Вакансии

Задачи: — Разрабатывать фичи на всём стеке: бэкенд на FastAPI, фронтенд на SvelteKit — Развивать мобильное приложение на Kotlin Multiplatform: нативная оболочка вокруг веб-фронтенда с типизированным мостом JS↔native, авторизация через Microsoft SSO и биометрию, платформенные интеграции — Проектировать асинхронные API, модели данных, миграции и фоновые задачи (повторяющиеся расписания, ленты активности, уведомления) — Создавать MCP-инструменты, через которые продукт становится доступен AI-агентам — Держать кодовую базу строгой: сквозная типизация, тесты, небольшие MR, которые удобно ревьюить Требования: — 5+ лет разработки продакшен-приложений — Одинаково уверенно чувствуете себя в Python и TypeScript, уверенно — в Kotlin — Готовы вести фичу в одиночку: бэкенд, фронтенд, тесты, выкатка — Рабочий английский для код-ревью и документации — Будет плюсом MCP / интеграции LLM-агентов в продакшене — Swift / iOS — по мере роста iOS-таргета в KMP-приложении — Web push, WYSIWYG и rich-text редакторы Условия: — Полная занятость, полностью удалённый формат работы

Обязанности: • разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов • разработка продакшен-пайплайнов обработки данных • работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях • писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере • performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой • менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой. Требования: • математический бэкграунд • хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas) • опыт написания качественного production кода • опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику • опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.) • хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL • 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. Условия: • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (опционально) • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально) • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты — проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами — разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов — строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge) — использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям — участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов Требования: — опыт промышленной разработки на Python от 3 лет — практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги — сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы — умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту — умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости — опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах — уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных — опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift Условия: — комфортный, современный офис м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — 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 — льготная ипотека для каждого сотрудника — бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — отсутствие строгого дресс-кода

Задачи: — Проектировать и разрабатывать Python-сервисы и REST API платформы; — Строить и поддерживать конвейеры обработки данных; — Разрабатывать интеграции с внутренними источниками данных; — Реализовывать поисковые и AI-ориентированные рабочие процессы на платформе; — Создавать инструменты для измерения и поддержания качества системы; — Отвечать за развертывание и эксплуатацию сервисов при запуске; — Участвовать в планировании дорожной карты и архитектурных решениях. Требования: — Владение Python; — Опыт создания backend-сервисов и проектирования REST API (FastAPI / Django REST / Flask); — Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL / MySQL); — Опыт работы с очередями и фоновыми задачами (Celery / RabbitMQ / Kafka); — Знание Redis (кэширование, очереди, pub/sub); — Интеграции с API третьих сторон: REST, OAuth, webhooks; — Опыт работы с Docker, S3-совместимым хранилищем; — Культура тестирования (pytest), workflow PR/code review, понимание CI/CD и наблюдаемости; — Будет плюсом: системы RAG, embeddings, векторные базы данных (pgvector); — Работа с LLM API (Anthropic, OpenAI): prompting, tool calling; — Фреймворки агентов (LangChain, LlamaIndex, LangGraph); — Фреймворки оценки LLM (RAGAS, deepeval); — Инструменты быстрого прототипирования AI (Streamlit, Gradio); — Современные инструменты Python (ruff, uv, pyproject.toml, pyright). Условия: — Конкурентная компенсация; — 100% компенсация отпусков и больничных; — 12 дополнительных оплачиваемых выходных в году; — Бюджет на личное образование, языковые курсы и спорт; — Участие в конференциях отрасли; — Отсутствие бюрократии и поддерживающая, прозрачная культура.

Задачи: — Руководство и организация ежедневной работы команды поддержки (Email и Live Chat), контроль загрузки команды и своевременных ответов. — Управление эскалациями: обработка сложных и приоритетных жалоб клиентов, оперативное их разрешение. — Обеспечение качества и обучение: регулярный обзор тикетов, мониторинг качества ответов, предоставление обратной связи и проведение тренингов для повышения квалификации агентов. — Управление процессами и знаниями: создание и обновление внутренних баз знаний, стандартных операционных процедур (SOP) и FAQ для клиентов. — Прямое взаимодействие с клиентами: ответы на запросы, помощь в использовании продуктов и обучение пользователей. — Отчетность по ключевым метрикам поддержки клиентов (CSAT, First Response Time, Resolution Rate) и предоставление аналитики заинтересованным сторонам. Требования: — Высшее образование в области коммуникаций, бизнеса, управления бизнесом или смежных областях. — Опыт работы в службе поддержки клиентов не менее 3–4 лет, из них 1–2 года на руководящей или старшей позиции. — Отличные навыки письменного и устного общения на английском и Bahasa Indonesia. — Уверенное владение системами тикетов (Zendesk, Freshdesk, Intercom) и платформами для живого чата. — Способность сохранять спокойствие, аналитический подход и вежливость при работе с трудными эскалациями. — Знание метрик клиентской поддержки (CSAT, SLA, FRT) и опыт создания документации и SOP. Условия: — Прямой карьерный рост и профессиональное развитие под руководством IBMC. — Работа в поддерживающей и совместной команде, поддерживающей растущую компанию на Бали.

Обязанности: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование web, backend-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (тест-кейсы по новому функционалу и регрессионной модели, чек-листы) • написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e) • анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов Требования: • коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет • из них написание автотестов — от 2 года • тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI • понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа • локализация дефектов: frontend vs backend vs интеграция • уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN • анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов • понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов • опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов • умение анализировать цепочки прохождения данных между системами • принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции • тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях • поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana • первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика • написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) • ведение тестовой модели в актуальном состоянии • твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения • понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) • стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) • Git, Bitbucket/GitLab, Code Review • Allure-отчёты • Jenkins • DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver • Jira, Confluence • TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем) Условия: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.

Задачи: - Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения. - Поддержка Python backend сервисов в распределенной системе. - Разработка REST API. - Увеличение покрытия юнит-тестами, внедрение автоматизированного тестирования. - Повышение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов. - Регулярное обновление схемы базы данных. - Создание переиспользуемой кодовой базы с высокой гибкостью. - Сотрудничество с врачами и AI-учеными для построения моделей, связанных с процессами клинического принятия решений. Требования: - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Опыт проектирования веб-приложений и баз данных. - Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). - Опыт работы с SQL: запросы, проектирование баз данных, инструменты миграции. - Опыт работы с Linux, Docker. - Английский уровень B2 и выше. Желательные квалификации: - Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7). - Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, k8s). - Опыт с JavaScript. - Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. - Формальное образование в области компьютерных наук. - Опыт разработки агентов. Условия: - Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учеными и врачами. - Множество возможностей для роста и обучения. - Интересные задачи. - Ежемесячные бонусы. - Акции для сотрудников. - Полная занятость. - Гибкий график работы. Процесс собеседования: - Скрининг - Техническое интервью 1.5 часа - Интервью на соответствие корпоративной культуре

Задачи: — разработка backend-сервисы и API на Python — создание AI-агентов и AI-пайплайны с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов — работа с LLM: промптами, structured output, tool calling, контекстом и памятью — участие в создании RAG-систем: загрузке документов, поиске информации и формировании ответов на основе источников — интеграция решения с базами данных, внутренними API и внешними сервисами — работа с очередями задач, кэшированием, логированием и мониторингом — участие в проектировании веб-приложений: продумывать взаимодействие backend, frontend, баз данных, фоновых задач и внешних сервисов — интеграция backend с пользовательскими интерфейсами и при необходимости внесение базовых изменений во frontend — написание тестов, исправление ошибок и улучшение качества существующего кода — участие в обсуждении архитектурных и технических решений — быстрое создание прототипов, проверка гипотез и доработка решений по обратной связи пользователей. Требования: — коммерческий опыт разработки на python (fastapi, django или flask) и уверенное проектирование rest api — sql и реляционные бд (postgresql), git, docker; понимание клиент-серверной архитектуры и http-стека (авторизация, аутентификация, обработка ошибок) — базовая архитектура приложений: модульность, разделение ответственности, слои приложения, поддерживаемость кода и взаимодействие сервисов — синхронная и асинхронная обработка, фоновые задачи, очереди сообщений и брокеры (например, celery с rabbitmq/kafka) — практический опыт в ai/llm: разработка агентов и чат-ботов, использование langchain/langgraph, управление контекстом llm, оценка качества и защита данных — rag-системы, векторные базы данных, работа с полуструктурированными данными (pdf, таблицы) через pandas/numpy — кэширование, логирование и мониторинг (redis, elk/prometheus); базовое знакомство с ci/cd и развёртыванием — websocket и потоковая передача ответов от llm; базовое понимание frontend (html/css/js, react/vue/next.js) для интеграции интерфейса с api — использование современных ai-инструментов для ускорения написания кода, тестирования и подготовки документации Условия: — офисный формат работы: г. Москва — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — более 400 образовательных программ в СберУниверситете для развития — спортзал и зоны отдыха — расширенный ДМС, 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.

О проекте: Вы присоединитесь к ключевой команде, которая занимается разработкой и развитием основной эквайринговой платформы SmartCore. Это сложная, высоконагруженная система с микросервисной архитектурой, работающая в режиме 24/7. Платформа отвечает за весь жизненный цикл платежа — от инициации до клиринга, обеспечивая минимальные задержки, высокую отказоустойчивость и соответствие строгим стандартам безопасности (PCI DSS). Задачи: — Проектирование и разработка новых микросервисов и бизнес-логики на Kotlin и Java. — Оптимизация производительности существующих компонентов системы, работа с высоконагруженными участками кода. — Принятие ключевых архитектурных решений для повышения отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности платформы. — Интеграция со сторонними платежными системами, банками и процессинговыми центрами. — Работа с асинхронными потоками данных с использованием Kafka и RabbitMQ. — Проведение code review, наставничество менее опытных коллег и внедрение лучших практик разработки. — Активное участие в R&D, исследование и внедрение новых технологий в стек проекта. — Покрытие кода unit- и интеграционными тестами, поддержание высокого качества кодовой базы. Требования: — Коммерческий опыт бэкенд-разработки на Java/Kotlin от 10 лет. — Экспертное владение Kotlin: идиомы, корутины, функциональные возможности. — Глубокое знание Java Core и экосистемы JVM. — Отличное знание Spring Boot, включая REST API, автоконфигурацию, Spring Security, Actuator. — Экспертный уровень работы с PostgreSQL: проектирование сложных схем, оптимизация запросов, уровни изоляции транзакций, репликация. — Опыт работы с MongoDB. — Практический опыт построения систем на базе Kafka: брокер, паттерны producer/consumer, гарантии доставки сообщений. — Опыт работы с RabbitMQ и Redis (кэширование, pub/sub, распределённые блокировки). — Опыт проектирования и разработки распределённых, отказоустойчивых систем (микросервисная архитектура, CQRS, Event Sourcing). — Знание современных AI-технологий, включая AI-агентов и LLM. — Понимание сетевых протоколов TCP/IP, HTTP/2, gRPC. — Опыт работы с Docker и Kubernetes. — Навыки написания чистого, поддерживаемого и хорошо тестируемого кода. — Высокая степень самостоятельности, проактивность, ответственность за результат и качество продукта. Будет плюсом: — Опыт работы в финтехе или процессинге платежей, знание стандарта PCI DSS. — Опыт работы с реактивными стеками (Project Reactor, WebFlux). — Опыт использования инструментов мониторинга и трассировки (Prometheus, Grafana, Jaeger). — Опыт проведения нагрузочного тестирования (JMeter, Gatling). Условия: — Конкурентоспособная заработная плата, обсуждаемая индивидуально. — Современный технологический стек и отсутствие бюрократии. — Бюджет на обучение, посещение профильных конференций и покупку литературы. — Корпоративный доступ ко всем передовым LLM моделям в Max комплектации. — Работа в команде экспертов, где мнение каждого учитывается.

Задачи: — развитие и оптимизация существующих ИИ-агентов — проектирование архитектуры новых компонентов — разработка многошаговых агентных сценариев с использованием LangChain и LangGraph — проектирование логики взаимодействия агентов с LLM, базами данных, внутренними API и корпоративными сервисами — разработка backend-сервисов ИИ-агентов на Python — реализация RAG-сценариев, поиск по корпоративным данным и работу с векторными базами данных — улучшение качества ответов агентов, устойчивость сценариев и корректность использования инструментов — оптимизация производительности, задержки и стоимости LLM-запросов — разработка механизмов хранения состояния, истории диалогов и контекста пользователя — анализ ошибок агентов и устранение причины некорректного поведения — участие в тестировании, мониторинге и подготовке решений к промышленной эксплуатации — взаимодействие с разработчиками, аналитиками и представителями бизнеса при проработке новых сценариев. Требования: — оконченное высшее образование — подтвержденный опыт коммерческой разработки на python от 5 лет — уверенное владение FastAPI или аналогичным Python-фреймворком — практический опыт разработки приложений на базе LLM — опыт работы с LangChain и LangGraph — понимание принципов построения ИИ-агентов: структура запросов, состояние, инструменты, маршрутизация, планирование и выполнение многошаговых сценариев — опыт проектирования архитектуры сервисов и самостоятельной декомпозиции задач — опыт работы с PostgreSQL — опыт работы с векторными базами данных или расширениями для векторного поиска — понимание принципов RAG, embeddings, semantic search — опыт интеграции с внешними и внутренними API — понимание асинхронного программирования в Python — умение писать поддерживаемый код, покрывать критическую логику тестами — способность самостоятельно исследовать проблему, предлагать решение и доводить его до работающего результата — 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 современный офис рядом с м. Кутузовская (для офиса Кутузовский 32) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного роста — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.

Задачи: — Проводить Discovery и Customer Development. — Исследовать рынок, пользователей и конкурентов. — Проверять гипотезы и рассчитывать Unit Economics. — Создавать PoC и интерактивные прототипы. — Самостоятельно проектировать UX на ранних этапах продукта. — Работать с Founding Engineer до вывода продукта в production. — Управлять roadmap, приоритетами и релизами. — Запускать продукт и развивать первые каналы привлечения пользователей. — Автоматизировать продуктовые процессы с помощью AI-агентов. Требования: — От 5 лет опыта в Product Management, предпочтительно роль CPO/Product lead в последний год с перспективой роста в CEO в течение года. — Опыт полного цикла 0→1. — Опыт в одном из доменов: Corporate Messenger, EdTech, HealthTech на Tier-1. — Навыки Discovery, Customer Development, Product Analytics. — Знание Unit Economics и работа с метриками. — Владение SQL. — Сильные навыки UX и прототипирования. — Практический опыт работы с AI-продуктами (ускорение рутины с помощью скиллов, агентов, субагентов). — Опыт работы с Vibe Coding (Cursor, Claude Code, Windsurf или аналогичные инструменты для сборки PoC). — Английский язык от уровня B2+. Будет плюсом: — Инженерный бэкграунд. — Опыт одновременного ведения нескольких продуктов. Технологии: Cursor, Claude Code, Windsurf, Codex CLI, Claude, OpenAI, MCP, LangGraph, Pinecone, Replit Agent, Framer, Webflow, Figma, Linear, Notion, Slack, PostHog, Plausible

Задачи: — развивать backend на Python — подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG — строить пайплайны оценки качества агентов — участвовать в архитектуре и ревью кода Встреча 15 августа онлайн.

Задачи: — Владение продуктовыми функциями от начала до конца, включая фронтенд, бэкенд и AI-системы. — Создание пользовательских интерфейсов, которые помогают кандидатам находить возможности и позволяют стартапам нанимать талантливых специалистов. — Проектирование и разработка масштабируемых API, бэкенд-сервисов и рабочих процессов, обеспечивающих работу основной платформы. — Разработка AI-агентов и автоматизированных решений для поиска, отбора, сопоставления кандидатов и операций по найму. — Интеграция сторонних платформ, внешних сервисов и поставщиков данных. — Сотрудничество с основателями компании для преобразования отзывов клиентов в реализованные функции продукта. Требования: — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежных областях (новые и будущие выпускники приветствуются). — Прочные знания в области компьютерных наук, включая структуры данных, алгоритмы, отладку и принципы разработки ПО. — Опыт создания современных веб-приложений как на фронтенде, так и на бэкенде. — Знание JavaScript/TypeScript, React, Python, разработки API, баз данных и облачной инфраструктуры. — Опыт создания реальных продуктов через стартапы, личные проекты, исследования, вклад в open-source или продукты с активными пользователями. Условия: — Удалённая работа или работа в Сан-Франциско, Калифорния. — Полная занятость. — Возможность спонсорства виз OPT и H-1B.

Задачи: — Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения. — Поддержка Python backend-сервисов в распределённой системе. — Разработка REST API. — Повышение покрытия unit-тестами, внедрение автоматизированного тестирования. — Улучшение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов. — Регулярное обновление схемы базы данных. — Создание переиспользуемой и гибкой кодовой базы. — Взаимодействие с врачами и AI-учёными для построения моделей, связанных с клиническими процессами принятия решений. Требования: — Опыт разработки на Python от 2 лет. — Опыт проектирования веб-приложений и баз данных. — Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). — Опыт работы с SQL, запросами, проектированием баз данных, инструментами миграции. — Опыт работы с Linux и Docker. — Английский уровень B2 и выше. Преимущества: — Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7). — Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, Kubernetes). — Опыт с JavaScript. — Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. — Формальное образование в области компьютерных наук. — Опыт разработки агентов. Условия: — Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учёными и врачами. — Множество возможностей для роста и обучения. — Интересные задачи. — Ежемесячные бонусы. — Акции компании для сотрудников. — Полная занятость. — Гибкий график работы. Процесс собеседования: — Скрининг. — Техническое интервью (1.5 часа). — Интервью на соответствие корпоративной культуре.

Задачи: — Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). — Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. — Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. — Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. — Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. — Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. — Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. — Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. — Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. — Уверенное знание Python 3.9+. — Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. — Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. — Понимание принципов асинхронного программирования. — Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. — Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. — Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). — Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. — Понимание принципов построения высоконагруженных систем. Будет преимуществом: — Опыт работы с LangChain, LangGraph, CrewAI или другими фреймворками для построения AI-агентов. — Опыт работы с локальными LLM (Llama, Qwen, DeepSeek, Ollama, vLLM). — Опыт работы в FinTech-проектах или понимание особенностей транзакционных систем. — Знание Kafka, RabbitMQ, Celery, APScheduler. — Опыт работы с MongoDB и векторными базами данных. — Понимание современных подходов к Observability (Prometheus, Grafana, Sentry, structlog). — Опыт использования AI-инструментов для повышения эффективности разработки. — Опыт участия в Open Source-проектах или наличие GitHub/GitLab-портфолио. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI. — Возможность влиять на крупные проекты, которые важны миллионам пользователей. — Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи. — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий. — Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного. — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. — Оплату посещения профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр. — Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий. — Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины. — Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК. — Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.

Задачи: -разработка на Java/Kotlin с использованием PostgreSQL -ревью и оптимизация кода -подготовка архитектурных решений, эксплуатационной документации -участие в тестировании, подготовка и проведение нагрузочного тестирования -внедрение доработок в промышленную эксплуатацию -локализация и устранение ошибок, анализ инцидентов -наставничество, развитие компетенций команды Требования: -опыт разработки на Java/Kotlin (>3 лет) -опыт проектирования и оптимизации работы с БД -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 -опыт работы с критичными и высоконагруженными приложениями

Задачи: — разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы — проводить системный анализ бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST, Kafka) для новых сервисов (логика сценария, состояния, переходы, ограничения, ошибки, fallback-ветки, затронутые компоненты и критерии приемки) — развивать AI pipeline агента: корректировать и продумывать промпты для GigaChat, реализовывать RAG классификации, настраивать пороговые значения, настраивать эмбеддинг модели, реализовывать ограничения (лимиты) вызовов LLM с целью оптимизации затрат у ускорения работы — оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (PostgreSQL, продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka) — участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины. Требования: — опыт разработки на Python от 3 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований — практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений — понимание принципа работы LLM/AI агентов, prompt-engineering, RAG, embeddings, классификации, latency и ограничений генеративных моделей — практический опыт работы с фреймворками ML/DS:(LangChain/GigaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.) — глубокие знания в области асинхронных приложений, базовый SQL, опыт работы с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes — высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum) — опыт анализа логов через написание парсеров и диагностических инструментов. 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.

Задачи: — Развивать платформу: внедрять новые фичи, улучшать архитектуру и пользовательский опыт. — Модернизировать кодовую базу с активным использованием AI-инструментов. — Внедрять agentic-подходы в процессы команды (код-ревью, тесты, документация, миграции). — Работать с медиа-контентом, интеграциями (CRM, платежи, webhooks) и очередями. — Участвовать в формировании инженерной культуры работы с AI, обмениваясь опытом и лучшими практиками. Требования: — Опыт работы с AI-инструментами (Cursor, Claude Code, Codex и аналоги) как с основным рабочим инструментом. — Понимание принципов постановки задач AI-агентам и навык проверки результатов их работы. — Уверенное владение PHP и наличие коммерческого опыта разработки. — Опыт работы с MySQL/PostgreSQL и понимание оптимизации запросов. — Опыт работы с Docker, Redis, RabbitMQ (или аналогами очередей). — Навыки работы с REST API, webhooks и интеграциями с внешними сервисами. — Английский язык на уровне B1+ для работы с документацией и AI-инструментами. — Ориентация на результат: умение самостоятельно решать возникающие блокирующие задачи. Хорошо, если есть: — Опыт работы с Yii2 или Laravel. — Знание ELK-стека. — Опыт работы с Vue.js или другими современными фронтенд-фреймворками. — Опыт работы с медиа-контентом (стриминг, конвертация). — Опыт работы в продуктовой компании с высокой нагрузкой. Условия: — Полноценная удалённая работа без привязки к локации или часовому поясу. — Активное использование AI-инструментов в ежедневных процессах и разработке AI-фичей для продукта. — Минимум бюрократии, короткие цепочки принятия решений и возможность влиять на технические решения. — Возможности для профессионального роста и обмена опытом в сильной команде.