Вакансии

• От 3 лет коммерческого опыта в ручном тестировании. • От 2 лет опыта в автоматизации тестирования.

О компании: Qualifyze — ведущая компания в управлении соответствием цепочки поставок в индустрии Life Sciences, основана в 2019 году, работает с более чем 1500 фармацевтическими и медицинскими компаниями по всему миру. Задачи: — Обеспечивать надежную работу и развитие систем и автоматизаций в рамках QOS. — Поддерживать, устранять неполадки и улучшать модули QOS, обеспечивая их стабильность, производительность и устойчивость. — Вести техническую поддержку производственных решений, решать инциденты и внедрять постепенные улучшения. — Владеть процессом поддержки и надежности существующих модулей QOS, обеспечивать их доступность и корректную работу. — Исследовать, устранять ошибки, инциденты и проблемы с производительностью, выявлять коренные причины и внедрять устойчивые решения. — Разрабатывать и внедрять небольшие улучшения на основе обратной связи и меняющихся требований. — Мониторить автоматизации, интеграции, каналы данных и AI-решения для выявления сбоев и неэффективности. — Поддерживать и улучшать интеграции между внутренними системами для обеспечения надежных потоков данных и автоматизации. — Вести техническую документацию, руководства по устранению неполадок и операционные инструкции. — Сотрудничать с командой инженеров и бизнес-стейкхолдерами для приоритизации задач поддержки и решения технических проблем. Требования: — Опыт в разработке программного обеспечения, автоматизации или аналогичной технической роли. — Уверенные навыки программирования как минимум на одном из языков: Java, JavaScript, TypeScript или Python, а также знание SQL. — Практический опыт поддержки, отладки и улучшения производственных приложений и автоматизированных процессов. — Знание LLM, AI-агентов и агентных рабочих процессов, включая устранение неполадок AI-решений. — Понимание DevOps-концепций, включая контейнеризацию (Docker), оркестрацию (Kubernetes) и практики CI/CD. — Мягкие навыки уровня IC3: самостоятельное решение проблем, ответственность за надежность систем, эффективное взаимодействие с коллегами и заинтересованными сторонами, проактивное улучшение процессов и принятие технических решений в рамках стандартов команды. Условия: — Релокация в Испанию или Германию с последующим гибридным форматом работы. — Конкурентная ежегодно пересматриваемая зарплата в диапазоне 35,000–40,000 евро в год, окончательная сумма зависит от опыта и результатов. — Пакет отпускных, увеличивающийся с длительностью работы. — Страна-специфические льготы, включая частное медицинское страхование, фитнес и питание. — Ежегодный бюджет на личное развитие. — Гибридный режим работы с возможностью до 3 месяцев в году работать из любой точки мира. — Современное оборудование и инструменты для эффективной работы. — Ежегодное офлайн-событие компании в Европе. — Работа в команде профессионалов.

Location: Москва Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Мы переходим от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам, способным самостоятельно решать задачи в контуре бизнеса: поиск по базе знаний, суммаризация профиля, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком, проактивные подсказки на звонке. Ищем Senior-инженера, который возьмет на себя архитектурную ответственность за решения с LLM под капотом, выстроит процессы оценки качества и будет писать чистый, поддерживаемый код, готовый к интеграции в продакшн выделенной бэкенд-командой. Обязанности * архитектура и разработка: проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов с использованием планирования, function calling и мультиагентной оркестрации * дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под специфичные бизнес-задачи. Принимать решения о том, когда дообучение необходимо, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG * система оценки (Eval): поддерживать культуру качества, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование, связывать технические метрики с бизнес метриками * качество кода и интеграция: писать чистый, хорошо документированный и тестируемый python-код, который легко интегрируется и поддерживается бэкенд командой. Формировать стандарты разработки в рамках DS экспериментов и проектировать API-контракты для ML-компонент * менторство и влияние: участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, декомпозировать бизнес-задачи и предлагать оптимальные ML-решения. Работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами. Требования * опыт в DL/NLP от 4 лет включая обучение/дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM * практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph * глубокое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса * сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), написание чистого тестируемого кода (pytest), опыт разработки асинхронных микросервисов. Понимание Docker/K8s, CI/CD для ML * оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix). Опыт создания кастомных eval-пайплайнов и понимания того, как метрики влияют на продукт * работа с данными: опыт предобработки сложных данных для подготовки датасетов, знание SQL * автономность и коммуникация: Умение переводить неопределённые бизнес-задачи в технический план, аргументированно отстаивать архитектурные решения, работать без микроменеджмента. будет плюсом: * опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов * опыт интеграции ML-решений в высоконагруженные системы * понимание безопасности LLM-приложений. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы после испытательного срока * 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 * 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.

▫️Разработка, тестирование и деплой смарт-контрактов на Rust: свопы, пулы ликвидности, расчёты и комиссии. ▫️Интеграция с криптокошельками: подключение, подпись транзакций, работа с RPC-нодами.

Location: Москва Сопровождение высоконагруженных автоматизированных систем Банка - дистанционное банковское обслуживание (ДБО) для юридических лиц. Ключевые направления: \- Обеспечение бесперебойной работы и доступности сервисов ДБО для юр. лиц. \- Мониторинг и оперативное реагирование на инциденты, минимизация влияния на клиентов. \- Работа с рисками и проблемами (МПР, ЗПП), контроль сроков устранения. \- Управление релизами, изменениями и конфигурацией высоконагруженных систем. \- Взаимодействие с командами разработки, DevOps и смежными трайбами. \- Оптимизация и автоматизация процессов сопровождения (CI/CD, мониторинг, SDD). \- Участие в миграции сервисов на целевые платформы и контуры (AIGW, ИПР). Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * сопровождение банковской АС в соответствии с SLA/TLA * администрирование и конфигурирование систем на основе микросервисной архитектуры в распределенной среде * выполнение расчета производительности, управление мощностями системы * конфигурирования и настройка тестовых и промышленных стендов с помощью инструментов DevOps * проведение приемо-сдаточных испытаний (ПСИ) новых версий ППО, выполнение прикладных настроек, проверка работы функционала на соответствие эксплуатационным требованиям, регистрация дефектов в Jira * общение с разработчиками, тестировщиками, бизнес – заказчиками * проведение опытных эксплуатаций новых продуктов в промышленной среде, планирование тиражирования новых продуктов для клиентов * анализ результатов тестирования, классификация выявленных ошибок, контроль процесса ликвидации выявленных ошибок * установка новых версий системы в ПРОМ – среду с помощью инструментов DevOps * устранение инцидентов в промышленной среде * постановка нового функционала на мониторинг. Требования * глубокие знания всех процессов и терминологии ITSM * опыт сопровождения высоконагруженных автоматизированных систем функционирующих в режиме 24/7/365 (в банковской сфере - приветствуется) * опыт программирования на одном из языков программирования: Bash, Python, Java, C++,C# * опыт настройки/сопровождения серверов приложений (Websphere Application Server,Weblogic, Wildfly, Tomcat, Jboss EAS, etc.) * опыт администрирования серверных операционных систем RHEL/CentOS (без GUI) * опыт работы/администрирования реляционных СУБД ORACLE/DB2/PostgreSQL/MySQL * опыт работы и конфигурирования инструментов DevOps, работа с системами контроля версии и хранения дистрибутивов (Jenkins, Bamboo, BitBucket, Nexus, Git и т.п.) * практический опыт работы с контейнерами, знание Kubernetis/OpenShift * опыт настройки мониторинга высоконагруженных ИТ-систем (Elastic-stack, InfluxDB, Prometheus, Zabbix, Nagios, Cacti, Tivoli) * знание SQL на уровне достаточном для построения сложных отчетов, написания процедур, триггеров, функций и других исполняемых объектов * навыки работы с генеративными AI-моделями. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект * формат работы – 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Задачи: — Торговать облигациями, РЕПО и инструментами денежного рынка. — Находить и реализовывать инвестиционные идеи. — Участвовать в управлении облигационным портфелем. — Анализировать доходность, ликвидность и кредитные риски. — Контролировать дюрацию и процентный риск. Требования: — Опыт работы с облигациями и Fixed Income от 2 лет. — Понимание долгового рынка и управления портфелем. — Уверенный Excel, финансовая математика. — QUIK, Bloomberg, Python — преимущество. Условия: — График 5/2, с 9:30 до 18:00. — Офис в центре Москвы. — ДМС со стоматологией, страхование жизни. — Доступ к современным AI-инструментам.

Location: Москва Мы развиваем инженерные инструменты для ИТ-поддержки Сбера - решения, которыми ежедневно пользуются более 500+ инженеров, обрабатывая 10 000+ заявок в день от 300 000+ сотрудников нашей экосистемы. Наша цель - кардинально повысить эффективность работы поддержки: убрать рутину, снизить когнитивную нагрузку и дать инженеру единое пространство для поддержки пользователей и решения проблем с их оборудованием. Мы строим AI-native единое инженерное пространство, которое помогает инженерам понять контекст задачи и помогает эффективно удовлетворять потребности в поддержке. Обязанности * администрировать и обеспечивать бесперебойную работу сложных внутренних АС Банка * оперативно решать инциденты, анализировать их причины и регистрировать проблемы в HP Service Manager\\SberESM * настраивать и анализировать системы мониторинга (Zabbix, Grafana, Тенгри), проактивно повышать надежность систем * планировать и распределять вычислительные ресурсы (CPU, RAM, дисковое пространство, сетевые лимиты) для АС в средах виртуализации (VMWare, PES) и контейнеризации (Kubernetes/OpenShift/DA). * проводить анализ утилизации, выявлять ресурсные утечки, оптимизировать затраты на инфраструктуру и готовить прогнозы по масштабированию систем * участвовать в развитии АС: деплой приложений, участие в приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ) новых версий * автоматизировать рутинные задачи с помощью Bash, PowerShell, Python. Требования * опыт администрирования сложных прикладных систем от 3 лет * уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL * навыки администрирования Windows Server и Linux (RHEL) * опыт работы с Docker, понимание принципов Kubernetes/OpenShift * знание скриптовых языков (Bash, PowerShell, Python) * опыт настройки CI/CD (Jenkins) будет плюсом. Будет плюсом: * опыт настройки CI/CD (Jenkins) будет плюсом * опыт работы с генеративными AI-моделями и создания AI-агентов * знание языков .Net Core, Java, JavaScript, TypeScript на уровне чтения кода. Стек: * сервисы: HP Service Manager\\SberESM, GATM, IDM, RLM * инфра: Windows Server, RedHat Enterprise Linux, PostgreSQL * технологии: VMWare, Kubernetes, Docker, OpenShift, Nginx, Jenkins, ArgoCD * мониторинг: Zabbix, Grafana, Тенгри. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Тульская (г Москва, ш Варшавское, 9стр1Б) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * 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.

- Функциональное тестирование платформы OpenMetadata. - Проверка процессов сканирования источников данных (ingestion), профилирования данных, управления тегами и глоссариями.

Anthropic is looking for a Staff Plus Fullstack Software Engineer to build safety oversight tools, detect model abuse, and prevent disallowed model use.

Anthropic is looking for a Senior Staff Security Engineer to lead incident response and build threat detection and response capabilities.

Location: Москва Команда казначейства банка реализует стратегический проект по созданию комплексной аналитической системы в финансах банка для кредитов физических лиц. Цель — радикально повысить скорость и качество принятия решений для управления прибыльностью. Обязанности ### **Чем предстоит заниматься:** * анализировать данные для проверки гипотез * разрабатывать методологию формирования драйверов, прототипировать логику расчетов, подготавливать данные и для Data Science-команд. Вести end-to-end процесс от идеи до реализации * проводить валидацию качества данных, согласованности метрик и результатов расчетов * выявлять пробелы в данных и нелогичности в выходных результатах и работе моделей * участвовать в процессах тестирования, участвовать в проектировании витрин данных * подготавливать и анализировать данные для интерактивных отчетов (дашбордов) * участвовать в разработке автоматизированных отчетов для регулярного мониторинга * оказывать техническую поддержку и проводить оперативный анализ данных по запросам бизнес-пользователей * подготавливать документацию по данным и расчетам. Требования ### Мы ожидаем, что вы: * имеете релевантный опыт от 2 лет в роли Data Analyst или BI-аналитика в финансовом секторе, финтехе или риск-менеджменте * **имеете опыт создания и разработки моделей (финансовых и продуктовых),** проектирования расчетных систем, витрин данных или формализации бизнес-правил * имеете высшее образование (математика, статистика, информатика, финансы) * **владеете SQL и Python и имеете уверенный практический опыт работы с большими наборами данных** * имеете глубокое **понимание экономики банковских продуктов, принципов управленческого учета и структуры P&L**, способны оценивать влияние аналитических моделей на маржинальность бизнеса * обладаете пониманием принципов работы ML-моделей, умеете проверять A/B-тесты и сложные многомерные гипотезы * имеете навыки создания работающих прототипов (MVP) для демонстрации бизнес-ценности идеи * являетесь инициативным, готовым к решению нестандартных задач и эффективной работе в команде * используете нейросети в рабочих задачах. Условия ### **Что мы предлагаем:** * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративную пенсионную программу.

We're looking for experienced software engineers to build AI coding tasks from a codebase they know well. You turn a real change from a repository you know into a task that today's best AI coding models struggle with: hard for the models, but fair for a skilled engineer.

Own a multi-year IT and workplace roadmap tied to the hiring plan, and bring it to leadership with clear tradeoffs and funding asks. Own the IT and workplace operating and capital budget: forecast it, defend it in planning cycles, and continuously rationalize license, vendor, and facilities spend.

Location: Vietnam; Armenia; Poland; Georgia; Thailand; Serbia Job responsibilities Develop end-to-end monitoring for all infrastructure stacks, including Trino, Kubernetes, databases, and Big Data (Apache Ozone and Hadoop); Implement automatic collection of DORA metrics and create high-level health dashboards to visualize service uptime; Audit current metrics and address gaps in infrastructure monitoring, particularly in K8s, databases, and distributed storage systems; Optimize and update Alertmanager rules to intercept incidents and anomalies before they impact users or are manually detected; Serve as a single point of expertise in monitoring to free team leads from routine dashboard configuration and alerting support tasks. Requirements Experience from 3 years as Devops/SRE and from 5 years in IT, experience as an SRE or monitoring engineer with an emphasis on infrastructure reliability rather than product feature development; Experience with Python (Go/JS as a plus); Deep knowledge of Prometheus, Grafana, and Alertmanager, including writing complex PromQL queries and addressing alert fatigue; Practical understanding of SLI/SLO/SLA concepts, error budgets, and the methodology for collecting DORA metrics; Experience with containerization (Kubernetes) and databases, as well as the ability to quickly grasp metrics of distributed systems (Hadoop, Trino); Ability to translate abstract system behaviors and logs into clear, structured, and actionable metrics; Experience working with ClickHouse, Vertica, StarRocks, or Greenplum. Benefits We offer a fully flexible work schedule — there’s no pressure to start work at exactly 9:00 AM; what matters is achieving results and moving forward; Each person in our team is encouraged to choose their preferred work format. You can work fully remotely, come to the office, or choose a hybrid work model; We are an ambitious and supportive team who love what they do, appreciate each other, and grow together; The growth and development of each employee is our priority, so we have internal programs available for adaptation and training, development of soft skills and leadership abilities that are tailored individually to each employee; We also provide partial compensation for employees participating in external training and conferences; In tourism, it's difficult to grow without an excellent knowledge of English, and we support our employees' language learning goals — we organize group and individual lessons, plus speaking clubs with colleagues from all over the world; And, of course, to encourage you to travel more, we offer corporate prices on hotels and other travel services; We provide MyTime Day Off — an extra day off that is designed to give our employees the flexibility to focus on important matters, whether it’s taking care of their health, mental recharge, addressing personal issues, or any other important activities. Learn more about our data protection practices in our Privacy Policy: emergingtravel.com/career/hr-policy

Location: Romania; Bulgaria; Portugal; Poland; Slovakia; Spain Intetics Inc. , a global technology company providing custom software application development, distributed professional teams, software product quality assessment, and “all-things-digital” solutions, is seeking a highly skilled and experienced ML/Data Engineer to join our dynamic team on a full-time basis. Customer location: USA Candidate locations: EU ONLY Working hours: 11.00-20.00 CET Language: English B2+ Estimated start date: 16.11.2026 Duration: 12 months Project Responsibilities Design and build production data infrastructure for high-volume athlete performance and sensor data. Build and operate real-time and near-real-time ingestion systems for streaming data. Design storage and data architectures for high-volume time-series data and longitudinal athlete records. Build infrastructure that makes production features and derived metrics available to machine learning systems and AI agents with low latency. Design and implement graph data models and schemas representing relationships between athletes, training loads, injuries, performance, and outcomes. Build data and ML evaluation infrastructure that helps measure model reliability, calibration, and performance across real-world cases. Design systems that maintain strong tenant-level data isolation across clubs and customers. Establish appropriate data provenance, lineage, auditability, and observability across the platform. Work with ML and AI engineers to provide reliable data foundations for model training, inference, and evaluation. Work with sport scientists and domain experts to translate complex requirements into durable production systems. Make pragmatic technology and architecture decisions as the platform evolves. Requirements 5+ years of full-time professional software or data engineering experience, excluding internships, university placements, coursework, and academic projects. Proven experience designing, building, and operating production data infrastructure at scale. Strong experience working with time-series data or time-series databases, such as InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse, or equivalent technologies. Significant experience with real-time or streaming data ingestion, using technologies such as Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar, or equivalent. Experience designing graph data models or graph database schemas, not simply querying or consuming an existing graph database. Experience designing or operating multi-tenant systems with tenant-level data isolation. Strong Python and SQL skills. Professional experience with Go is highly desirable. Experience working with production systems where reliability, scalability, observability, and data correctness matter. Ability to take ownership of ambiguous technical problems and turn them into practical production architectures. Experience working directly with data scientists, ML engineers, or other technical domain specialists. Experience building probabilistic evaluation, model calibration, or model monitoring infrastructure. Experience with causal inference, counterfactual modelling, or simulation. Experience working with wearable sensors, IoT data, biomechanics, sports technology, or other high-frequency telemetry. Experience building knowledge graphs or domain-specific ontologies. Experience with LLM or AI evaluation frameworks and an understanding of their limitations. Experience with AWS, including ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS, or related services. Experience with GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB, or similar technologies.

· Разработка и совершенствование моделей: Проектирование,. оценка и постоянное улучшение прогнозных моделей для выявления рисков,.

Планировать, координировать и отслеживать поставки для объединенной команды, состоящей из наших инженеров и внутренней команды разработки клиента, обеспечивая четкие приоритеты, сроки и выполнение. Оценивать существующие рабочие процессы, выявлять узкие места и внедрять практические улучшения процессов, которые дают измеримые и устойчивые результаты.

Поддерживать команду контроля качества по всем запросам, связанным с Way4. Предоставлять подробные объяснения процессов, конфигураций и рабочих процессов Way4 в рамках Acquiring Platforms, чтобы обеспечить эффективное планирование и выполнение тестов.