Вакансии

Задачи: — Ведение полного цикла разработки команды аналитиков и дата-инженеров — Сбор, анализ и формализация требований внутренних заказчиков — Управление сроками, рисками и устранение блокеров — Оптимизация процессов и мониторинг мотивации в команде — Помощь руководителям в управлении перформансом и постановке целей Требования: — Навыки управления кросс-функциональными командами в разработке от 5+ лет — Реальный опыт ведения AI/ML-проектов (LLM/RAG/агенты или классический ML/DS) — Техническая грамотность для диалога с разработчиками и дата-инженерами — Опыт организации полного цикла разработки: бэклог, сроки и риски — Навыки фасилитации командных встреч (Scrum, Kanban, ретроспективы) — Способность самостоятельно принимать решения и соблюдать сроки — Умение декомпозировать задачи в условиях неопределённости Плюсом: — Инженерный бэкграунд (разработка, дата-инженерия, system design) — Знание SQL — Опыт с LLM — Опыт в iGaming Условия: — Стабильная зарплата в EUR по ТК Кипра — Годовой бонус (13‑ая зарплата) — Корпоративное питание в офисе — Тимбилдинги и корпоративные мероприятия — Компенсация спорта и языковых курсов — Возможность релокации через 3 месяца — Оплата обучения и повышения квалификации — Прямое участие в стратегическом развитии компании — Чёткие процессы и профессиональный рост

Обязанности: • разработка сервисов и библиотек для AI агентов • поддержка и развитие существующих сервисов • проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов • интеграция продуктов компании с партнерами • контроль за качеством и отказоустойчивостью Требования: • высшее оконченное образование • опыт коммерческой разработки на Python (от 3 лет) • опыт управления от 2 лет • владение инструментами контроля версий (Git) • знание паттернов и антипаттернов разработки и написания кода (SOLID, ООП) • опыт работы с фреймворками: fastapi, asyncpg, aiopg • опыт написания тестов (pytest) • опыт проведения code-review • опыт работы с PostgreSQL: написание запросов, работа с индексами, транзакциями • понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) • понимание зачем нужен и как работает RAG • опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering, Tool calling • знание протоколов взаимодействия между агентами. Условия: • офис рядом с метро Кропоткинская • формат работы гибридный • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Обязанности: • проектировать и улучшать архитектуру платформы • разрабатывать API для взаимодействия AI-агентов и внутренних сервисов банка • работать с высоконагруженными сценариями обработки запросов • решать задачи интеграции с LLM и AI-агентами • оптимизировать производительность и надежность системы • формировать инженерные стандарты и участвовать в принятии архитектурных решений • наставлять разработчиков и участвовать в техническом лидерстве направления. Требования: • уверенный опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет • опыт проектирования backend-систем и микросервисной архитектуры • хорошее понимание PostgreSQL • опыт разработки REST/gRPC API • понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых систем • опыт работы с асинхронным программированием • умение самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до реализации. Условия: • комфортный офис рядом с м. Кожуховская (г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1) • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • 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.

Задачи: - Проектировать и писать ядро платформы, доводить его до надежной работы в продакшене - Разрабатывать сервисы и программные компоненты - Внедрять новые функции и развивать существующие - Участвовать в архитектурных обсуждениях и принятии решений - Обеспечивать качество кода: писать и поддерживать юнит-тесты, проводить код-ревью - Участвовать в оценке, планировании и приоритизации разработки - Развивать младших и миддл-разработчиков в отделе - Общаться с заказчиками и командами разработки, тестирования, сопровождения Требования: - Опыт разработки на Python: знакомство с Asyncio, Concurrency, FastAPI, Flask, Django, Testing и особенностями масштабирования Python-приложений - Опыт работы с базами данных — SQL Syntax, Indices, Transactions, Locks, Domain Design, Scaling Patterns, NoSQL, популярными ORM, например SQLAlchemy - Опыт создания продуктов и инструментов в области AI и LLM: построение агентов и систем RAG, работа с MCP, реализация механизмов памяти и кодинговых агентов

Задачи: — Ведение полного цикла разработки команды аналитиков и дата-инженеров — Сбор, анализ и формализация требований внутренних заказчиков — Управление сроками, рисками и устранение блокеров — Оптимизация процессов и мониторинг мотивации в команде — Помощь руководителям в управлении перформансом и постановке целей Требования: — Навыки управления кросс-функциональными командами в разработке от 5+ лет — Реальный опыт ведения AI/ML-проектов (LLM/RAG/агенты или классический ML/DS) — Техническая грамотность для диалога с разработчиками и дата-инженерами — Опыт организации полного цикла разработки: бэклог, сроки и риски — Навыки фасилитации командных встреч (Scrum, Kanban, ретроспективы) — Способность самостоятельно принимать решения и соблюдать сроки — Умение декомпозировать задачи в условиях неопределённости Плюсом: — Инженерный бэкграунд (разработка, дата-инженерия, system design) — Знание SQL — Опыт с LLM — Опыт в iGaming Условия: — Стабильная зарплата в EUR по ТК Кипра — Годовой бонус (13‑ая зарплата) — Корпоративное питание в офисе — Тимбилдинги и корпоративные мероприятия — Компенсация спорта и языковых курсов — Возможность релокации через 3 месяца — Оплата обучения и повышения квалификации — Прямое участие в стратегическом развитии компании — Чёткие процессы и профессиональный рост

О ПРОДУКТЕ И РОЛИ Разрабатываем почтовый сервис для AI-агентов с end-to-end шифрованием. Ищем Product Manager, который запустит MVP и выстроит рост продукта на глобальном рынке — от первых пользователей до масштаба. ЗАДАЧИ • Запуск MVP почтового сервиса для AI-агентов на глобальном рынке; • Разработка технических требований и дизайна продукта; • Привлечение пользователей: участие в формировании маркетинговой стратегии, каналов и гипотез роста; • Организация работы маркетинга и поддержки — постановка задач, контроль результата; • Доведение фич до продакшена в срок и в рамках согласованных планов; • Анализ метрик, работа с обратной связью, принятие решений об изменениях в продукте. ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА • Опыт в продакт-менеджменте на похожих позициях; • Понимание маркетинга: воронки, каналы привлечения, юнит-экономика — вы говорите с маркетингом на одном языке; • Английский язык на уровне B2–C1 (продукт глобальный, коммуникации на английском); • Умение смотреть на продукт глазами пользователя; • Базовое понимание процессов разработки (web/mobile). УСЛОВИЯ • Комфортный офис в Санкт-Петербурге; • Возможность выбора валюты выплаты (рубли или USDT); • Индивидуальная программа роста и оплата профильного обучения; • Предоставление техники Apple после успешного прохождения испытательного срока; • 28 дней отпуска, оплата больничных 100%; • Гибкое начало рабочего дня.

Обязанности: • участвовать в процессе производства ПО: от анализа задачи и подготовки требований до внедрения на промышленном стенде • осуществлять поддержку (3-я линия) разработанных продуктов • реализовывать детальную архитектуру внедряемых сервисов. Требования: • опыт коммерческой разработки на python от 3-х лет • базовые навыки работы в ОС Linux (терминал, ssh) • понимание принципов REST API • понимание принципа работы протоколов HTTP, HTTPS • хорошее знание SQL (PostgreSQL или Greenplum). • опыт создания AI-агентов и использования их в работе • опыт работы с брокерами очередей (Kafka) • опыт оптимизации производительности SQL запросов • знание экосистемы Hadoop (Hive, Spark, Oozie, HDFS, YARN и т.д.). Условия: • гибридный формат работы (3 дня в офисе) • годовой бонус и ежегодный пересмотр • расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи • корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях • офис на Таганской с зонами отдыха и спортзалом • льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — Разработка витрины для взаимодействия с внутренними ИИ моделями/агентами с целью привлечь новых абонентов — Проектирование архитектуры программных средств — Создание Unit-тестов для разработанного кода — Участие в Code Review — Взаимодействие с другими разработчиками, дизайнерами, тестировщиками, менеджерами и аналитиками для эффективного решения задач — Участие в тестировании Требования: — Опыт разработки на Python (3.8+) от 2 лет — Уверенное знание и практический опыт работы с Django (включая Django REST Framework и шаблонизацию для server-side rendering): создание REST API, работа с моделями, миграциями, ORM, аутентификация и авторизация (JWT, OAuth, Django Permissions), оптимизация запросов (select_related, prefetch_related), навыки разработки серверного рендеринга с использованием Django Templates, создание динамических HTML-страниц на стороне сервера, работа с контекстом, формами, включением шаблонов (include, extends), интеграция статики (CSS/JS) через Django Static Files, понимание различий между SSR и фронтенд-рендерингом (SPA) — Опыт разработки микросервисов или API на FastAPI: работа с асинхронностью (async/await), валидация данных (Pydantic), автоматическая генерация документации (Swagger/OpenAPI) — Опыт работы с PostgreSQL: написание сложных SQL-запросов, понимание индексов, производительности, оптимизации, работа с транзакциями, миграциями (например, через Django или Alembic) — Знание принципов REST, опыт проектирования API — Опыт работы с системами контроля версий (Git) — Базовое понимание Docker и контейнеризации — Опыт написания unit- и интеграционных тестов (pytest, unittest) — Понимание принципов CI/CD — Английский язык — чтение технической документации (Pre-Intermediate и выше) Условия: — Удаленный формат работы по ТК — Срок привлечения: 6 месяцев Будет плюсом опыт работы с Golang или желание его освоить

Обязанности: • Реализовывать логику на Python, с использованием фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настраивать пайплайны взаимодействия с LLM (prompt engineering, tools, RAG); • Оптимизировать запросы к LLM; • Покрывать агентов и RAG пайплайны тестами и evals. • Писать и оптимизировать промпты, шаблоны и tool-итерфейсы(prompt engineering). • Интегрировать решений с core-системами банка (REST, Kafka), обеспечивать их взаимодействие и сквозную observability; • Разрабатывать backend сервисы с асинхронным взаимодействием, интеграций с внутренними и внешними системами; • Проектировать архитектуру приложений, пайплайнов обработки пользовательских запросов и мультиагентного взаимодействия (координация, планировщики, роли агентов); • Принимать участие в написании инструкций для сопровождения, настраивать подключение к мониторингу и логированию; Требования: • Глубокое знание python: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest; • Опыт работы с контейнеризацией (Docker); знакомство с Kubernetes н уровне пользователя; • Понимание брокеров сообщений (Kafka) • Опыт работы с LLM-фреймворками. Знание принципов работы библиотек LangChain, LangGraph; • Понимание паттернов и антипаттернов разработки, SOLID, DDD, архитектурных принципов; • Знание принципов построения REST API; • Понимание основ RAG: chunking-стратегии, embeddings, vector store, практика prompt engeeneting (yaml, jinja) • Знание принципов асинхронного программирования и умение применить на практике; • Умение проектировать архитектуру решения приложения и обосновывать выбор технологий; • Понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения; • Знание и понимание этапов релизного процесса. Условия: • Стильный офис около м. Кутузовская; • Интересные проекты с известными брендами; • Возможность развиваться благодаря обучению; • Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия; • А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь.

Задачи: — Участвовать в проектах по разработке AI-ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами — Организовать и выстроить процесс тестирования AI-агентов — Организовывать и проводить различного рода тестирование (тест требований, ручное, функциональное, E2E, нагрузочное) AI-агентов на всем цикле разработки — Проводить нагрузочное тестирование, подготовку тестовых сценариев и данных — Активно использовать такие инструменты как Copilot в работе — Мониторить состояние систем и агентов на продакшн-среде, настраивать алертинг Требования: — Понимание принципов работы LLM (токенизация, промпты) — Знание архитектур AI агентов (ReAct, Tool Use, RAG, Multi-Agent) — Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками — Понимание недетерминированности AI систем и методов их контроля — Опыт формирования процесса тестирования продукта с высокой нагрузкой — Написание автотестов на Python от 3+ лет — Опыт настройки CI/CD — Опыт нагрузочного тестирования на k6 или другого инструмента Условия: — Удалённый формат работы — Гибкий рабочий график, фулл-тайм (40 часов в неделю) — Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий — Заключаем договор формата b2b (с ИП)

Задачи: — Лидировать в продукте направление системного анализа бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST) для новых сервисов — Разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы — Разработывать промпты и сценарии для генеративных моделей — Оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование Ignite, работа с очередями Kafka, создание и оптимизация RAG-систем для работы с данными — Участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов, контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований и использование фреймворков для ML — Практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений — Знания в области асинхронных приложений, продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов), опыт с брокерами сообщений Kafka, с Docker и Kubernetes — Знания алгоритмов и структур данных — Понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.) — Высокая культура совместной работы с BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum) — Опыт в системном/бизнес-анализе будет плюсом — Знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM) в продукты будет плюсом — Навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации будут плюсом — Практический опыт работы с фреймворками ML/DS: (LangChain/GIgaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.) будет плюсом. Условия: — Комфортный современный офис на м.Кутузовская — Формат работы офис на время адаптации, далее гибрид — Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — Корпоративный спортзал и зоны отдыха — Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи — Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Обязанности: • проведение углубленного анализа данных розничного кредитования • разработка, совершенствование и поддержка дашбордов и регулярной отчетности по ключевым метрикам риска • автоматизация рутинных процессов и аналитических задач • интерпретация результатов анализа для руководства и смежных подразделений, формулирование рекомендаций для управленческих решений Требования: • глубокие практические знания в области управления розничными кредитными рисками. Обязателен успешный опыт работы на всех этапах жизненного цикла кредита: от скоринга заявок до управления проблемной задолженностью и работой с дефолтами. • продвинутое владение SQL (написание и оптимизация сложных запросов, построение и поддержка структур данных для аналитики). • опыт применения Python для анализа данных (Pandas, NumPy, SciPy и т.д.). • навыки визуализации данных и презентации аналитических выводов. Способность ясно и структурированно доносить сложную информацию до различной аудитории, включая технических специалистов и топ-менеджмент • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество • 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 • офисный формат работы • 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 • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: - Разработка ML-моделей на различных типах данных: табличные, графовые, NLP и событийные последовательности для прогнозирования отказов и сбоев в оборудовании; - Решение задач дискретной оптимизации; - Участие в исследовании новых источников данных и развитии feature store (в Apache Doris); - Поддержка полного цикла разработки DS/ML-продуктов - от идеи до продакшена; - Участие в создании и развитии AI-агента на базе LLM - от экспериментов до реального применения. Требования: - Опыт в роли Data Scientist от 1.5 лет; - Опыт end-to-end разработки ML-решений: от постановки задачи и работы с бизнесом до внедрения в production и поддержки моделей; - Отличное знание Python и глубокое понимание классических алгоритмов машинного обучения, опыт работы с NLP, временными рядами, задачами детекции аномалий; - Опыт работы с deep learning, включая RNN-like архитектуры и трансформеры; - Умение работать с БД (SQL), собирать и обрабатывать данные; - Уверенное понимание A/B-тестирования; - Высшее техническое образование.

Задачи: - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Развивать и разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграционные взаимодействия. - Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных «шагов» из существующей библиотеки. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования для построения CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и контроля качества для AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать код-стандарт и участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать с специалистами по автоматизированному тестированию, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования. - Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения, в формате IDE plugin. Требования: - Опыт работы от 3-4 лет в разработке. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, желательно PostgreSQL + pgvector. - Опыт работы с LangChain, Python. - Опыт разработки ReAct агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio. - Практические знания и навыки работы с LLM. - Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений, включая Docker. - Лидерские качества: умение принимать решения и брать на себя ответственность. Условия: - Возможность участия в интересных проектах. - Возможность профессионального и карьерного роста в компании. - Опыт работы в команде профессионалов. - Специальные тарифы для сотрудников в спортивные клубы и языковые курсы и пр. - Удаленный и гибридные форматы работы.

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Локация кандидата должна быть вне РФ и вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Ваша локация должна быть вне РФ, вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Дружную команду экспертов, обмен знаниями и тех.рост - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Задачи: — Руководить и развивать команду из более чем 5 продуктовых дизайнеров в 7 командах в Берлине и Сингапуре, формируя стратегию и видение дизайна в сотрудничестве с кросс-функциональными лидерами. — Продвигать пользовательский дизайн для инструментов агентов, контролируя этапы исследования, прототипирования, валидации и доставки для обеспечения качества и удобства. — Руководить адаптацией к AI-ландшафту, определяя лучшие практики интеграции AI-функций в рабочие процессы агентов. — Сотрудничать с топ-менеджерами для согласования KPI продукта, OKR и бизнес-целей. — Вдохновлять инновации в сложных корпоративных инструментах, выступая за простоту, доступность и долгосрочную ценность. Требования: — Опыт руководства в продуктовом дизайне не менее 5 лет, управление мультидисциплинарными командами и наставничество старших специалистов и лидов. — Опыт адаптации дизайна под AI, включая автоматизацию, интерфейсы машинного обучения или большие языковые модели. — Глубокие знания UX-принципов, пользовательских исследований, контент-стратегии и дизайн-систем. — Опыт работы в Agile-средах, умение рассказывать истории и влиять на заинтересованных лиц на высоком уровне, отличное владение английским. — Экспертиза в обслуживании клиентов, внутренних операционных инструментах, корпоративном ПО; эмпатия к агентам, клиентам, курьерам и поставщикам. Условия: — Гибридный формат работы с 2 днями в неделю в офисе в Берлине. — Более 27 дней отпуска, образовательный бюджет 1000 евро, языковые курсы, доступ к Udemy. — Медицинские обследования, субсидии на спортзал и велосипед, медитация. — Программа акционерного участия сотрудников, банк саббатикала, транспортные скидки, страхование, пенсионное обеспечение. — Ваучеры на питание, скидки на еду, корпоративные льготы. — Поддержка релокации в Берлин.

Задачи: — создание цифровых помощников для управления рисками инвестиционных портфелей в мультиагентной системе, анализирующей отчетность эмитентов, новостную повестку, судебные производства, котировки, кредитные рейтинги. Требования: — глубокое понимание архитектуры и принципов работы больших языковых моделей (LLM); — опыт разработки и интеграции AI-агентов и multi-agent систем; — понимание методов и алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP); — опыт с RAG (retrieval-augmented generation) и Knowledge Graph; — навыки prompt engineering; — опыт с инструментами и фреймворками: LangChain, GigaChain, LangGraph, LangFlow, n8n, Flowise, OpenRouter, NeuroAPI, GigaChat, ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Mistral; — программирование на Python (приоритет); Java/Go/JavaScript — будет плюсом; — разработка и интеграция backend-сервисов и WebUI для AI-решений; — протоколы обмена данными: REST, WebSocket, JSON-RPC, gRPC; — системы логирования, мониторинга и диагностики для AI-приложений; — базовые DevOps и CI/CD практики; — опыт реализации и сопровождения AI-агентов в production-средах; — разработка приложений на базе LLM с использованием популярных open-source и коммерческих моделей; — интеграция внешних данных (базы знаний, API) для расширения возможностей AI-агентов; — построение кастомных пайплайнов обработки запросов и ответов; — участие в проектах по оптимизации производительности и масштабируемости LLM-систем; — командная разработка и взаимодействие с продуктовой и DevOps-командами. Условия: — удаленная работа; — полная занятость; — грейд middle+/senior; — зарплата от 260 000 до 350 000 ₽ в месяц.