Вакансии

Location: Москва Ищем ML Engineer для разработки AI-решений на базе больших языковых моделей (LLM). Предстоит заниматься созданием AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-решений и адаптацией LLM под прикладные задачи. Специалист будет участвовать в полном цикле разработки: подготовка данных, дообучение моделей, разработка AI-архитектуры и внедрение решений в production. Обязанности ### Твои задачи: * разработка AI-агентов и мультиагентных систем * создание и оптимизация RAG-систем * разработка и настройка промптов (Prompt Engineering) * дообучение LLM * подготовка и обработка датасетов * настройка Embeddings, Vector Search, Hybrid Search * интеграция LLM с API, базами данных и корпоративными системами * оценка качества моделей и оптимизация результатов * развертывание и сопровождение AI-сервисов. Требования ### Мы ожидаем, что у тебя есть: * опыт разработки на Python от 3 лет * опыт работы с LLM и Generative AI * опыт разработки RAG-систем * опыт Fine-Tuning LLM (SFT, LoRA/QLoRA) * опыт работы с Hugging Face Transformers, PyTorch * понимание архитектуры Transformer * опыт работы с Prompt Engineering * опыт создания AI-агентов. **Будет плюсом:** * опыт работы с локальными LLM (Qwen и др.) * опыт развертывания моделей * опыт работы с GPU-инфраструктурой * опыт работы с Vector DB (Qdrant и др.) * опыт построения MLOps-процессов * знание MCP / A2A протоколов * опыт оценки качества LLM Условия ### Работа в СберТехе - это: * гибридный формат работы * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * статус аккредитованной ИТ-компании * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере * бесплатная подписка СберПрайм, которой можно поделиться с 3 близкими.

Разрабатывать кластеризованный on-premise build ClickHouse для собственной cloud-инфраструктуры. Внедрять, масштабировать и поддерживать ClickHouse-кластеры в production.

Location: Москва Наша CV команда создает лучший в Сбере продукт для автоматического распознавания документов, используя самые передовые технологии. Главными задачами для нас являются разработка и улучшение OCR-модели на базе VLM, сбор обучающих данных с использованием кастомного agentic harness, и развёртывание клиентского сервиса внутри банка. Мы ищем Middle/Senior инженера, который будет заниматься полным циклом обучения и деплоя продукта. Обязанности * изучать SOTA подходы к OCR: чтение свежих пейперов в сфере e2e OCR, адаптация подходов data mining, SFT/RL, гипотезы * ставить эксперименты по обучению VLM-моделей: проверка гипотез на multi-node сетапе, замер метрик на внешних и внутренних бенчмарках. * дорабатывать пайплайн обучения: улучшение репозитория на текущем стеке (accelerate, TRL) - ускорение обучения, добавление аугментаций, адаптация под новые модели * собирать обучающие данных: агрегация существующих и новых данных в требуемом формате MarkDown, поиск новых доменов, написание скриптов по загрузке * размечать датасеты: запуск процесса разметки для вновь собранных или существующих данных при помощи кастомного agentic harness сборщика разметки (а также его улучшение), или внутренней платформы разметки асессорами * адаптировать сервис: интеграция обученных моделей в сервис на основе vLLM для сёрвинга клиентам внутри банка. Требования * высшее образование: математика, информатика или профильный data science * 3+ лет в ML, из них не меньше года лет с LLM/VLM в проде * английский для чтения статей и документации * Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, RL (DPO, GRPO) * современные движки инференса: vLLM, sgLang, triton * опыт работы с VLM: понимание принципов работы, дообучения, основных ограничений * агентные пайплайны: вызовы моделей, обработка исключений, ограничение стоимости * опыт в разметке датасетов асессорами, или автоматическими инструментами * Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл * специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать \*\*Будет плюсом\*\*   * опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища * работа с разметчиками и контрагентами * публикации, доклады, open source. Условия * комфортный современный офис - м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Разрабатывать модели прогнозирования, скоринга, детекции аномалий и AI-агентов. Выводить модели в production и масштабировать их.

— проводить функциональное, регрессионное, smoke, UAT и негативное тестирование; — тестировать API через Postman / Insomnia;

🎯 Задачи — Разработка и развитие модуля Demand Planning — Проектирование и реализация высоконагруженных алгоритмов прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов — Ответственность за компоненты работы с данными и качество прогнозов.

Задачи: — участие в международном проекте в роли Senior Backend Developer Требования: — уровень английского языка B2+ — опыт разработки на Python для backend — опыт работы с Prompt Engineering — настройка Agentic AI, предпочтительно LangChain — опыт работы с Agent Skills и Tools — знание SQL и Snowflake — опыт работы с Cortex Analyst — опыт работы с Text-to-SQL / Intent-to-SQL Желательно: — опыт работы с DeepEval — опыт инструментирования MLflow — навыки настройки производительности и оптимизации затрат — опыт работы с кэшированием метрик и предагрегацией — опыт в DataOps / Data Platform — понимание архитектуры семантического слоя — опыт работы в фармацевтической коммерции Условия: — удалённая работа из Европы — полная занятость — долгосрочный проект

Location: Москва MarketRiskCalculator — корпоративная система расчета рыночных рисков, такая как VaR/CVaR, дельта-вега-ро чувствительность, сценарии анализа и стресс-тестирования. Система обрабатывает портфели из 40+ различных финансовых инструментов, включая акции, облигации, фьючерсы, опционы, свопы, структурированные продукты, паевые инвестиционные фонды. Обязанности Чем предстоит заниматься: • разработка ядра расчетов VaR на C++17 с использованием Boost, QuantLib, Eigen, Ceres Solver; • реализация финансовых моделей: state-space модели с Kalman-фильтрацией, GBM, Gaussian Vasicek term structure; • оптимизация производительности: распараллеливание через C++ REST SDK (Casablanca), OpenMP, векторизация Eigen; • работа с кривыми доходностей, поверхностями волатильности, риск-факторами proxy; • написание unit-тестов (gtest, более 1000 уже существует); • управление зависимостями через Conan, сборка через CMake+Ninja. Backend (~20–25% времени): • разработка Python-сервисов (Tornado, Celery, MongoDB, PostgreSQL); • интеграция с внешними системами; • работа с RabbitMQ, Kafka, LDAP, REST API; • создание AI-ассистента на основе GigaChat + LangChain/LangGraph. Frontend (~10–15% времени): • поддержка и развитие веб-интерфейса на React 17 + TypeScript + Bootstrap; • взаимодействие с REST API, обработка данных, визуализация. Инфраструктура (~5–10% времени): • настройка и поддержка CI/CD (Jenkins, SonarQube); • миграции PostgreSQL (Alembic, более 100 миграций) • контейнеризация, деплой. Требования Мы ждём что ты: • уверенно пишешь на C++17 (опыт от 2 лет); • готов разбираться в Python-бэкенде и вносить небольшие изменения во frontend; • можешь самостоятельно понять незнакомый код; • интересуешься вопросами оптимизации производительности: профилированием, параллелизмом, оптимизацией кода. **Будет плюсом:** • опыт работы с QuantLib, MLlib или аналогичными численными библиотеками; • понимание финансовых инструментов: облигации, акции, деривативы, yield curves; • знание линейной алгебры и численных методов (матричные операции, оптимизация, стохастические модели); • понимание риск-менеджмента (VaR, стресс-тесты, чувствительность); • опыт работы с Celery, Tornado, MongoDB; • умение работать с React/TypeScript на уровне поддержки и модификации интерфейсов; • опыт настройки CI/CD (Jenkins, SonarQube); • знакомство с принципами микросервисной архитектуры и event-driven систем. Условия Что мы предлагаем: • гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удалённо (после испытательного срока); • ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии; • доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста; • расширенная медицинская страховка, скидки и специальные условия для членов семьи, корпоративная пенсия; • особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы; • возможность получать бонусы за рекомендации.

Анализировать эффективность маркетинговых активностей и искать точки роста; Разрабатывать и поддерживать систему аналитической отчетности;

Задачи: — Владение программой управления инцидентами конфиденциальности от начала до конца, включая рабочие процессы уведомлений, пути эскалации, документацию процессов, обучение ответственных и возможности автоматизации. — Руководство реагированием на инциденты конфиденциальности в роли DRI и Incident Commander, координация между отделами Privacy, Privacy Legal, CSIRT, Product, Engineering и Communications для анализа, устранения и последующих действий. — Поддержание готовности к вызову для поддержки триажа инцидентов конфиденциальности, классификации серьезности и срочных эскалаций, обеспечение правильной оценки и маршрутизации инцидентов. — Проведение ретроспектив по инцидентам конфиденциальности, отслеживание элементов устранения и пробелов в контроле, предоставление метрик и отчетности по тенденциям, статусу устранения и состоянию процессов. — Построение и поддержание прочных межфункциональных и межгеографических отношений с заинтересованными сторонами для улучшения готовности, качества реагирования и ответственности бизнеса. — Поддержка более широких инициатив Privacy в периоды низкой загрузки, включая межфункциональные усилия, разработку инструментов и проекты автоматизации. Требования: — Опыт работы 3+ года в области конфиденциальности, безопасности, реагирования на инциденты, технологических рисков или смежных операционных рисков, включая опыт руководства или поддержки рабочих процессов инцидентов, вопросов или рисков с необходимостью структурированного анализа, документации и межфункциональной координации. — Сильные навыки управления инцидентами с опытом коммуникации рисков конфиденциальности и результатов инцидентов как технической, так и нетехнической аудитории, включая подготовку письменных анализов инцидентов, документации ретроспектив и резюме для руководства. — Подтвержденный опыт проведения технических расследований в облачных архитектурах с практическими навыками в SQL, Python и инструментах анализа данных (Postgres, MongoDB, Airflow, Looker, Snowflake). — Опыт создания автоматизации для сокращения ручных операций и повышения эффективности реагирования на инциденты. — Знание нормативных актов и рамок конфиденциальности (GDPR, CCPA, PIPEDA, ePrivacy, DPIAs/PIAs, ROPA, права субъектов данных), контролей конфиденциальности и управления вопросами конфиденциальности. — Ответственное использование и создание генеративного ИИ с сохранением человеческого контроля для обеспечения готовых к бизнесу результатов и повышения эффективности рабочих процессов, снижения затрат и улучшения качества. Условия: — Полная занятость. — Удалённая работа с обязательными квартальными очными сессиями (surges). — Годовой базовый оклад от $135,320 до $159,200 USD, возможны акции, бонусы и социальные льготы (медицинская страховка, стоматология, зрение, 401(k)). — Кандидаты могут подать максимум 3 заявки за 6 месяцев. — Компания является работодателем с равными возможностями.

The Cloud Engineer designs, secures, and supports mission-critical cloud infrastructure that enables reliable services for users worldwide. The successful candidate demonstrates strong technical judgment, operational discipline, and the ability to apply practical solutions to complex cloud engineering challenges.

Участие в разработке и развитии SIEM-системы KUMA: разработка контента и поставка экспертизы в решение; Работа с обращениями пользователей: проработка новых требований на основе фидбека заказчиков;

Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате; — стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.

• глубокий анализ кредитного портфеля: оценка. структуры, качества и динамики кредитного портфеля.

Поддержка и развитие CI/CD-процессов для серверных и онлайн-систем; Автоматизация процессов сборки, тестирования, развертывания и мониторинга;

• Resolve customer technical issues end-to-end (Helpdesk + Slack) within SLA. • Conduct root cause analysis with Grafana, Datadog (logs, metrics, traces).

Location: AU: Melbourne: (260 Burwood Rd); AU: Sydney (45 Clarence St) Workplace: Hybrid The role and its impact When something goes wrong in security at Xero, our Response team are first on the scene. We're looking for a Senior Security Operations Analyst who loves incident response, enjoys building things, and wants a hand in shaping what a SOC looks like when AI agents are part of the team. You'll lead our complex investigations and take command of medium and high impact incidents, keeping people calm, decisions moving and stakeholders in the loop. When things settle down, you'll make sure what we learnt changes something, whether that's a detection, a runbook or the way we train. You'll also help us build. Our Analysts improve the queue as well as working it, so part of your time will go on creating automations and AI-assisted workflows that take repetitive work off the team and leave more room for the investigations that need a person. The team and how they connect Response is a follow-the-sun global team. You'll be in the Southern Hemisphere half, based in New Zealand or Australia, and at the end of your day you'll hand over to colleagues in the UK and North America, who hand back to us the next morning. You'll work business hours in your time zone and take a share of our on-call roster for after-hours incidents. You won't be doing it on your own. You'll join a cohort of Senior Analysts who share the load on complex work and lead our initiatives, with a Lead Analyst alongside for the hardest problems. Our XFLT, a cross-functional leadership team of Security Operations Managers, our Lead Analyst and our Product Manager, sets the direction and clears the way, so there's always someone to think out loud with. The team is currently working on / Initially, you will focus on We're building towards an agentic SOC, where AI agents and automation carry more of the first pass, and analysts direct them and step in where judgement matters. We're working through it carefully: which low-risk work agents can take on, where the guardrails and human approvals belong, and how we'll know it's working. People still make the big calls, because our robots aren't that good yet. You don't need to be an AI expert. We'd love you to be curious, to have tried a few things, and to want to help us get this right. You’ll also: - Lead complex investigations and step up as Incident Commander for medium and high impact incidents - Be a go-to escalation point for our Graduate, Associate and Analyst crew, and coach them through the tricky stuff - Run post incident reviews that lead to real change in detections, runbooks and training - Lead initiatives with our Product Manager and Security Operations Managers, turning goals into work that gets delivered - Build and improve automations and AI-assisted workflows, with guardrails and human sign-off where they matter - Work with our Defence engineers on detection and response logic, and test new capabilities in real incidents - Turn threat intelligence into practical action for Xero - Give customers and internal teams clear, timely answers to their security concerns Where and how you can work We support a flexible working model that empowers you to balance your professional and personal life. You will have the option to work in a hybrid capacity, combining the focus of remote work with the collaboration of our office spaces and team boost days to foster connection and alignment. Here are some of the things we're looking for Incident response comes first for us, so we're looking for: - Solid experience in security operations, and a real passion for incident response - A track record of leading complex investigations and incidents through to resolution, including coordinating people and making calls under pressure - Sound technical judgement and good knowledge of attack and defence techniques, particularly in cloud and SaaS environments - Confidence writing queries in a SIEM or log platform - Clear, calm communication and a generous approach to sharing what you know It'd be great if you also have: - Scripting skills (Python or similar) and experience building automations in a SOAR platform. We use Tines, and we're happy to teach it. - Hands-on experience with AI tools in security work, or a clear view of where they help and where they don't - Intermediate or advanced certifications in incident response, threat hunting or cloud security - Experience in a distributed team working across time zones If you're strong on incident response and the builder side is still growing, we'd still love to hear from you. You'll do work that matters to millions of small businesses and their advisors, in a team that shares what it knows and backs each other up, with a real say in how an AI-powered SOC works in practice. Apply even if your experience isn't a perfect match! At Xero, we hire based on your skills, passion, and the unique perspective you can bring to enhance our culture and team.

Location: Москва Команда Развития рыночных рисков (в Управлении рыночных рисков) ищет сотрудника на позицию начального уровня. Команда занимается развитием систем расчета регуляторных риск-метрик (RWA рыночного и контрагентского риска, VaR, стресс-тест и т.д.), расчётом и анализом открытой валютной позиции по торговой книге, а также методологией рыночного риска и внедрением новых продуктов. Обязанности * участвовать в развитии ИТ-систем рыночных рисков * совершенствовать методологию расчета регуляторных риск-метрик по инструментам на финансовых рынках (в том числе по встроенным опционам, свопам, форвардам и т.д.) * рассчитывать и анализировать потребление RWA и экономического капитала Группы * анализировать риски, совершенствовать методологию и участвовать во внедрении новых продуктов на финансовых рынках * разрабатывать методологию для стресс-тестирования и прогноза регуляторных риск-метрик Требования * высшее математическое /или экономическое образование (или последний год обучения) * базовые знания финансовых рынков, финансовых инструментов, оценки их рисков, моделей расчета цен инструментов и риск-метрик (VaR, греки) * понимание регуляторных требований по рыночному и контрагентскому риску (220-И, 511-П, 213-И и т.д.) Будет являться преимуществом: * опыт программирования и работы с данными (Python, SQL) * практический опыт работы с деривативами или ценными бумагами, а также опыт исследовательской работы в данной области * наличие сертификата/частичная сдача PRM/FRM/CFA * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.