and AI agents. Run open-source LLMs self-hosted, from model selection to serving and optimization.

Location: Dubai; London, England, United Kingdom Workplace: hybrid We are a leading trading platform that is ambitiously expanding to the four corners of the globe. Our top-rated products have won prestigious industry awards for their cutting-edge technology and seamless client experience. We deliver only the best, so we are always in search of the best people to join our ever-growing talented team. We are looking for a Senior Operations Manager - AI Automation to lead how Capital.com uses AI and automation across Operations, including Customer Support and FinCrime. You will own the automation roadmap. That means deciding what to automate, sizing and ranking each opportunity, and then building, testing and rolling out the automations with the teams who use them. You’ll redesign processes so that AI handles what it does well, fixed rules cover what needs to be predictable, and people keep the decisions that need judgement. You’ll work closely with operational managers, control owners, Product and Engineering, and lead a team of one to two people. Requirements: Own the automation roadmap and increase the share of automated tasks across Operations. Find opportunities by analysing where time is lost, errors occur or work is repeated. Prioritise those with a clear baseline and measurable value. Redesign processes with their users and control owners. Agree where AI adds value, where fixed rules work better and where a human must decide. Build prototypes and working automations, and work with Product and Engineering on integrations and production support. Test against real conditions (incomplete inputs, unexpected outputs, failed dependencies). Agree data, permissions and controls before launch, with human review and a manual fallback. Lead rollout with operational managers and support colleagues through adoption. Track quality, usage and benefits against baseline, including review and support costs. Fix failures, and document ownership, monitoring and recovery after launch. Requirements: 5+ years in operations, process excellence, automation or a similar field. Hands-on experience building and launching AI and automation in live operations, with measurable results. Ability to size opportunities and turn them into a prioritised roadmap. Experience redesigning processes with operational teams and control owners in a regulated or control-heavy environment. Experience testing AI workflows and designing human review and exception handling. Experience working with Product and Engineering, and managing direct reports. Nice to have: Financial services, fintech, brokerage or payments background. Automation in Customer Support, KYC or FinCrime/AML. Hands-on use of LLM APIs, workflow tools such as n8n, and Python or SQL.

Location: Dubai; London, England, United Kingdom Workplace: hybrid We are a leading trading platform that is ambitiously expanding to the four corners of the globe. Our top-rated products have won prestigious industry awards for their cutting-edge technology and seamless client experience. We deliver only the best, so we are always in search of the best people to join our ever-growing talented team. We are looking for a Senior Operations Manager - Planning to build how Capital.com plans the people and skills its operations need as we grow into new products and markets. You will own capacity planning across the organisation. That covers forecasting demand, such as new customer sign-ups and FinCrime alerts, over the next week, month and six months, and turning it into clear staffing needs. You’ll use AI and automation to build and run the department’s main planning model, and you’ll advise leaders on hiring, redeployment, process improvements and automation early enough for them to act. You’ll work closely with operational leaders and Finance, and manage a Workforce Management specialists. Responsibilities: Own the capacity planning model, roadmap and KPIs. Forecast demand over the next week, month and six months. Separate customer activity, product changes, seasonality and backlogs, and agree assumptions with the teams closest to each source of demand. Translate demand into capacity needs using workload, handling time and productivity. Account for skills, hours, absence, attrition, training and ramp-up. Build scenarios for growth, launches and disruption, and show the cost and service impact. Recommend hiring, redeployment, process and automation actions early enough to cover recruitment and training lead times. Align definitions and data with Finance and operational teams, track forecast vs. actual, and improve the models. Flag capacity risks early, including skill and time-zone gaps, and keep reporting clear enough for managers to act on. Requirements: 5+ years in capacity planning, workforce management or operations planning in a high-volume environment. Hands-on experience building forecasting and capacity models yourself, including seasonality. Strong grasp of capacity drivers, scenario planning and sensitivity analysis. Record of recommendations that changed hiring or process decisions. Experience working with Finance and tracking forecast accuracy over time. Advanced spreadsheet skills, SQL or similar, and experience managing direct reports. Nice to have: Financial services, fintech or payments background. Planning for Customer Support, KYC or FinCrime operations. Using AI, Python or statistical methods in forecasting.

- Проектирование и разработка устойчивых пайплайнов взаимодействия с внешними веб-системами (headless browsers, HTTP, fingerprinting, сессии). - Работа с прокси-инфраструктурой: ротация, мониторинг качества, обработка ограничений.

This is a senior-level QA Automation position with a strong focus on test strategy, automation framework development, performance testing, CI/CD integration, and modernization of complex enterprise applications. You will work on improving test coverage, reliability, performance, and engineering quality across legacy and modernized software components.

Design and own the semantic layer and aggregation architecture across clients with 2 to 250 locations each. Build and maintain pipelines from sources like Mindbody, Zenoti, Boulevard, Mariana Tek, Domo, QuickBooks Online, GA4, Google Ads, Meta, and Klaviyo.

• Разработка и интеграция решений на основе CoinJoin. • Работа с Bitcoin-транзакциями.

🔸Собирать и кластеризовать семантику в Вордстате, решать, какой сайт или страницу делать следующей, и обосновывать это цифрами; 🔸Разбирать выдачу Яндекса: кто в топе, почему и что нужно, чтобы их обойти;

• Разработка и интеграция решений на основе CoinJoin. • Работа с Bitcoin-транзакциями.

оказывать помощь по внедрению и эксплуатации решений UserGate: межсетевые экраны нового поколения, системы централизованного управления платформами, системы сбора, обработки и анализа журналов; искать и анализировать симптомы для выявления причин ситуаций, с которыми сталкиваются наши заказчики;

Автоматизировать производство и публикацию 10 AI-Reels ежедневно. На вход — готовые тексты-сценарии.

Location: Москва GigaChat (GigaChain): Agentic Post-Training и Online RL Обязанности **Исследовать поведение модели:** * разбирать ошибки GigaChat в длительных задачах: потерю цели и контекста, слабое планирование, неверный выбор инструментов, зацикливание, ошибки восстановления и преждевременное завершение работы * анализировать отдельные шаги и целые траектории, находить систематические паттерны успешного и неуспешного поведения * понимать источник проблемы и определять, что нужно менять: обучающие данные, objective, reward-сигнал, модель или agentic environment. **Улучшать модель:** * разрабатывать и улучшать post-training пайплайны для агентных сценариев * работать с rollout’ами, reward-сигналами, rule-based и execution-based верификаторами, judge- и reward-моделями * создавать обучающие выборки из реальных и синтетических агентных траекторий, включая фильтрацию и отбор наиболее полезных примеров * выбирать подходящий метод обучения и понимать, когда сложный RL-контур оправдан, а когда задачу эффективнее решить более простым способом. **Оценивать изменения:** * строить evaluation для многошаговых агентных задач и анализировать качество не только по финальному результату, но и по поведению модели внутри траектории * проверять, переносится ли улучшение между задачами, бенчмарками и харнесами * контролировать регрессии и воспроизводимость результатов * взаимодействовать с командами обучения, инференса, данных, API и агентных харнесов. Требования * сильное владение Python и практический опыт работы с PyTorch * практический опыт LLM post-training: SFT, preference optimization, RLHF, online RL или близкие направления * умение самостоятельно ставить ML-гипотезы, проектировать эксперименты и делать выводы по их результатам * опыт построения пайплайнов данных * навык анализа модели на уровне отдельных примеров и траекторий * способность доводить исследовательскую идею до работающего и воспроизводимого решения. Условия * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * 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 * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

– Опыт работы со службами каталога на уровне администрирования. – Экспертные знания компьютерных сетей на уровне CCNP.

- Коммерческий опыт в роли Data Analyst от 3-х лет; - Уверенное владение инструментами аналитики данных: SQL (включая оконные функции, агрегаты, подзапросы), Python для обработки и анализа больших данных;

Location: Москва Мы ищем сильного корпоративного архитектора с бэкграундом в разработке, тестировании, DevOps или инженерном управлении, который поможет командам внедрять ИИ-инструменты в полный цикл создания цифровых продуктов: от идеи и аналитики до разработки, тестирования, релиза и сопровождения. Роль подойдет человеку, который хорошо понимает производственный процесс разработки, умеет видеть узкие места, договариваться с командами и занимать лидерскую позицию в трансформации ИИ из «экспериментов отдельных энтузиастов» в устойчивую практику, повышающую скорость, качество и эффективность работы. Обязанности * разработка и поддержание в актуальном состоянии стратегической архитектуры блока технологий, затрагивающей весь ИТ-ландшафт Банка * разработка архитектурных решений и концепций в области технической архитектуры, затрагивающей GenAI-трансформацию всего ИТ-ландшафта Банка и Экосистемы Сбер * участие в разработке и реализации архитектуры ключевых стратегических решений с учетом мировых трендов развития (AI-агенты, Cloud Native, Platform Engineering и т.д.). Требования * высшее техническое образование * опыт работы в области разработки архитектур от 3-х лет * понимание принципов построения Cloud-Native систем, GenAI-решений, Платформ * понимание подхода, инструментов и практик DevOps, GitOps, DevSecOps,FinOps * опыт разработки приложений на Python, Java построения моделей * предпочтительно знание следующих технологий: Hadoop, Spark, DWH, СУБД (PostgreSQL),IMDG(Ignite),VectorDB,GraphDB, брокеров сообщений (MQ/Kafka), S3 * приветствуется владение одной из методологий построения Корпоративной архитектуры организации (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.) и практик управления IT (IT4IT, ITIL, Cobit и т.д.) * опыт руководства проектными и продуктовыми командами * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * комфортный современный офис рядом с метро Кутузовский * ежегодный пересмотр зарплаты 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 * подписка Прайм с возможностью использования трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

– Разрабатывать AI-решения поверх нашей платформы: agentic workflows, tool calling, RAG, memory и human-in-the-loop контуры. – Проектировать multi-agent системы без жёсткой привязки к конкретному фреймворку или SDK — с логикой взаимодействия агентов, состоянием, памятью, маршрутизацией и обработкой ошибок.

Location: Москва Мы ищем технического драйвера R&D-команды, который поможет переводить качественные HR-гипотезы в цифры и работающие прототипы. Обязанности * проектировать архитектуру новых HR-процессов и проводить технический анализ: оценивать стоимость и реализуемость идей R&D-команды на текущем ИТ-ландшафте компании * работать с данными: писать Python-скрипты для сбора информации из внешних и внутренних источников, выгружать и очищать массивы данных из HR-систем для поиска скрытых паттернов и аналитики рынка труда * создавать быстрые прототипы (MVP) для практической проверки исследовательских гипотез команды * работать с метриками: проектировать дизайн экспериментов, формулировать метрики успешности гипотез и оценивать результаты A/B-тестов. Требования * опыт работы системным или бизнес-аналитиком от 2-х лет (опыт в проектах HR-Tech будет весомым плюсом) * системный анализ (API & интеграции): понимание принципов работы REST API и микросервисной архитектуры; свободное чтение и проектирование контрактов/структур данных в формате JSON/XML * Python * SQL : написание сложных запросов для выгрузки данных из сложных реляционных баз * опыт автоматизированного сбора данных с помощью открытых API * основы математической статистики: уверенное понимание матстата для качественного анализа логов и результатов экспериментов * Prompt Engineering & LLM: опыт работы с API современных языковых моделей (GigaChat, Claude, GPT), понимание принципов построения RAG-систем для работы с корпоративной документацией как плюс * базовое понимание Machine Learning (ML) как плюс. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (гибридный режим работы) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * программу адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС и 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 * корпоративную пенсионную программу.

Define the overall automation roadmap and select the appropriate tools to match the client's technical stack. Write, maintain, and optimize complex end-to-end (E2E) integration and regression test suites.