Загружаем вакансии…
Что делать: — отвечать за регулярное обновление сайта; — работать с аналитикой; — оптимизировать заголовки и структуру материалов не только под поисковые системы, но и под AI-агенты; — редактировать тексты; — писать материалы самостоятельно. Что важно: — высокий уровень самостоятельности; — высокий уровень ответственности.
Зарплата не указана
Задачи: — находить компании, которым нужны кровельные, гидроизоляционные и дренажные материалы; — работать с потенциальными покупателями: строительными и подрядными организациями, кровельными и гидроизоляционными компаниями, промышленными предприятиями, генподрядчиками, девелоперами, застройщиками, продавцами строительных материалов; — самостоятельно определять, кому предложить конкретную позицию; — находить и квалифицировать покупателей; — выходить на лиц, принимающих решение; — проводить переговоры; — объяснять характеристики, состояние и условия приобретения товара; — согласовывать необходимый объём; — сопровождать клиента до полной оплаты. Требования: — опыт от 3 лет в продажах; — умение работать без ежедневного контроля; — умение самостоятельно искать клиентов без готового списка лидов; — способность звонить незнакомым лицам, принимающим решения, и вести деловой разговор; — умение задавать вопросы, выяснять реальную потребность и не превращать переговоры в рассылку прайса; — понимание, что сделка в B2B заканчивается поступлением денег; — бережное отношение к профессиональной репутации и честность в обещаниях клиентам; — желательно опыт продаж кровельных материалов, гидроизоляции, теплоизоляции, фасадных систем, строительной химии, металлоконструкций, инженерных материалов, оборудования или других продуктов для строительных и промышленных компаний; — либо опыт работы с покупателями — строительными компаниями, генподрядчиками, застройщиками, промышленными предприятиями — и умение продавать технический B2B-продукт. Условия: — проектная работа с вознаграждением от оплаченных сделок; — свободный график, можно совмещать с основной деятельностью; — возможность работать дистанционно, при необходимости встречи на складе в Екатеринбурге; — компания предоставляет перечень материалов, фотографии, технические характеристики, актуальный прайс, информацию о происхождении товара и необходимые документы; — вознаграждение стартует от 10% от стоимости фактически проданного и полностью оплаченного товара; — оформление предпочтительно через ИП или самозанятость; — без обязательного офиса, фиксированного рабочего дня, сложных KPI и квартальных премий; — быстрые выплаты в течение 1–2 дней после поступления полной оплаты от покупателя; — сотрудничество без многоэтапного конкурса и затянутого отбора, с прямым общением с директором компании. Особенности: — товар уже есть в наличии, можно показывать, обсуждать и продавать; — география продаж не ограничивается Екатеринбургом, возможна работа по всей России; — проект интересен независимым торговым агентам, коммерческим представителям, предпринимателям и сильным B2B-продавцам. Компания ищет человека, который умеет находить покупателей, выходить на лиц, принимающих решения, и доводить переговоры до денег, а не просто отчитываться о количестве звонков.
от 500 000 ₽
Задачи: — Внедрить культуру SLA/SLO — Участвовать в инцидентах как архитектор для поиска решений — Сделать observability по стандарту — Обеспечить secure-by-default — Настроить AI-агентов, которые будут автономно собирать контекст по инцидентам, автоматизировать рутину, и создать безопасные контуры для работы с AI Требования: — Опыт 5+ лет DevOps/SRE Условия: — full-time по ТК РФ — Помощь релокантам с переездом и первым жильём — Удобный офис с видом на реку в 5 минутах от м. Речной вокзал
450 000 – 700 000 ₽
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи: — Внедрить культуру SLA/SLO; — Участвовать в инцидентах как архитектор для поиска решений; — Сделать observability по стандарту; — Обеспечить secure-by-default; — Настроить AI-агентов, которые будут автономно собирать контекст по инцидентам, автоматизировать рутину, и создать безопасные контуры для работы с AI. Требования: — Опыт 5+ лет DevOps/SRE. Условия: — Работа в офисе в Новосибирске, удобный офис с видом на реку в 5 минутах от м. Речной вокзал; — Помощь релокантам с переездом и первым жильём; — Заработная плата от 450к до 700к net по ТК РФ.
450 000 – 700 000 ₽
О проекте и команде: Технологическая компания, развивающая quantitative-инфраструктуру и ML-решения для рынков цифровых активов. Проект находится на pre-launch стадии, команда специализируется на quant research, machine learning и blockchain-разработке. Задачи на этой роли: — Полный цикл исследований по краткосрочной микроструктуре, LP/хеджированию, исполнению, межплощадочным сигналам, распределению риска и смежным задачам crypto/DeFi; — Дизайн исследования: гипотеза, target/разметка, baseline, метрики, причинно корректная OOS-проверка, анализ режимов и явные критерии GO/NO-GO; — Работа с данными: поиск источников, выравнивание времени, контроль качества, построение признаков и воспроизводимые контракты данных; — ML/DL по структуре задачи; RL или другие методы последовательного управления - только когда они действительно оправданы; — Реалистичная симуляция и торговая экономика: комиссии, проскальзывание, ликвидность, задержки, adverse selection, impact, fill assumptions, хеджирование и синхронизация DEX/CEX; — Paper/shadow-стратегии, анализ sim-to-real и совместная работа с quant developer при переносе доказанных решений в production; — Инженерный стандарт исследования: воспроизводимые эксперименты, чистый Python, критичные проверки, мониторинг и дисциплинированное использование LLM/агентов. Ожидания от кандидата: — Проверяемый опыт 2-3 Quant/ML проектов, где вы лично отвечали за существенную часть цепочки от постановки задачи и данных до проверки, кода и решения о внедрении либо GO/NO-GO; — Отличный Python и сильная инженерная база: вы сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код; — Сильную статистику, вероятность, оптимизацию и работу с временными рядами: временную зависимость, leakage, selection bias, uncertainty и честную OOS-проверку; — Глубокое практическое понимание микроструктуры и исполнения: order book/flow, liquidity, latency, fees, slippage, adverse selection, impact, sizing и hedging. — Сильное практическое владение ML/DL для последовательных финансовых данных и способность отличать реальный сигнал от оптимизации метрики; — Высокую самостоятельность: структурировать неясную проблему, выбирать наиболее информативный эксперимент, быстро останавливать слабые гипотезы и принимать решения на основании доказательств; — Рабочее понимание структуры crypto-рынка. Прямой опыт DeFi/DEX будет плюсом, но сильный CEX/microstructure опыт может его компенсировать при быстрой адаптации. Условия и возможности: — Полная занятость, 5/2, гибридный/удаленный формат, офис в центре Москвы; — Работа с реальным капиталом, где качество исследования, реалистичность исполнения и риск-контроль имеют прямое значение; — Прямая работа с Quant/ML, разработкой и руководством компании, высокая самостоятельность и короткий цикл обратной связи; — Небольшая команда, где сильное исследование может стать production-системой, а не закончиться презентацией; — Компенсация всех необходимых инструменты и ПО для работы.
Задачи: — Проектировать UX и UI новых игровых экранов и фич. — Работать внутри существующего визуального стиля игры, сохраняя его консистентность. — Поддерживать и развивать UI Kit: добавлять новые компоненты и состояния по мере развития проекта. — Продумывать структуру интерфейсов для сложных игровых систем: прогрессия, персонажи, экипировка, события, магазины, Battle Pass, рейтинги, турниры и т.д. — Выстроить AI first pipeline создания UI: от постановки задачи и генерации структуры экрана до получения максимально готового результата в Figma. — Использовать AI не только для референсов или генерации картинок, а как полноценный рабочий инструмент: агенты, генерация layouts, работа с design system, автоматизация повторяющихся операций, генерация вариантов и т.д. — Улучшать саму дизайн систему так, чтобы AI мог как можно надежнее собирать из нее новые интерфейсы. — Подготавливать макеты и компоненты для передачи в разработку и взаимодействовать с командой Unity. Требования: — Опыт работы над RPG, Strategy, 4X, social casino или другими UI heavy играми. — Хорошее понимание UX мобильных игр: информационная иерархия, навигация, состояния элементов, onboarding, progression UX. — Сильное владение Figma, компонентами, variants, variables и design systems. — Умение работать с уже существующим стилем. — Понимание того, как строить масштабируемый UI Kit для игры с большим количеством экранов. — Опыт построения AI процессов вокруг Figma. — Опыт работы с Figma API / MCP / AI-агентами. — Понимание UI DSL, structured UI descriptions, YAML/JSON схем интерфейсов или похожих подходов. — Опыт автоматической генерации экранов из дизайн системы. — Понимание Unity UI и того, как дизайнерские компоненты превращаются в реальные игровые интерфейсы. Условия: — Part time. — Удаленная работа. — Долгосрочное сотрудничество. — Гибкий график, важнее результат и скорость коммуникации с командой. При отклике прислать: — примеры RPG / Strategy / других системных игр, над которыми вы работали. — короткое описание того, как именно вы сейчас используете AI в UI/UX работе. — резюме в PDF, ссылку на общий портфель и ставку в час.
Зарплата не указана
Чем предстоит заниматься: Управление полным циклом реинжиниринга бизнес-процессов через внедрение инновационных ИИ решений: от поиска идеи до тиражирования; Взаимодействовать с руководителями и владельцами процессов в различных бизнес-командах для выявления наиболее перспективных ИИ-возможностей; Определять приоритеты инициатив на основе окупаемости, масштабируемости, простоты внедрения и соответствия стратегии; Сотрудничать с группой по управлению ИИ и сетью ИИ-чемпионов для выработки лучших практик, правил и рекомендаций по использованию; Повышать ИИ-грамотность и выступать внутренним популяризатором культуры использования ИИ в рабочих процессах; Определять метрики успеха использования агентов (сэкономленное время, снижение затрат, влияние на выручку и др.). Для нас важно: Опыт в стратегическом/операционном консалтинге с акцентом на проектирование операционных моделей, повышение эффективности процессов и управление трансформационными проектами; Опыт руководства всеми этапами проектов по внедрению технологий или цифровых решений; Практический опыт внедрения ИИ решений по автоматизации с промышленным тестированием в бизнес-среде; Подтвержденный опыт реализации межфункциональных инициатив и технологической трансформации процессов; Опыт применения ИИ в реальных рабочих процессах (не просто эксперименты); Опыт достижения измеримых бизнес-результатов (рост выручки, снижение затрат, экономия времени) через технологические инициативы. Работа в группе НЛМК - это: ДМС, включая стоматологию; Страхование жизни и страховка для путешественников; Корпоративная мобильная связь; Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ; Частичная компенсация питания в корпоративных столовых; Возможность обучения за счет работодателя; Активная корпоративная жизнь; Поддержка от компании в жизненно важных событиях; Бесплатный доступ к электронной библиотеке.
Зарплата не указана
Задачи: – Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. – Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. – Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning. – Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage. – Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces. – Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking. – Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования: – Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. – Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. – Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. – Уверенное владение Python. – Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. – Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. – Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA. – Опыт работы с микросервисами. – Умение писать тесты для критичной backend-логики. – Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.
Зарплата не указана
Требования: 1) Коммерческий опыт работы от 3-х лет. 2) Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ (обязательно в том числе AI агентов на базе LLM) в роли Data Scientist/AI Engineer. 3) Знание основ Classic Machine Learning, хорошее знание Deep Learning (NLP). 4) Глубокое понимание архитектуры Transformer. 5) Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов. 6) Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). 7) Работа со стеком Python - Torch, Transformers. 8) Опыт разработки интеграций с ИТ-системами. 9) Опыт промышленной работы с k8s. Обязанности: - Артефакты тестирования гипотез/экспериментов: описание подхода/модели, соответствующие значения метрик (выбранных для данного решения), тестовый сет/бенчмарк. - Артефакты продукта в целом: описание проекта, архитектура (утвержденная и согласованная с архитекторами и информационной безопасностью (ИБ)), согласование от ИБ что решение может быть использовано в продакшн, код продукта и документация к нему, инструкция по разворачиванию решения в контуре компании. - Все вышеперечисленные артефакты размещены в контуре заказчика (Gitlab, Confluence).
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и создавать AI-агентов и решения на базе больших языковых моделей (LLM) — Разрабатывать конвейеры данных и lakehouse-решения в Databricks — Интегрировать AI-агентов с Databricks и другими платформами данных — Создавать решения на Python для сбора данных, веб-скрапинга и индексирования контента — Вносить вклад в архитектуру и технические решения — Тесно сотрудничать с международной инженерной командой Требования: — Опыт работы на уровне senior в области разработки ПО или AI-инженерии — Уверенное владение Python — Практический опыт работы с GenAI, LLM и Agentic AI — Опыт работы с инженерией данных и конвейерами данных — Практический опыт работы с Databricks — Способность брать ответственность и участвовать в архитектурных решениях — Владение английским языком на уровне C1 Будет плюсом: — Знание графов знаний и онтологий — Опыт веб-скрапинга — Знание Databricks Genie — Опыт работы с агентскими фреймворками и разработкой с нуля архитектуры Условия: — Медицинская страховка — Более 21 дня отпуска — Возможности профессионального развития — Поддержка карьерного коуча Проект международный, европейское сотрудничество, локация Ташкент, Узбекистан.
от 2 500 $
Задачи: • Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления. • Находить наиболее перспективные точки применения AI. • Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты. • Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты. • Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации. • Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив. • Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования. • Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI. • Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы. • Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах. Требования: • 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation. • Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов. • Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG. • Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип. • Product mindset и ориентация на быстрый результат. • Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap. • Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом. • Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом. • Высокая самостоятельность и ответственность за результат. AI-инструменты и технические навыки: • Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM. • Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling. • Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов. • Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases. • Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов. • Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов. • Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации. • Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных. Кого мы ищем: • Не классического бизнес-аналитика или координатора. • Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой. Главный результат: • Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Зарплата не указана
Задачи: — развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph — разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента — интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей) — подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки) — строить RAG-пайплайн — покрывать код unit-тестами — участвовать в проектировании архитектуры агентских систем. Требования: — опыт разработки AI агентов от 1 года — опыт разработки python от 3 лет — опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций — опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги) — опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов — опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД — умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде. Будет плюсом: — опыт работы с AEF — опыт с RAG — опыт с Kafka и событийными интеграциями — опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами — 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: — гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 — 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.
Зарплата не указана
О проекте: Мы строим технологическую платформу для производства, хранения и дистрибуции медиаконтента. Это медиа-хранилище нового поколения, где AI‑агенты берут на себя рутинные и творческие задачи: от автоматической разметки и адаптации контента до его подготовки к публикации в 30+ каналах (сайты и приложения Банка, мессенджеры, соцсети). Наш технологический стек: Ядро фронтенда: React, Next.js, TypeScript Состояние и данные: Redux Toolkit, RTK Query Взаимодействие с AI: Server-Sent Events (SSE), стриминг ответов агентов, MCP Стилизация: CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules Тестирование: Jest, React Testing Library Серверная часть: Node.js, REST API, SSR Инструменты и CI/CD: npm/yarn, Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker Управление: Jira, Confluence Требования: Опыт коммерческой фронтенд-разработки от 5 лет, из них от 2 лет в роли Senior. Глубокий практический опыт с React, Next.js и TypeScript, понимание внутреннего устройства. Опыт проектирования архитектуры сложных фронтенд-приложений и принятия ключевых технических решений. Понимание и применение принципов SOLID, DRY, KISS, а также паттернов проектирования. Опыт работы с менеджерами состояний (Redux Toolkit, RTK Query) в крупных проектах. Уверенные знания HTML5, CSS3 и препроцессоров (SASS). Опыт работы с REST API, SSR и серверным Node.js на продвинутом уровне. Опыт работы с Server-Sent Events (SSE): проектирование стриминговых интерфейсов, обработка событий на клиенте, реконнекты, graceful degradation. Умение писать unit‑тесты (Jest/React Testing Library), опыт внедрения культуры тестирования в команде. Опыт наставничества и менторства разработчиков. Условия: Возможность карьерного роста и получения экспертизы в ведущих финансовых организациях страны; Скидки на абонемент в фитнес-центр, курсы английского языка; Офисный, гибридный, удаленный формат работы Оформление по ТК РФ на бессрочный трудовой договор.
Зарплата не указана
Задачи: — Обеспечение бесперебойной работы сервисов; — Администрирование, настройка и мониторинг Linux-серверов, Docker-контейнеров, кластеров Kubernetes в составе автоматизированных систем (АС); — Мониторинг показателей работы АС, анализ логов (Zabbix, Grafana, ELK); — Настройка и сопровождение CI/CD процессов (Ansible/Jenkins/Docker/Nexus/BitBucket); — Поддержка и развитие процессов поставки релизов АС; — Анализ ошибок, проблем в работе АС, интеграций; — Проведение регламентных работ, обновлений; — Взаимодействие с технической поддержкой вендоров, подрядчиками, разработчиками; — Разработка документации, актуализация базы знаний, написание инструкций, отчетов; — Участие в смежных активностях в рамках своих компетенций. Требования: — Знание ОС Linux на уровне администратора; — Хорошее знание Docker; — Опыт настройки CI/CD (Ansible/Jenkins/Docker registry/Nexus/BitBucket или аналоги); — Опыт работ с системами мониторинга (Prometheus/Grafana, Zabbix и т.п.); — Умение автоматизировать рутинные операции (знание одного из скриптовых/интерпретируемых языков bash/python/и т.п.); — Опыт настройки и использования систем логирования (ELK); — Опыт работы с Kubernetes, helm; — Опыт работы в Jira и в системах класса Service Desk; — Понимание принципов работы микросервисных/клиент-серверных приложений; — Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия: — Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Проспект мира); — Льготные ипотечные условия кредитования; — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ; — ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; — Корпоративная пенсионная программа; — Детский отдых и подарки за счет Компании; — Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Зарплата не указана
Задачи: — участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн — проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений — разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы — обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта — интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы — мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения. Требования: — опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM) — практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов — опыт обучения глубоких нейронных сетей — уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами) — уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код — навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения. Будет плюсом: — понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API — опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.) — опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных — практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги) — опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes. 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.
Зарплата не указана
Задачи: — Разработка новых тестовых сценариев (функциональное, регрессионное, нагрузочное тестирование); — Ведение дефектов, задач и тестовой документации (Qase.io, Youtrack); — Взаимодействие с командами разработки и технической поддержки; — Анализ багов и фич. Требования: — Опыт тестирования web/desktop-приложений; — Опыт работы с SSH протоколом и умение анализировать состояние сервера; — Знание и опыт работы с SQL, PostgreSQL (базовая настройка, простые запросы, запуск процедур и функций); — Понимание и опыт работы с микросервисной архитектурой; — Опыт использования LLM и AI агентов, а также применение их в работе; — Опыт и знания тонкостей тестирования мобильных приложений; — Опыт работы с Postman и глубокое понимание REST архитектуры; — Понимание технологий представления данных: HTML, JSON, XML. Будет плюсом: — Опыт работы с GIT; — Знание одного из фреймворков для написания автотестов JS/TS (Cypress/Mocha/PlayWrite/Protractor). Условия: — Работа в аккредитованной компании; — Гибрид (гибкое начало и окончание рабочего дня); возможна полная удаленная работа из любой точки мира; — Сильный наставник и опытные коллеги; — Обучение за счет компании; — ДМС со стоматологией; — Корпоративные мероприятия; — Days off на форс-мажорные обстоятельства.
130 000 – 160 000 ₽
Задачи: — разрабатывать пользовательский интерфейс платформы управления рисками — ревью кода — принимать участие и лидировать в выборе технологических подходов и технических решений — провести исследование систем сборки, выбрать наиболее подходящее решение — разработать компоненты собственной дизайн системы — провести рефакторинг текущего кода с помощью cli агента — разработать форму редактирования объекта профиль компании по макету в pixso (figma), с использованием существующей дизайн системы и стандартизированного openapi, которая сможет динамически перестраиваться исходя из полученных данных Требования: — опыт коммерческой разработки интерфейсов от 4-х лет — опыт и желание использовать в разработке ии-агенты кодогенерации, готовность менять процессы производства — опыт проектирования больших front-end приложений — уверенное знание vanilla javascript es6+ — умение писать код на typescript — глубокое понимание react+mobx — опыт создания собственных компонентов react — свободное использование систем сборки vite и других — приветствуется опыт адаптивной мобильной верстки Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный 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 Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата не указана
Мы предлагаем: Пятидневный рабочий график с 09:00 до 18:00; Формат работы: офисный/гибридный: Тюмень - Газовиков 73, Москва - Зубовский бульвар 25к1; Официальное трудоустройство, фиксированный оклад+KPI; Внутреннее и внешнее обучение с первого рабочего дня (наставничество от ТОП-менеджеров, корпоративные бизнес-тренеры, софинансирование внешнего обучения до 100%); Возможность реализовать свои идеи и проекты внутри компании; Корпоративную систему скидок на приобретение жилья; Чем предстоит заниматься: Разработка промтов и цепочек промтов для задач аналитики; Настройка AI-агентов через n8n, Cursor; Работа с API LLM (ChatGPT, DeepSeek, Claude) – вызовы, обработка контекста, настройка параметров; Построение AI-дашбордов и отчётности – генеративные сводки, автоматические выгрузки; Работа с методологами на этапе требований – перевод методологических требований в спецификации для промтов и агентов; Тестирование промтов, оценка качества ответов моделей, итерационная доработка; Мы ожидаем: Опыт работы с промптингом LLM : составление структурированных запросов и системных инструкций, понимание параметра креативности (temperature) и контекста. Опыт работы с двумя и более моделями (ChatGPT, Claude, DeepSeek); n8n / Cursor — хотя бы один: собирали workflow или агента; Понимание методологии: суть процессов, ключевые артефакты, роли, точки контроля; не владение, а понимание, достаточное для грамотной постановки требований к моделям и оценки корректности постановки; Опыт работы с Excel / Google Sheets : формулы, сводные таблицы; Power Query — плюс. Будет плюсом: Опыт работы с Python – pandas, обработка данных, чтение/запись файлов. Мы оперативно принимаем решения, вам предстоит 2 этапа: Телефонное интервью с ИТ-рекрутером; Интервью, совместно с HR (1 час). Предусмотрено небольшое тестовое задание: по делу, без больших трудозатрат. Обратная связь после интервью / подготовка предложения о работе - до 7 рабочих дней.
Зарплата не указана
Зарплата не указана