Вакансии

— Тестирование backend и ETL/ELT-процессов в Airflow: корректность загрузок, обработка ошибок и ретраи, идемпотентность; — Проверка качества данных, поиск потерь и дублей;

Задачи: — Дизайн и построение LLM пайплайнов, AI агентов и RAG-систем с функциями вызова инструментов и структурированным выводом (JSON schema) — Разработка production-grade Python сервисов с использованием Django, Celery, Redis — Валидация продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики — Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости LLM — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения Требования: — Опыт создания production LLM приложений — Практические знания RAG, embeddings, векторного поиска, prompt engineering и оценки LLM — Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками — Сильный опыт Python backend (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование) — Навыки работы с SQL и Pandas, ориентированность на данные — Владение английским языком на уровне B2-C1, русским на уровне C1 — Локация: любой город, кроме России и Беларуси Будет плюсом: — Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.) — Опыт дообучения, классификации текста или работы с embedding моделями — Опыт с Kubernetes, gRPC или Go Условия: — Удалённая работа — Гибкий график — Профессиональное развитие Компания Mad Devs занимается решением сложных задач и созданием инновационных решений в области AI, проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию. Вакансия направлена на революцию в юридической индустрии с помощью AI.

-Внутреннее внедрение CRM системы в качестве разработчика. -Разработка, доработка и создание интеграционных модулей в рамках CRM-системы.

Разрабатывать backend-сервисы на Python 3.10+ / FastAPI в рамках ИИ-платформы. Проектировать и поддерживать микросервисную и event-driven архитектуру.

Задачи • Проверять корректность финансовых расчётов: создавать эталонные сценарии, рассчитывать результат вручную и сверять его с движком. • Разрабатывать тесты-инварианты — проверять свойства, которые должны выполняться на любых данных.

• Разрабатывать фичи в API Mini App, ботах, картах, кошельке, комиссиях и B2B API. • Подключать интеграции с внешними провайдерами (таймауты, повторы, идемпотентность платежей).

-Опыт продуктовой разработки на Python3. -Опыт работы с Django, DRF.

Location: Москва Команда занимается разработкой «AI-помощника» - это проект с использованием LLM, который призван радикально улучшить клиентский опыт при при оформлении основных продуктов банка (Автоиндустрия) и помочь клиенту разобраться в этих продуктах. Для решения новых задач по развитию «AI-помощника» в «Сбербанк Онлайн» и поверхностях экосистемы СБЕРа мы ищем к нам в команду инженера по тестированию. Обязанности ### Обязанности * проверка точности рекомендаций и подсказок помощника * оценка качества диалогового взаимодействия и реакции на нестандартные запросы * мониторинг производительности системы при обработке сложных сценариев общения * проведение функционального/регрессионного тестирования помощника * разработка тестовой модели (составление и актуализация тест-планов и тест-кейсов) * обнаружение, заведение и отслеживание дефектов в Jira * автоматизация функционального/регрессионного тестирования * взаимодействие с разработчиками, аналитиками, смежными командами, сопровождением * организация и проведение приемо-сдаточных испытаний разработанных решений * разработка/поддержание документации по разрабатываемым системам. * разбор обращений клиентов в рамках 3-линии поддержки * участие в запуске и разборе автотестов в перспективе Требования ### Требования * уверенное знание методологии тестирования ПО * опыт тестирования WEB-сервисов от 2 лет (frontend & backend) * опыт тестирования микросервисов и API от 2 лет * опыт использования и понимание основ тестирования AI-агентов * опыт написания автотестов на Python (pytest, requests, playwright) * понимание принципов REST-архитектуры * опыт работы и ведения тестовой модели (тест-кейсы, тест-планы, тест-раны, покрытие, etc.) * понимание основных принципов CI/CD и инструментов * навыки работы с SQL (Составление простых запросов) * опыт работы с системами учета дефектов (Jira или аналогами) ### Будет плюсом * опыт работы в банковском секторе * опыт тестирования AI, чатов или чат-ботов Условия ### Наши условия * гибридный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва Ищем инженеров в команду поисковых технологий для AI-систем =========================================================== Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей. Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации. Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд. Обязанности * разрабатывать движки индексации и поиска; * работать с векторным, текстовым и гибридным поиском; * строить распределённые системы хранения и обработки данных; * улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска; * решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования; * работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой; * создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты. Требования * опыт промышленной разработки на Python * глубокое понимание алгоритмов и структур данных * навыки построения распределённых систем * знание Linux и контейнеризации * ориентация на результат и командную работу Условия * конкурентная заработная плата и годовая премия * гибридный формат работы из г. Москва * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * ипотека для всех сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разработка backend-сервисов на Python для коммуникационных потоков агентов — Реализация REST API эндпоинтов и логики маршрутизации — Интеграция с AWS AgentCore Runtime и Gateway, включая регистрацию Agent Card и конфигурацию целей — Разработка A2A agent invocation flows с использованием шаблонов caller и target — Реализация формата протокола A2A wire format с использованием JSON RPC 2.0 — Поддержка Server Sent Events (SSE) для событий жизненного цикла задач и push-уведомлений — Создание JSON схем Agent Card и реализация эндпоинта /.well-known/agent.json Требования: — Опыт работы 3+ года в backend-разработке на Python или Go — Опыт интеграции API и маршрутизации — Опыт работы с агентными или микросервисными коммуникационными паттернами — Опыт реализации REST API, включая создание и поддержку эндпоинтов — Понимание асинхронных и событийно-ориентированных архитектур, включая SSE и webhooks — Опыт программирования на Python, включая асинхронное программирование — Опыт работы с AgentCore SDK и REST API — Знание AWS AgentCore Runtime и Gateway — Понимание паттернов вызова A2A агентов — Знание формата протокола A2A wire format, включая JSON RPC 2.0, SSE и push-уведомления — Опыт создания JSON схем Agent Card и реализации эндпоинта /.well-known/agent.json Желательно: — Валидация интеграции шаблонов AWS AgentCore Gateway — Опыт с AWS Bedrock multi agent invocation patterns — Опыт работы с SSE event streaming, включая жизненный цикл задач и push-уведомления — Опыт с OpenTelemetry trace propagation через A2A agent hops, включая ADOT

🔵Разрабатывать и запускать бэкенд-фичи вместе с продуктовыми командами (мобайл, веб, маркетинг, аналитика). 🔵Подключать AI- и API-провайдеров и автоматизировать интеграции, чтобы новые подключения не требовали ручной работы.

Проектирование и разработка REST API для взаимодействия игры и веб-клиента с сервером. Создание и оптимизация баз данных (хранение игровых сессий, инвентаря, предметов и баланса).

-Анализировать и оценивать функциональные требования, искать и выбирать оптимальные технические решения. -Формировать технические задачи на основании функциональных требований.

– Разработка, создание и поддержка API для функций управления здоровьем. – Разработка и поддержка интеграций с внутренними и внешними системами.

-Senior Backend Python разработчик; -опыт разработки REST-API и знание REST архитектуры;

Ключевые задачи: Управление и процессы: Руководство группой backend-разработки (от 3 человек). Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов.

Основные требования: — Уверенное знание Python — Понимание алгоритмов, структур данных и ООП — Практический опыт разработки на Python или опыт преподавания — преимущество — Умение понятно объяснять материал и находить подход к ученикам — Плюсом будет: Pygame, Tkinter, Pandas, NumPy, Django или Flask; — HTML, CSS, JavaScript; — SQL; — Git; — основы машинного обучения Задачи: — Проводить занятия по Python для учеников от 15 лет — Объяснять основы и продвинутые темы доступно и интересно — Работать по готовым учебным программам и участвовать в их развитии — Помогать студентам создавать собственные проекты — Давать обратную связь по успеваемости и прогрессу Условия: — Офлайн-академия в центре Уральска — Гибкий график, полная или частичная занятость по согласованию — Оборудованные аудитории и небольшие группы до 15 человек — Своевременная оплата труда — Профессиональный рост и участие в развитии программ

Предоставлять согласованные показатели производительности в масштабах всей платформы для всех рабочих нагрузок и команд, выполняющих логический вывод, обеспечивая четкое представление об эффективности системы и узких местах.