Вакансии

Location: Москва Мы — группа продуктовых команд, которые делают инструменты для работы со знаниями и ИИ-разработки в банке. Корпоративный портал знаний — ключевая база знаний для разработки, тестирования и аналитики, десятки тысяч пользователей ежедневно. Хранилище контекста для ИИ-агентов собирает знания из источников банка (трекер, вики, репозитории, портал) и отдает их агентам и разработчикам через MCP. Внутренний фреймворк Spec-Driven Development — набор команд, шаблонов и правил, с которым команды генерируют спецификации, дизайн и код с помощью ИИ-агентов. Мы ищем человека, который возьмет на себя сопровождение этих продуктов и станет связующим звеном между пользователями, разработкой и ML. Обязанности \- Принимать обращения, классифицировать и вести до решения. \- Разбирать инциденты по логам и трассам запросов и сессий агентов: находить, где сломалось — на источнике, при индексации, в поиске, в конфигурации фреймворка или у потребителя. \- Разбираться с интеграциями (коннекторы, MCP-серверы, API, очереди событий), когда данные не доехали или доехали не те. \- Помогать командам подключаться к хранилищу и внедрять фреймворк: отвечать в чате поддержки, помогать с установкой и настройкой, вести базу типовых вопросов. \- Разбирать жалобы на поиск, собирать примеры проблемных запросов для ML-команды. \- Оформлять баги, предлагать воркэраунды, помогать формулировать доработки. \- Работать по SLA и процессам: инцидент, проблема, запрос, изменение. \- Собирать обратную связь, заводить задачи, ориентироваться в бэклоге. \- Писать инструкции и проводить обучения. Требования \-опыт в поддержке или эксплуатации от года; знание процессов управления инцидентами и запросами (ITIL или аналог); \- умение отправить запрос к REST API или MCP-серверу и разобрать ответ; \- умение читать логи и трассы в Grafana, Kibana или аналогах; \- уверенную работу в командной строке и с git; \- понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск, почему модель отвечает неточно; \- практический опыт с ИИ-агентами — подключали, настраивали, разбирались, почему агент не получил нужных данных; \- уверенное использование языковых моделей и ИИ-ассистентов для анализа, генерации и автоматизации Условия * комфортный современный офис рядом с м. Тульская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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 — продуктовая команда, которая делает хранилище контекста для ИИ-агентов в банке. Хранилище собирает знания из источников банка (трекер задач, вики, репозитории кода, корпоративный портал), связывает их в граф знаний и отдает агентам и разработчикам через MCP прямо в работе над задачей. Им пользуются ИИ-агенты в средах разработки и серверные агентные процессы, а команды настраивают под себя, какой контекст получает агент. Продукт уже в промышленной эксплуатации и быстро развивается. Мы ищем системного аналитика, который будет превращать продуктовые и технические задачи в понятные требования и контракты. Обязанности \- Вместе с продактом и техлидом прорабатывать новую функциональность: собирать требования от команд-потребителей, разработки и внутренних регуляторов, описывать сценарии и ограничения. \- Вместе с техлидом проектировать контракты хранилища: MCP-инструменты для агентов, API, форматы данных, правила версионирования. \- Описывать интеграции с источниками знаний и потребителями: какие данные забираем, как часто, что делать с изменениями и удалением, как проверять полноту. \- Проектировать модель данных и связи в графе знаний вместе с разработкой и ML. \- Описывать ролевую модель и правила доступа: кто что видит, кто что может менять, как работают модерация и блокировка. \- Работать со спецификациями в подходе Spec-Driven Development: вести требования как машиночитаемые спецификации, с которыми работают ИИ-агенты, и поддерживать их актуальными после изменений. \- Разбирать обратную связь и инциденты, когда причина в требованиях, а не в коде. \- Участвовать в приемке, писать критерии приемки и сценарии проверки. Требования \- опыт системного аналитика от двух лет; \- умение описывать REST API (OpenAPI) для интеграций, базовое понимание асинхронного взаимодействия и очередей; \- опыт или понимание, как описывать интеграции между системами; \- понимание моделирования данных, в том числе графовых или документных моделей — на уровне, достаточном, чтобы обсуждать решения с разработкой; \- умение писать требования, которые однозначно читаются и разработчиком, и ИИ-агентом; \- общее понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск (глубокой экспертизы не требуем, готовы помогать разбираться); \- практику использования ИИ-агентов в собственной работе для анализа, генерации документации и спецификаций; \- умение договариваться с несколькими сторонами, у которых разные интересы. \- Знакомство с MCP-инструментами или function calling — как устроены инструменты для агентов, какие у них входы и выходы, как агент выбирает нужный инструмент — будет плюсом. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Тульская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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: Санкт-Петербург Наша команда развивает первый в России недавно созданный маркетплейс транспортных услуг для коммерческих и бюджетных предприятий, позволяющий автоматизировать процессы, сделать их прозрачными и значительно снизить расходы на транспортные услуги. Функциональность продукта включает деловые поездки сотрудников (с использованием такси для частных и групповых поездок, каршеринга, общественного, а также личного транспорта сотрудников), логистические услуги (доставка грузов и документов, курьерская экспресс-доставка, мультимодальные и авиаперевозки, погрузо-разгрузочные работы), управление автопарком, управление собственными парковками предприятий, оплата городских парковок и др. Продукт построен на самых современных технологиях разработки ПО, базируется на платформе собственной разработки с micro-frontend, микросервисами в backend, мобильными приложениями iOS/Android. Обязанности * разработка прикладных программ (JAVA) * поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками * оценка трудоёмкости задач, участие в планировании; * написание unit-тестов * менторство (развитие tech skills) стажёров * взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile. Требования * высшее образование * опыт работы в роли разработчика в проектах по разработке/модификации/внедрению ПО с использованием инструментов и технологий Java от пяти лет * опыт работы с указанными технологиями по направлению Java: Spring, Hibernate, Gradle, JMS, JAX-WS, Junit * опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira * опыт работы, как в каскадных (waterfall), так и в гибких методологиях (Agile/DevOps) разработки * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * комфортный офис * работа в офисе, удаленного формата нет * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы – команда продукта Инструменты управления рисками, создаем платформу по работе с рисками Блока Сеть продаж. Наш продукт решает ключевые задачи повышения эффективности внутреннего контроля и минимизации операционных рисков. Наше решение включает в себя: рабочее место аналитика, автоматизированные инструменты для проведения проверок, работу с данными для обработки риск-сигнала, интеллектуальную систему удаленного контроля остатков наличных средств. Команда находится в поиске профессионала в области разработки на python для участия в развитии и внедрении AI практик в управлении рисками по бизнес-процессам Банка. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика придет сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение твоей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Твой опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * разработка и внедрение AI-агентов * помощь в разработке и внедрении AI-агентов другим командам * выработка стандартов и best practice * построение архитектуры агентного ландшафта канала. Требования * уверенный пользователь Python3.10+ * знание framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio * работа с: Kafka, redis/memcache/ignite, Kubernetes/docker/podman, sql(желательно postgre), elasticsearch/opensearch, git * умение применять: менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest) * владение паттернами надежности и отказоустойчивости, микросервисной архитектуры * опыт оптимизации кода и code-review * уверенное пользование ОС семейства Unix систем. Плюсом будет: * знание Java, хотя бы на уровне понимания синтаксиса языка * опыт создания AI-агентов и работа с агентными фреймворками, знания принципов работы LLM. Условия * комфортный современный офис на м. Кутузовская * формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе) * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы строим высоконагруженные ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус — антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов и тд. Ищем MLE грейда Middle+ с сильной инженерной базой. Ключевая задача — внедрение и адаптация высокопроизводительных runtime-шаблонов для инференса моделей, автоматизация процессов деплоя и оптимизация Time-to-Market при выводе ML/DL и LLM в промышленную эксплуатацию. Обязанности • развертывание и поставка моделей: Упаковка, деплой и поддержка runtime-шаблонов для быстрого вывода моделей в прод на основе готовых архитектурных решений Оптимизация инференса (ML Serving): • обеспечение требуемого уровня latency и пропускной способности для классического ML (LightGBM, CatBoost и тд) и нейросетей • конфигурирование и поддержка инференс-серверов (Triton Inference Server, vLLM и тд) Интеграция и оптимизация LLM: • вывод в продакшен LLM-агентов и RAG-систем с использованием готовых фреймворков • настройка производительных движков (vLLM, TGI) с применением базовых техник оптимизации (квантование, continuous batching) • реализация механизмов кэширования и фильтрации запросов (Guardrails) Автоматизация пайплайнов: • сборка end-to-end пайплайнов доставки данных и моделей (от логов до Real-time API) • интеграция с очередями сообщений (Kafka) для обработки данных в реальном времени • написание и поддержка DAG-ов переобучения моделей в Airflow Мониторинг и логирование: • настройка базового мониторинга метрик данных и моделей (Data/Model Drift) • интеграция трекинга экспериментов и логирования цепочек LLM (MLflow, Langfuse) • ведение реестра моделей в MLflow Model Registry. Требования • инженерный опыт: От 3-х лет в роли MLE / Backend-разработчика (Python) с опытом коммерческого вывода моделей в прод и пониманием специфики Highload-систем • уверенный Python: Чистый, типизированный код, знание асинхронного программирования (Asyncio) и базовых паттернов проектирования • работа с данными и очередями: Хорошее знание SQL (сложные запросы, оконные функции) и практический опыт интеграции приложений с Kafka MLOps и Инфраструктура: • уверенное владение Docker, базовый опыт работы со средой Kubernetes (запуск подов, просмотр логов, понимание манифестов) • опыт написания пайплайнов в Airflow и интеграции моделей с MLflow Data Science бэкграунд: • понимание математики классического ML и архитектур нейросетей • базовые навыки профилирования кода и оптимизации использования памяти • опыт работы с табличными данными и современным стеком NLP/LLM будет плюсом: • понимание принципов работы корпоративных Feature Store (например, Feast) • опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, PGVector) • понимание базовых принципов работы CUDA и компиляции моделей (формат TensorRT и тд). Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * 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 * 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: Рязань Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Сбер как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Сбера все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными. Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Сбера предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке). Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока. Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Сбер. На конец следующего года в AI Risk Hub будет размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт. **Технологический стек** Языки для внутренних компонент: * Java 17/21(Spring) OpenSource компоненты: * Victoria Metrics * Jaeger * Grafana БД и брокеры: * PostgreSQL * OpenSearch * Apache Kafka, Apache Zookeper, KRAFT * Apache Cassandra Обязанности * Доработка текущих решений и создание новых в рамках микросервисной архитектуры * Участие в ревью системных, функциональных и не функциональных требований * Разработка требований под технические задачи (вне рамок системной аналитики) * участие в проектировании технический решений * участие в миграции решений на целевой стек * Поддержание качества кода в эталонном состоянии в рамках качества, покрытия тестами, документации и архитектуры * диагностирование ошибок и сбоев, исправление дефектов Требования **Обязательно:** * высшее техническое образование * опыт работы в качестве Java-разработчика от 3х лет * уверенное знание Java core, Spring (Spring Boot), SQL, JPA, PostgreSQL, Rest, Grpc,Kafka, RabbitMQ, Docker * приветствуются знания kubernetes/openshift,  Helm, kubectl, nginx, Istio * коммуникабельность, опыт работы в команде, умение четко формулировать свои мысли, умение отстаивать свои решения и позицию команды. * **Желательно:** * Умение использовать в работе LLM * Опыт работы с базами данных и системами обмена сообщений Условия Что мы предлагаем: • гибридный график работы; • ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии; • доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста; • расширенная медицинская страховка, скидки и специальные условия для членов семьи, корпоративная пенсия; • особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы; • возможность получать бонусы за рекомендации.

Осуществлять холодное привлечение новых клиентов; Ведение переговоров с первыми лицами компаний (ЛПР);

Обязанности: Разрабатывать функциональное ПО по подробным техническим заданиям, программировать внутреннюю логику и выполнять рефакторинг. Автоматизировать генерацию отчётов и парсинг данных.

Position summary You own engineering for the Unimatch Lab holding: technical leads, product CTOs, engineers, and infrastructure. You are the single technical gate for how the holding builds and ships.

* Run and improve the services that keep our data centres operating, from deployment pipelines to secret provisioning. * Contribute to SLIs and SLOs for our core platform services.

Задачи: — Регрессионное и функциональное тестирование корпоративного мессенджера (web, desktop, iOS, Android). — Работа с AI‑агентами (Claude Code + MCP) для исследования продукта и доработки их результатов. — Ведение базы знаний и тест‑кейсов в GitLab. — Локализация дефектов и заведение их в Jira. — Взаимодействие с командой разработки, аналитиками и пользователями. Требования: — Опыт в тестировании от 2 лет. — Знание теории тестирования. — Опыт составления тестовой документации (тест‑кейсы, чек‑листы, баг‑репорты). — Опыт работы с Jira и GitLab (или аналогами). — Опыт или готовность работать с AI‑инструментами (Claude, ChatGPT и т.п.) в тестировании. — Плюсом: опыт тестирования мобильных приложений (iOS/Android). — Понимание принципов работы MCP. — Навыки работы с API (Postman, Swagger). — Опыт в Agile/Scrum‑командах. Условия: — Оформление по ТК РФ. — После испытательного срока — доступ к ДМС.

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

Что предстоит делать: Проводить функциональное, регрессионное, smoke- и exploratory-тестирование web- и mobile-приложений. Анализировать требования, макеты и пользовательские сценарии, задавать уточняющие вопросы и находить нестыковки до начала разработки.

Ищу универсального помощника для разных предпринимательских задач. Примеры задач: — Дорабатывать GP OS — нашу систему для работы с недвижимостью: интерфейсы, бизнес-логику и интеграции.

- Владеть родительским приложением и бэкендом: привязка устройства, аккаунты, родительский контроль, история активности, удаление данных. - Выпускать релизы iOS и Android со staged rollout и откатами.

Разрабатывать фичи целиком: сервисы и API на Go, интерфейсы на React. Проектировать новые сервисы и модули, развивать существующие.

Наша команда развивает POS- и BNPL-кредитование и помогает компаниям по всей России предлагать клиентам рассрочки и кредитные решения. Развиваем партнерскую сеть, работаем с агентами и следим за тем, чтобы продукты были удобными и понятными для клиентов. Мы предлагаем Средний доход от 108 000 ₽ (оклад + квартальная премия по результатам работы) Удаленный формат: работайте в комфортной обстановке, без поездок в офис Оборудование: предоставим ноутбук, гарнитуру, мобильный телефон с sim-картой для работы График 5/2 с 10:00 до 19:00 ДМС: от онлайн-консультаций и расширенного медицинского обследования до стационарного лечения, включая стоматологию и поддержку семьи Оформление по ТК РФ Чем предстоит заниматься Привлекать юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, проводить переговоры, презентации и подготавливать коммерческие предложения Развивать и продвигать продукты потребительского кредитования и BNPL Развивать действующих партнеров и выполнять личный план продаж Анализировать показатели продаж и доходности партнеров, подготавливать отчеты и предложения по росту выдач Вести проекты по интеграции с партнерами, координировать взаимодействие с внутренними и внешними командами Анализировать рынок и предложения конкурентов, разрабатывать альтернативные решения для партнеров Кого мы ищем У вас есть опыт работы в POS, BNPL или B2B-продажах от 1 года У вас есть опыт работы менеджером по работе с ключевыми партнерами от 1,5 лет Умеете проводить переговоры с лицами, принимающими решения, и выстраивать долгосрочные партнерские отношения Умеете анализировать показатели продаж и находить возможности для роста Будет плюсом наличие собственной базы партнеров для привлечения новых клиентов Будет преимуществом опыт работы с юридическими лицами и банковскими продуктами для бизнеса

В команду digital-маркетинга ищем менеджера для реализации рекламных стратегий для продуктов VK Tech. Разрабатывать и реализовывать рекламные стратегии для продуктов VK Tech и отвечать за их бизнес-результат.